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Java集合框架 详述

[日期:2017-07-17] 来源:Linux社区  作者:Simon-Qi [字体: ]

Collection接口

  • Collection是最基本的集合接口,一个Collection代表一组Object,即Collection的元素(Elements)。
  • 所有实现Collection接口的类都必须提供两个标准的构造函数:无参数的构造函数用于创建一个空的Collection,有一个 Collection参数的构造函数用于创建一个新的Collection,这个新的Collection与传入的Collection有相同的元素。后 一个构造函数允许用户复制一个Collection。
  • 如何遍历Collection中的每一个元素?不论Collection的实际类型如何,它都支持一个iterator()的方法,该方法返回一个迭代器,使用该迭代器即可遍历访问Collection中每一个元素,通过Iterator的遍历是无序的

典型的用法如下:

1 Iterator it = collection.iterator(); // 获得一个迭代子
2 while(it.hasNext()) {
3      Object obj = it.next(); // 得到下一个元素
4 }

List接口

  • List是有序的Collection,使用此接口能够精确的控制每个元素插入的位置。用户能够使用索引(元素在List中的位置,类似于数组下标)来访问List中的元素,这类似于Java的数组。
  • 除了具有Collection接口必备的iterator()方法外,List还提供一个listIterator()方法,返回一个 ListIterator接口,和标准的Iterator接口相比,ListIterator多了一些add()之类的方法,允许添加,删除,设定元素, 还能向前或向后遍历。
  • 实现List接口的常用类有LinkedList,ArrayList,Vector和Stack。

LinkedList类

  • LinkedList实现了List接口,允许null元素。此外LinkedList提供额外的get,remove,insert方法。这些操作使LinkedList可被用作堆栈(stack),队列(queue)或双向队列(deque)。
  • 注意LinkedList没有同步性。如果多个线程同时访问一个LinkedList,则必须自己实现访问同步。另一种解决方法是在创建List时构造一个同步的List:List list = Collections.synchronizedList(new LinkedList(...));

ArrayList类

  • ArrayList实现了大小可变的数组。它允许所有元素,包括null。ArrayList没有同步性。
  • size,isEmpty,get,set方法运行时间为常数。但是add方法开销为分摊的常数,添加n个元素需要O(n)的时间。其他的方法运行时间为线性。
  • 每个ArrayList实例都有一个容量(Capacity),即用于存储元素的数组的大小。这个容量可随着不断添加新元素而自动增加,但是增长算法并没有定义。当需要插入大量元素时,在插入前可以调用ensureCapacity方法来增加ArrayList的容量以提高插入效率。

Vector类

Vector非常类似ArrayList,但是Vector是同步的。由Vector创建的Iterator,虽然和 ArrayList创建的Iterator是同一接口,但是,因为Vector是同步的,当一个Iterator被创建而且正在被使用,另一个线程改变了 Vector的状态(例如,添加或删除了一些元素),这时调用Iterator的方法时将抛出 ConcurrentModificationException,因此必须捕获该异常。  

Stack 类

Stack继承自Vector,实现一个后进先出的堆栈。Stack提供5个额外的方法使得Vector得以被当作堆栈使用。基本的push和pop 方法,还有peek方法得到栈顶的元素,empty方法测试堆栈是否为空,search方法检测一个元素在堆栈中的位置。Stack刚创建后是空栈。

Vector、ArrayList和LinkedList比较

  1. 1.Vector是线程同步的,所以它也是线程安全的,而ArrayList和LinkedList是非线程安全的。如果不考虑到线程的安全因素,一般用ArrayList和LinkedList效率比较高。
  2. 2.ArrayList和Vector是实现了基于动态数组的数据结构,LinkedList基于链表的数据结构。
  3. 3.如果集合中的元素的数目大于目前集合数组的长度时,Vector增长率为目前数组长度的100%,而ArrayList增长率为目前数组长度的50%.如果在集合中使用数据量比较大的数据,用vector有一定的优势;反之,用ArrayList有优势。
  4. 3.如果查找一个指定位置的数据,Vector和ArrayList使用的时间是相同的,花费时间为O(1),而LinkedList需要遍历查找,花费时间为O(i),效率不如前两者。
  5. 4.而如果移动、删除一个指定位置的数据花费的时间为0(n-i)n为总长度,这个时候就应该考虑使用LinkedList,因为它移动一个指定位置的数据所花费的时间为0(1)。
  6. 5.对于在指定位置插入数据,LinedList比较占优势,因为ArrayList要移动数据。

Set接口

  • Set是一种不包含重复的元素的Collection,即任意的两个元素e1和e2都有e1.equals(e2)=false,Set最多有一个null元素。
  • 很明显,Set的构造函数有一个约束条件,传入的Collection参数不能包含重复的元素。
  • 请注意:必须小心操作可变对象(Mutable Object)。如果一个Set中的可变元素改变了自身状态导致Object.equals(Object)=true将导致一些问题。

Map接口

请注意,Map没有继承Collection接口,Map提供key到value的映射。一个Map中不能包含相同的key,每个key只能映射一个 value。

Map接口提供3种集合的视图,Map的内容可以被当作一组key集合,一组value集合,或者一组key-value映射。 

Hashtable类

  • Hashtable继承Map接口,实现一个key-value映射的哈希表。任何非空(non-null)的对象都可作为key或者value
  • 添加数据使用put(key, value),取出数据使用get(key),这两个基本操作的时间开销为常数。
  • Hashtable通过initial capacity和load factor两个参数调整性能。通常缺省的load factor 0.75较好地实现了时间和空间的均衡。增大load factor可以节省空间但相应的查找时间将增大,这会影响像get和put这样的操作。
  • 由于作为key的对象将通过计算其散列函数来确定与之对应的value的位置,因此任何作为key的对象都必须实现hashCode和equals方法。hashCode和equals方法继承自根类Object。
  • Hashtable是同步的。

HashMap类

HashMap和Hashtable类似,不同之处在于HashMap是非同步的,并且允许null,即null value和null key。但是将HashMap视为Collection时(values()方法可返回Collection),其迭代子操作时间开销和HashMap 的容量成比例。因此,如果迭代操作的性能相当重要的话,不要将HashMap的初始化容量设得过高,或者load factor过低。 

TreeMap类

  • HashMap通过hashcode对其内容进行快速查找,无序的;而TreeMap中所有的元素都保持着某种固定的顺序,有序的。
  • 在Map 中插入、删除和定位元素,HashMap 是最好的选择。但如果您要按自然顺序或自定义顺序遍历键,那么TreeMap会更好。使用HashMap要求添加的键类明确定义了hashCode()和 equals()的实现。
  • TreeMap没有调优选项,因为该树总处于平衡状态。

WeakHashMap类

WeakHashMap是一种改进的HashMap,它对key实行“弱引用”,如果一个key不再被外部所引用,那么该key可以被GC回收。 

总结

  • 如果涉及到堆栈,队列等操作,应该考虑用List;对于需要快速插入,删除元素,应该使用LinkedList;如果需要快速随机访问元素,应该使用ArrayList。
  • 如果程序在单线程环境中,或者访问仅仅在一个线程中进行,考虑非同步的类,其效率较高;如果多个线程可能同时操作一个类,应该使用同步的类。
  • 要特别注意对哈希表的操作,作为key的对象要正确复写equals和hashCode方法。
  • 使用Map时,查找、更新、删除、新增最好使用HashMap或HashTable;对Map进行自然顺序或自定义键顺序遍历时,最好使用TreeMap;
  • 尽量返回接口而非实际的类型,如返回List而非ArrayList,这样如果以后需要将ArrayList换成LinkedList时,客户端代码不用改变。这就是针对抽象编程。

本文永久更新链接地址http://www.linuxidc.com/Linux/2017-07/145748.htm

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