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[数据结构与算法]Java基础

1.集合类

1.0.提纲

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

这些抽象类为集合增加了很多功能:

  • HashSet:实现 Set 接口,不允许重复的元素,底层数据结构 hash table
  • LinkedHashSet:实现 Set 接口,不允许重复的元素,底层数据结构 hash table 与双链表
  • TreeSet:实现 NavigableSet 接口,不允许重复的元素,底层数据结构红黑树
  • ArrayList:实现 List 接口,允许重复元素,底层数据结构可变数组
  • LinkedList:实现 List 接口,允许重复元素,底层数据结构双链表
  • Vector:实现 List 接口,允许重复元素,底层数据结构可变数组
  • HashMap:实现 Map 接口,不允许重复的 key,底层数据结构 hash table
  • LinkedHashMap:实现 Map 接口,不允许重复的 key,底层数据结构 hash table 与双链表
  • HashTable:实现 Map 接口,不允许重复的 key,底层数据结构 hash table
  • TreeMap:实现 SortedMap 接口,不允许重复的 key,底层数据结构红黑树

Java中常见数据结构:list与map -底层如何实现

1.1.HashMap连击

Java进阶(六)从ConcurrentHashMap的演进看Java多线程核心技术

1.1.0.HashMap初始容量为什么是2的n次幂及扩容为什么是2倍的形式

当HashMap的容量是2的n次幂时,(n-1)的2进制也就是1111111***111这样形式的,这样与添加元素的hash值进行位运算时,能够充分的散列,使得添加的元素均匀分布在HashMap的每个位置上,减少hash碰撞

1.1.1.HashMap 是不是有序的?不是有序的

有没有有序的Map实现类呢? TreeMap 和 LinkedHashMap
TreeMap 和 LinkedHashMap 是如何保证它的顺序的? TreeMap 是通过实现 SortMap 接口,能够把它保存的键值对根据 key 排序,基于红黑树,从而保证 TreeMap 中所有键值对处于有序状态。LinkedHashMap 则是通过插入排序(就是你 put 的时候的顺序是什么,取出来的时候就是什么样子)和访问排序(改变排序把访问过的放到底部)让键值有序。

1.1.2.为什么用HashMap?

HashMap 是一个散列桶(数组和链表),它存储的内容是键值对 key-value 映射
HashMap 采用了数组和链表的数据结构,能在查询和修改方便继承了数组的线性查找和链表的寻址修改
HashMap 是非 synchronized,所以 HashMap 很快
HashMap 可以接受 null 键和值,而 Hashtable 则不能(原因就是 equlas() 方法需要对象,因为 HashMap 是后出的 API 经过处理才可以)

1.1.3.HashMap 的工作原理是什么?

HashMap 是基于 hashing 的原理
我们使用 put(key, value) 存储对象到 HashMap 中,使用 get(key) 从 HashMap 中获取对象。当我们给 put() 方法传递键和值时,我们先对键调用 hashCode() 方法,计算并返回的 hashCode 是用于找到 Map 数组的 bucket 位置来储存 Node 对象。
这里关键点在于指出,HashMap 是在 bucket 中储存键对象和值对象,作为Map.Node 。
在这里插入图片描述
以下是具体的 put 过程(JDK1.8)

  • 1.对 Key 求 Hash 值,然后再计算下标
  • 2.如果没有碰撞,直接放入桶中(碰撞的意思是计算得到的 Hash 值相同,需要放到同一个 bucket 中)
  • 3.如果碰撞了,以链表的方式链接到后面
  • 4.如果链表长度超过阀值(TREEIFY THRESHOLD==8),就把链表转成红黑树,链表长度低于6,就把红黑树转回链表
  • 5.如果节点已经存在就替换旧值
  • 6.如果桶满了(容量16*加载因子0.75),就需要 resize(扩容2倍后重排)
    以下是具体 get 过程
    考虑特殊情况:如果两个键的 hashcode 相同,你如何获取值对象?
    当我们调用 get() 方法,HashMap 会使用键对象的 hashcode 找到 bucket 位置,找到 bucket 位置之后,会调用 keys.equals() 方法去找到链表中正确的节点,最终找到要找的值对象。

在这里插入图片描述

1.1.4.有什么方法可以减少碰撞?

扰动函数可以减少碰撞
原理是如果两个不相等的对象返回不同的 hashcode 的话,那么碰撞的几率就会小些。这就意味着存链表结构减小,这样取值的话就不会频繁调用 equal 方法,从而提高 HashMap 的性能(扰动即 Hash 方法内部的算法实现,目的是让不同对象返回不同hashcode)。
使用不可变的、声明作 final 对象,并且采用合适的 equals() 和 hashCode() 方法,将会减少碰撞的发生
不可变性使得能够缓存不同键的 hashcode,这将提高整个获取对象的速度,使用 String、Integer 这样的 wrapper 类作为键是非常好的选择。
为什么 String、Integer 这样的 wrapper 类适合作为键?
因为 String 是 final,而且已经重写了 equals() 和 hashCode() 方法了。不可变性是必要的,因为为了要计算 hashCode(),就要防止键值改变,如果键值在放入时和获取时返回不同的 hashcode 的话,那么就不能从 HashMap 中找到你想要的对象。

1.1.5.HashMap 中 hash 函数怎么是实现的?

我们可以看到,在 hashmap 中要找到某个元素,需要根据 key 的 hash 值来求得对应数组中的位置。如何计算这个位置就是 hash 算法。
前面说过,hashmap 的数据结构是数组和链表的结合,所以我们当然希望这个 hashmap 里面的元素位置尽量的分布均匀些,尽量使得每个位置上的元素数量只有一个。那么当我们用 hash 算法求得这个位置的时候,马上就可以知道对应位置的元素就是我们要的,而不用再去遍历链表。 所以,我们首先想到的就是把 hashcode 对数组长度取模运算。这样一来,元素的分布相对来说是比较均匀的。
但是“模”运算的消耗还是比较大的,能不能找一种更快速、消耗更小的方式?我们来看看 JDK1.8 源码是怎么做的(被楼主修饰了一下)

在这里插入图片描述
简单来说就是:
高16 bit 不变,低16 bit 和高16 bit 做了一个异或(得到的 hashcode 转化为32位二进制,前16位和后16位低16 bit和高16 bit做了一个异或)
(n·1) & hash = -> 得到下标

1.1.6.拉链法导致的链表过深,为什么不用二叉查找树代替而选择红黑树?为什么不一直使用红黑树?

之所以选择红黑树是为了解决二叉查找树的缺陷:二叉查找树在特殊情况下会变成一条线性结构(这就跟原来使用链表结构一样了,造成层次很深的问题),遍历查找会非常慢。而红黑树在插入新数据后可能需要通过左旋、右旋、变色这些操作来保持平衡。引入红黑树就是为了查找数据快,解决链表查询深度的问题。我们知道红黑树属于平衡二叉树,为了保持“平衡”是需要付出代价的,但是该代价所损耗的资源要比遍历线性链表要少。所以当长度大于8的时候,会使用红黑树;如果链表长度很短的话,根本不需要引入红黑树,引入反而会慢。

1.1.7.说说你对红黑树的见解?

在这里插入图片描述

  • 每个节点非红即黑
  • 根节点总是黑色的
  • 如果节点是红色的,则它的子节点必须是黑色的(反之不一定)
  • 每个叶子节点都是黑色的空节点(NIL节点)
  • 从根节点到叶节点或空子节点的每条路径,必须包含相同数目的黑色节点(即相同的黑色高度)

1.1.8.解决 hash 碰撞还有那些办法?

开放定址法
当冲突发生时,使用某种探查技术在散列表中形成一个探查(测)序列。沿此序列逐个单元地查找,直到找到给定的地址。按照形成探查序列的方法不同,可将开放定址法区分为线性探查法、二次探查法、双重散列法等。
下面给一个线性探查法的例子:
问题:已知一组关键字为 (26,36,41,38,44,15,68,12,06,51),用除余法构造散列函数,用线性探查法解决冲突构造这组关键字的散列表。
解答:为了减少冲突,通常令装填因子 α 由除余法因子是13的散列函数计算出的上述关键字序列的散列地址为 (0,10,2,12,5,2,3,12,6,12)。
前5个关键字插入时,其相应的地址均为开放地址,故将它们直接插入 T[0]、T[10)、T[2]、T[12] 和 T[5] 中。
当插入第6个关键字15时,其散列地址2(即 h(15)=15%13=2)已被关键字 41(15和41互为同义词)占用。故探查 h1=(2+1)%13=3,此地址开放,所以将 15 放入 T[3] 中。
当插入第7个关键字68时,其散列地址3已被非同义词15先占用,故将其插入到T[4]中。
当插入第8个关键字12时,散列地址12已被同义词38占用,故探查 hl=(12+1)%13=0,而 T[0] 亦被26占用,再探查 h2=(12+2)%13=1,此地址开放,可将12插入其中。
类似地,第9个关键字06直接插入 T[6] 中;而最后一个关键字51插人时,因探查的地址 12,0,1,…,6 均非空,故51插入 T[7] 中。

散列表要解决的一个问题就是散列值的冲突问题,通常是两种方法:链表法和开放地址法。链表法就是将相同hash值的对象组织成一个链表放在hash值对应的槽位;开放地址法是通过一个探测算法,当某个槽位已经被占据的情况下继续查找下一个可以使用的槽位。

1.1.9.如果 HashMap 的大小超过了负载因子(load factor)定义的容量怎么办?

HashMap 默认的负载因子大小为0.75。也就是说,当一个 Map 填满了75%的 bucket 时候,和其它集合类一样(如 ArrayList 等),将会创建原来 HashMap 大小的两倍的 bucket 数组来重新调整 Map 大小,并将原来的对象放入新的 bucket 数组中。这个过程叫作 rehashing。
因为它调用 hash 方法找到新的 bucket 位置。这个值只可能在两个地方,一个是原下标的位置,另一种是在下标为 <原下标+原容量> 的位置。

1.1.10.重新调整 HashMap 大小存在什么问题吗?

重新调整 HashMap 大小的时候,确实存在条件竞争。
因为如果两个线程都发现 HashMap 需要重新调整大小了,它们会同时试着调整大小。在调整大小的过程中,存储在链表中的元素的次序会反过来。因为移动到新的 bucket 位置的时候,HashMap 并不会将元素放在链表的尾部,而是放在头部。这是为了避免尾部遍历(tail traversing)。如果条件竞争发生了,那么就死循环了。多线程的环境下不使用 HashMap。
为什么多线程会导致死循环,它是怎么发生的?
HashMap 的容量是有限的。当经过多次元素插入,使得 HashMap 达到一定饱和度时,Key 映射位置发生冲突的几率会逐渐提高。这时候, HashMap 需要扩展它的长度,也就是进行Resize。
扩容:创建一个新的 Entry 空数组,长度是原数组的2倍
rehash:遍历原 Entry 数组,把所有的 Entry 重新 Hash 到新数组
流程图:https://www.cnblogs.com/zhuoqingsen/p/8577646.html

1.1.11.HashTable

  • 数组 + 链表方式存储
  • 默认容量:11(质数为宜)
  • put操作:首先进行索引计算 (key.hashCode() & 0x7FFFFFFF)% table.length;若在链表中找到了,则替换旧值,若未找到则继续;当总元素个数超过 容量 * 加载因子 时,扩容为原来 2 倍并重新散列;将新元素加到链表头部
  • 对修改 Hashtable 内部共享数据的方法添加了 synchronized,保证线程安全

1.1.12.HashMap 与 HashTable 区别

  • 默认容量不同,扩容不同
  • 线程安全性:HashTable 安全
  • 效率不同:HashTable 要慢,因为加锁

1.1.13.可以使用 CocurrentHashMap 来代替 Hashtable 吗?

  • 我们知道 Hashtable 是 synchronized 的,但是 ConcurrentHashMap 同步性能更好,因为它仅仅根据同步级别对 map 的一部分进行上锁
  • ConcurrentHashMap 当然可以代替 HashTable,但是 HashTable 提供更强的线程安全性
  • 它们都可以用于多线程的环境,但是当 Hashtable 的大小增加到一定的时候,性能会急剧下降,因为迭代时需要被锁定很长的时间。由于 ConcurrentHashMap 引入了分割(segmentation),不论它变得多么大,仅仅需要锁定 Map 的某个部分,其它的线程不需要等到迭代完成才能访问 Map。简而言之,在迭代的过程中,ConcurrentHashMap 仅仅锁定 Map 的某个部分,而 Hashtable 则会锁定整个 Map

1.1.14.CocurrentHashMap(JDK 1.7)

  • CocurrentHashMap 是由 Segment 数组和 HashEntry 数组和链表组成
  • Segment 是基于重入锁(ReentrantLock):一个数据段竞争锁。每个 HashEntry 一个链表结构的元素,利用 Hash 算法得到索引确定归属的数据段,也就是对应到在修改时需要竞争获取的锁。ConcurrentHashMap 支持 CurrencyLevel(Segment 数组数量)的线程并发。每当一个线程占用锁访问一个 Segment 时,不会影响到其他的 Segment
  • 核心数据如 value,以及链表都是 volatile 修饰的,保证了获取时的可见性
  • 首先是通过 key 定位到 Segment,之后在对应的 Segment 中进行具体的 put 操作如下:
    • 将当前 Segment 中的 table 通过 key 的 hashcode 定位到 HashEntry。
    • 遍历该 HashEntry,如果不为空则判断传入的 key 和当前遍历的 key 是否相等,相等则覆盖旧的 value
    • 不为空则需要新建一个 HashEntry 并加入到 Segment 中,同时会先判断是否需要扩容
    • 最后会解除在 1 中所获取当前 Segment 的锁。
  • 虽然 HashEntry 中的 value 是用 volatile 关键词修饰的,但是并不能保证并发的原子性,所以 put 操作时仍然需要加锁处理
    首先第一步的时候会尝试获取锁,如果获取失败肯定就有其他线程存在竞争,则利用 scanAndLockForPut() 自旋获取锁。
  • 尝试自旋获取锁
  • 如果重试的次数达到了 MAX_SCAN_RETRIES 则改为阻塞锁获取,保证能获取成功。最后解除当前 Segment 的锁

1.2.什么是快速失败(fail-fast)、能举个例子吗?什么是安全失败(fail-safe)呢?

快速失败(fail-fast)

快速失败(fail-fast)是 Java 集合的一种错误检测机制。在使用迭代器对集合进行遍历的时候,我们在多线程下操作非安全失败(fail-safe)的集合类可能就会触发 fail-fast 机制,导致抛出ConcurrentModificationException 异常。另外,在单线程下,如果在遍历过程中对集合对象的内容进行了修改的话也会触发 fail-fast 机制。

举个例子:多线程下,如果线程 1 正在对集合进行遍历,此时线程 2 对集合进行修改(增加、删除、修改),或者线程 1 在遍历过程中对集合进行修改,都会导致线程 1 抛出异常。

安全失败(fail-safe)

采用安全失败机制的集合容器,在遍历时不是直接在集合内容上访问的,而是先复制原有集 合内容,在拷贝的集合上进行遍历。所以,在遍历过程中对原集合所作的修改并不能被迭代器检测到,故不会抛 ConcurrentModificationException

1.3.讲一下 CopyOnWriteArrayList 和 CopyOnWriteArraySet?

CopyOnWrite 容器:
写时复制的容器。当我们往一个容器添加元素的时候,不直接往当前容 器添加,而是先将当前容器进行 Copy,复制出一个新的容器,然后新的容器里添加元素,添 加完元素之后,再将原容器的引用指向新的容器。这样做的好处是我们可以对 CopyOnWrite 容器进行并发的读,而不需要加锁,因为当前容器不会添加任何元素。所以 CopyOnWrite 容器也是一种读写分离的思想,读和写不同的容器。以下代码是向 ArrayList 里添加元素,可以发现在添加的时候是需要加锁的,否则多线程写的时候会 Copy 出N个副本出来。

public boolean add(T e) {  
	final ReentrantLock lock = this.lock; lock.lock();
    try {     
        Object[] elements = getArray(); int len = elements.length;// 复制出新数组 
        Object[] newElements = Arrays.copyOf(elements, len + 1); //把新元素添加到新数组里   
        newElements[len] = e; // 把原数组引用指向新数组
        setArray(newElements); 
        return true;
    } finally { 
        lock.unlock();
    } 
}            

final void setArray(Object[] a) {
    array = a;
}           

读的时候不需要加锁,如果读的时候有多个线程正在向 ArrayList 添加数据,读还是会读到旧的数据,因为写的时候不会锁住旧的 ArrayList。

 public E get(int index) { 
	return get(getArray(), index);
 }            

CopyOnWrite 并发容器用于读多写少的并发场景。

CopyOnWrite 的缺点
CopyOnWrite容 器有很多优点,但是同时也存在两个问题,即 内存占用问题 和 数据一致性问题。所以在开发的时候需要注意。

内存占用问题。因为 CopyOnWrite 的写时复制机制,所以在进行写操作的时候,内存里会同时驻扎两个对象的内存,旧的对象和新写入的对象(注意:在复制的时候只是复制容器里的引 用,只是在写的时候会创建新对象添加到新容器里,而旧容器的对象还在使用,所以有两份 对象内存)。如果这些对象占用的内存比较大,比如说 200M 左右,那么再写入 100M 数据进去,内存就会占用 300M,那么这个时候很有可能造成频繁的 Yong GC 和 Full GC。针对内存占用问题,可以通过压缩容器中的元素的方法来减少大对象的内存消耗,比如,如 果元素全是10进制的数字,可以考虑把它压缩成36进制或64进制。或者不使用 CopyOnWrite 容器,而使用其他的并发容器,如 ConcurrentHashMap。

14、CocurrentHashMap(JDK 1.8)

CocurrentHashMap 抛弃了原有的 Segment 分段锁,采用了 CAS + synchronized 来保证并发安全性。其中的 val next 都用了 volatile 修饰,保证了可见性。
最大特点是引入了 CAS
借助 Unsafe 来实现 native code。CAS有3个操作数,内存值 V、旧的预期值 A、要修改的新值 B。当且仅当预期值 A 和内存值 V 相同时,将内存值V修改为 B,否则什么都不做。Unsafe 借助 CPU 指令 cmpxchg 来实现。
CAS 使用实例
对 sizeCtl 的控制都是用 CAS 来实现的:

  • -1 代表 table 正在初始化
  • N 表示有 -N-1 个线程正在进行扩容操作
  • 如果 table 未初始化,表示table需要初始化的大小
  • 如果 table 初始化完成,表示table的容量,默认是table大小的0.75倍,用这个公式算 0.75(n – (n >>> 2))
    CAS 会出现的问题:ABA
    解决:对变量增加一个版本号,每次修改,版本号加 1,比较的时候比较版本号。
    put 过程
    • 根据 key 计算出 hashcode
    • 判断是否需要进行初始化
    • 通过 key 定位出的 Node,如果为空表示当前位置可以 写入数据,利用 CAS 尝试写入,失败则自旋保证成功
    • 如果当前位置的 hashcode == MOVED == -1,则需要进行扩容
    • 如果都不满足,则利用 synchronized 锁写入数据
    • 如果数量大于 TREEIFY_THRESHOLD 则要转换为红黑树
      get 过程
    • 根据计算出来的 hashcode 寻址,如果就在桶上那么直接返回值
    • 如果是红黑树那就按照树的方式获取值
    • 就不满足那就按照链表的方式遍历获取值

在这里插入图片描述

15.hashmap线程不安全,请问为什么线程不安全?

会形成循环链表
https://blog.csdn.net/chisunhuang/article/details/79041656

16.使用红黑树为什么能提高查询的性能?

红黑树(red-black tree) 是一棵满足下述性质的二叉查找树:

  1. 每一个结点要么是红色,要么是黑色。
  2. 根结点是黑色的。
  3. 所有叶子结点都是黑色的(实际上都是Null指针,下图用NIL表示)。叶子结点不包含任何关键字信息,所有查询关键字都在非终结点上。
  4. 每个红色结点的两个子节点必须是黑色的。换句话说:从每个叶子到根的所有路径上不能有两个连续的红色结点
  5. 从任一结点到其每个叶子的所有路径都包含相同数目的黑色结点

红黑树相关定理

  1. 从根到叶子的最长的可能路径不多于最短的可能路径的两倍长。
    根据上面的性质5我们知道上图的红黑树每条路径上都是3个黑结点。因此最短路径长度为2(没有红结点的路径)。再根据性质4(两个红结点不能相连)和性质1,2(叶子和根必须是黑结点)。那么我们可以得出:一条具有3个黑结点的路径上最多只能有2个红结点(红黑间隔存在)。也就是说黑深度为2(根结点也是黑色)的红黑树最长路径为4,最短路径为2。从这一点我们可以看出红黑树是 大致平衡的。 (当然比平衡二叉树要差一些,AVL的平衡因子最多为1)

  2. 红黑树的树高(h)不大于两倍的红黑树的黑深度(bd),即h<=2bd
    根据定理1,我们不难说明这一点。bd是红黑树的最短路径长度。而可能的最长路径长度(树高的最大值)就是红黑相间的路径,等于2bd。因此h<=2bd。

  3. 一棵拥有n个内部结点(不包括叶子结点)的红黑树的树高h<=2log(n+1)
    下面我们首先证明一颗有n个内部结点的红黑树满足n>=2bd-1。这可以用数学归纳法证明,施归纳于树高h。当h=0时,这相当于是一个叶结点,黑高度bd为0,而内部结点数量n为0,此时0>=20-1成立。假设树高h<=t时,n>=2^bd-1成立,我们记一颗树高 为t+1的红黑树的根结点的左子树的内部结点数量为nl,右子树的内部结点数量为nr,记这两颗子树的黑高度为bd’(注意这两颗子树的黑高度必然一 样),显然这两颗子树的树高<=t,于是有nl>=2bd’-1以及nr>=2bd’-1,将这两个不等式相加有nl+nr>=2(bd’+1)-2,将该不等式左右加1,得到n>=2(bd’+1)-1,很显然bd’+1>=bd,于是前面的不等式可以 变为n>=2bd-1,这样就证明了一颗有n个内部结点的红黑树满足n>=2bd-1。
    在根据定理2,h<=2bd。即n>=2^(h/2)-1,那么h<=2log(n+1)
    从这里我们能够看出,红黑树的查找长度最多不超过2log(n+1),因此其查找时间复杂度也是O(log N)级别的。

红黑树的操作

因为每一个红黑树也是一个特化的二叉查找树,因此红黑树上的查找操作与普通二叉查找树上的查找操作相同。然而,在红黑树上进行插入操作和删除操作会导致不 再符合红黑树的性质。恢复红黑树的属性需要少量(O(log n))的颜色变更(实际是非常快速的)和不超过三次树旋转(对于插入操作是两次)。 虽然插入和删除很复杂,但操作时间仍可以保持为 O(log n) 次 。

红黑树能够以O(log2(N))的时间复杂度进行搜索、插入、删除操作。此外,任何不平衡都会在3次旋转之内解决。这一点是AVL所不具备的。
而且实际应用中,很多语言都实现了红黑树的数据结构。比如 TreeMap, TreeSet(Java )、 STL(C++)等。

17.HashMap到底是插入链表头部还是尾部

在jdk1.8之前是插入头部的,在jdk1.8中是插入尾部的。

1.2.List连击

1.2.1.ArrayList 的优缺点

ArrayList的优点如下:
ArrayList 底层以数组实现,是一种随机访问模式。- ArrayList 实现了 RandomAccess 接口,因此查找的时候非常快。
ArrayList 在顺序添加一个元素的时候非常方便。
ArrayList 的缺点如下:
删除元素的时候,需要做一次元素复制操作。如果要复制的元素很多,那么就会比较耗费性能。
插入元素的时候,也需要做一次元素复制操作,缺点同上。
ArrayList 比较适合顺序添加、随机访问的场景。

1.2.2.插入数据时,ArrayList、LinkedList、Vector谁速度较快?

ArrayList、Vector 底层的实现都是使用数组方式存储数据。数组元素数大于实际存储的数据以便增加和插入元素,它们都允许直接按序号索引元素,但是插入元素要涉及数组元素移动等内存操作,所以索引数据快而插入数据慢。
Vector 中的方法由于加了 synchronized 修饰,因此 Vector 是线程安全容器,但性能上较ArrayList差。
LinkedList 使用双向链表实现存储,按序号索引数据需要进行前向或后向遍历,但插入数据时只需要记录当前项的前后项即可,所以 LinkedList 插入速度较快

2.高级篇

2.1.IO/NIO

同步与异步
同步: 同步就是发起一个调用后,被调用者未处理完请求之前,调用不返回。
异步: 异步就是发起一个调用后,立刻得到被调用者的回应表示已接收到请求,但是被调用者并没有返回结果,此时我们可以处理其他的请求,被调用者通常依靠事件,回调等机制来通知调用者其返回结果。
同步和异步的区别最大在于异步的话调用者不需要等待处理结果,被调用者会通过回调等机制来通知调用者其返回结果。
阻塞和非阻塞
阻塞: 阻塞就是发起一个请求,调用者一直等待请求结果返回,也就是当前线程会被挂起,无法从事其他任务,只有当条件就绪才能继续。
非阻塞: 非阻塞就是发起一个请求,调用者不用一直等着结果返回,可以先去干其他事情。
举个生活中简单的例子,你妈妈让你烧水,小时候你比较笨啊,在哪里傻等着水开(同步阻塞)。等你稍微再长大一点,你知道每次烧水的空隙可以去干点其他事,然后只需要时不时来看看水开了没有(同步非阻塞)。后来,你们家用上了水开了会发出声音的壶,这样你就只需要听到响声后就知道水开了,在这期间你可以随便干自己的事情,你需要去倒水了(异步非阻塞)。

2.1.1.IO/NIO连击

1.NIO的特性/NIO与IO区别
1)Non-blocking IO(非阻塞IO)
IO流是阻塞的,NIO流是不阻塞的。
Java NIO使我们可以进行非阻塞IO操作。比如说,单线程中从通道读取数据到buffer,同时可以继续做别的事情,当数据读取到buffer中后,线程再继续处理数据。写数据也是一样的。另外,非阻塞写也是如此。一个线程请求写入一些数据到某通道,但不需要等待它完全写入,这个线程同时可以去做别的事情。
Java IO的各种流是阻塞的。这意味着,当一个线程调用read()或write()时,该线程被阻塞,直到有一些数据被读取,或数据完全写入。该线程在此期间不能再干任何事情了
2)Buffer(缓冲区)
IO 面向流(Stream oriented),而 NIO 面向缓冲区(Buffer oriented)。
Buffer是一个对象,它包含一些要写入或者要读出的数据。在NIO类库中加入Buffer对象,体现了新库与原I/O的一个重要区别。在面向流的I/O中·可以将数据直接写入或者将数据直接读到 Stream 对象中。虽然 Stream 中也有 Buffer 开头的扩展类,但只是流的包装类,还是从流读到缓冲区,而 NIO 却是直接读到 Buffer 中进行操作。
在NIO厍中,所有数据都是用缓冲区处理的。在读取数据时,它是直接读到缓冲区中的; 在写入数据时,写入到缓冲区中。任何时候访问NIO中的数据,都是通过缓冲区进行操作。
最常用的缓冲区是 ByteBuffer,一个 ByteBuffer 提供了一组功能用于操作 byte 数组。除了ByteBuffer,还有其他的一些缓冲区,事实上,每一种Java基本类型(除了Boolean类型)都对应有一种缓冲区。
3)Channel (通道)
NIO 通过Channel(通道) 进行读写。
通道是双向的,可读也可写,而流的读写是单向的。无论读写,通道只能和Buffer交互。因为 Buffer,通道可以异步地读写。
4)Selectors(选择器)
NIO有选择器,而IO没有。
选择器用于使用单个线程处理多个通道。因此,它需要较少的线程来处理这些通道。线程之间的切换对于操作系统来说是昂贵的。 因此,为了提高系统效率选择器是有用的。

在这里插入图片描述
2.NIO 读数据和写数据方式
通常来说NIO中的所有IO都是从 Channel(通道) 开始的。
从通道进行数据读取 :创建一个缓冲区,然后请求通道读取数据。
从通道进行数据写入 :创建一个缓冲区,填充数据,并要求通道写入数据。
数据读取和写入操作图示:
在这里插入图片描述

3.AIO (Asynchronous I/O)
AIO 也就是 NIO 2。在 Java 7 中引入了 NIO 的改进版 NIO 2,它是异步非阻塞的IO模型。异步 IO 是基于事件和回调机制实现的,也就是应用操作之后会直接返回,不会堵塞在那里,当后台处理完成,操作系统会通知相应的线程进行后续的操作。
AIO 是异步IO的缩写,虽然 NIO 在网络操作中,提供了非阻塞的方法,但是 NIO 的 IO 行为还是同步的。对于 NIO 来说,我们的业务线程是在 IO 操作准备好时,得到通知,接着就由这个线程自行进行 IO 操作,IO操作本身是同步的。
《漫话:如何给女朋友解释什么是Linux的五种IO模型?》

https://github.com/Snailclimb/JavaGuide/blob/master/Java%E7%9B%B8%E5%85%B3/Java%20IO%E4%B8%8ENIO.md

BIO、NIO、AIO

BIO (Blocking I/O):

同步阻塞 I/O 模式,数据的读取写入必须阻塞在一个线程内等待其完成。

NIO (Non-blocking/New I/O):

NIO 是一种同步非阻塞的 I/O 模型,对应 java.nio 包,提供了 Channel , Selector,Buffer 等抽象。Java NIO使我们可以进行非阻塞IO操作。比如说, 单线程中从通道读取数据到buffer,同时可以继续做别的事情,当数据读取到buffer中后, 线程再继续处理数据。写数据也是一样的。另外,非阻塞写也是如此。一个线程请求写入一 些数据到某通道,但不需要等待它完全写入,这个线程同时可以去做别的事情。JDK 的 NIO 底层由 epoll 实现。

通常来说 NIO 中的所有 IO 都是从 Channel(通道) 开始的。

从通道进行数据读取 :创建一个缓冲区,然后请求通道读取数据。

从通道进行数据写入 :创建一个缓冲区,填充数据,并要求通道写入数据。

AIO (Asynchronous I/O):异步非阻塞IO模型,异步 IO 是基于事件和回调机制实现的,也就是应用操作之后会直接返回,不会堵塞在那里,当后台处理完成,操作系统会通知相应的 线程进行后续的操作。AIO 的应用还不是很广泛。

2.2.java1.8的新特性

java8Stream map和flatmap的区别:
https://www.cnblogs.com/wangjing666/p/9999666.html
https://www.jianshu.com/p/a5950652ac39

2.3.强引用、弱引用、软引用、虚引用

强引用:被强引用关联的对象不会被回收。使用 new 一个新对象的方式来创建强引用。

 Object obj = new Object();      

软引用:被软引用关联的对象只有在内存不够的情况下才会被回收。使用 SoftReference 类来创建软引用。

Object obj = new Object();
SoftReference<Object> sf = new SoftReference<Object>(obj);
obj = null; // 使对象只被软引用关联       

弱引用:被弱引用关联的对象一定会被回收,也就是说它只能存活到下一次垃圾回收发 生之前。使用 WeakReference 类来创建弱引用。

Object obj = new Object();
WeakReference<Object> wf = new WeakReference<Object>(obj);
obj = null;

2.10.一些基础

1.加载顺序:
静态变量和静态语句块优先于实例变量和普通语句块,静态变量和静态语句块的初始化顺序取决于它们在代码中的顺序。
存在继承的情况下,初始化顺序为:
父类(静态变量、静态语句块)
子类(静态变量、静态语句块)
父类(实例变量、普通语句块)
父类(构造函数)
子类(实例变量、普通语句块)
子类(构造函数)
2.异常
Throwable 可以用来表示任何可以作为异常抛出的类,分为两种: Error 和 Exception。其中 Error 用来表示 JVM 无法处理的错误,Exception 分为两种:
受检异常 :需要用 try…catch… 语句捕获并进行处理,并且可以从异常中恢复;
非受检异常 :是程序运行时错误,例如除 0 会引发 Arithmetic Exception,此时程序崩溃并且无法恢复。

在这里插入图片描述

3.泛型
Java 泛型详解
10 道 Java 泛型面试题
根据上面的例子,我们可以总结出一条规律,”Producer Extends, Consumer Super”:
“Producer Extends” – 如果你需要一个只读List,用它来produce T,那么使用? extends T。
“Consumer Super” – 如果你需要一个只写List,用它来consume T,那么使用? super T。
如果需要同时读取以及写入,那么我们就不能使用通配符了。
如何阅读过一些Java集合类的源码,可以发现通常我们会将两者结合起来一起用,比如像下面这样:

public class Collections {
    public static <T> void copy(List<? super T> dest, List<? extends T> src) {
        for (int i=0; i<src.size(); i++)
            dest.set(i, src.get(i));
    }
}


4.String、StringBuffer、Stringbuild区别、性能比较
https://blog.csdn.net/shenhonglei1234/article/details/54908934

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加:2022-06-16 21:51:22  更:2022-06-16 21:51:37 
 
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