集合与容器:List、HashMap(II)

news2025/4/5 8:10:09

一、ArrayList

是集合框架中最核心的动态数组实现,高频使用的容器之一。

1. 核心数据结构

基于数组实现,维护elementData数组存储元素:

transient修饰的elementData不会被默认序列化(通过自定义序列化逻辑优化存储)

2. 动态扩容机制

当添加元素时发现容量不足,触发 grow(int minCapacity) 扩容:

核心逻辑:

  • 扩容倍率:新容量 = 旧容量 * 1.5 (位运算 oldCapacity >> 1 代替除法优化性能)
  • 数组拷贝:Arrays.copyOf() 底层使用System.arraycopy(),为本地方法(效率高)

3. 添加元素流程

以add(E e)为例:

  • 容量检查:若当前数组已满,触发扩容后再插入
  • 尾部插入:时间复杂度O(1)

arrayList.add(a):

场景1:第一次添加元素(空数组扩容)

触发条件:默认构造的ArrayList首次调用add()。(初始elementData为空数组)

流程:

  1. minCapacity = size + 1 = 1
  2. 判断当前容量 elementData.length = 0,需要扩容
  3. 计算新容量 newCapacity = max(10, 1) = 10
  4. 新数组elementData = new Object[10], 将元素插入首位。

场景2:末尾插入且容量充足

  1. ensureCapacityInternal(size + 1)  -->  无需扩容
  2. elementData[size++] = e  -->  直接插入末尾,无需移动元素,O(1)时间复杂度

场景3:触发扩容(容量不足)

例:数组已满(size == elementData.length)时添加新元素。

扩容步骤:

  1. oldCapacity = 10;
  2. 计算增长量 oldCapacity >> 1 = 5  -->  newCapacity = 15;
  3. Arrays.copyOf(elementData, 15) -->  快速本地方法拷贝数组;
  4. 扩容代价:数组拷贝O(n),需要在插入时尽量避免频繁扩容;

安全检查方法:hugeCapacity(minCapacity)

 hugeCapacity的决策逻辑分为:

case1:minCapacity 正常(非负 且 <=MAX_ARRAY_SIZE)

  • 返回 MAX_ARRAY_SIZE (即Integer.MAX_VALUE - 8)。

case2:minCapacity > MAX_ARRAY_SIZE

  • 直接返回Integer.MAX_VALUE(允许尝试分配更大的容量,但可能导致OOM)。

异常处理:minCapacity < 0(溢出导致)

  • 抛出OutOfMemoryError (申请容量已超过Integer.MAX_VALUE,无法满足)

场景4:中间插入(需移动元素-add(int index, E e))

例如:list.add(2, "hello"); // 在索引2处插入元素

流程:

  1. 检查索引合法性(index >= 0 && index <= size)
  2. 检查容量 --> 不够则扩容
  3. 计算需要移动的元素数量:numMoved = size - index = 3.
  4. 调用System.arraycopy(elementData, 2, elememtData, 3, numMoved),将原数据从索引2开始的元素后移1位。
  5. elementData[2] = "hello".
  6. 时间复杂度:平均O(n)

核心方法:

4. 删除元素流程

核心点:

  • 移动代价:平均时间复杂度O(n),末尾删除为O(1)
  • GC处理:手动赋值null避免内存泄漏

5. modCount作用

迭代器通过modCount追踪结构性修改:

结构性修改:

  • 任何导致size变化或元素位置变化的操作(增、删、排序等)
  • 多线程问题:未同步时快速失败机制能检测部分并发问题

6. 线程安全性

非线程安全:ArrayList的设计不保证多线程环境下的安全

替代方案:

  • Collections.synchronizedList(new ArrayList<>()) 同步包装类
  • CopyOnWriteArrayList写时复制容器(适合读多写少场景)

7. 性能优化技巧

(1)初始化时指定容量

ArrayList<String> list = new ArrayList<>(1000);  // 直接指定初始容量

(2)批量操作优先:避免循环内多次扩容

list.addAll(Arrays.asList("A","B","C"));   // 批量添加减少扩容次数

(3)谨慎使用contains/remove(Object):时间复杂度O(n),高频操作可改用HashSet

二、LinkedList

是一个基于双向链表实现的集合类,经常被拿来和ArrayList做比较。

LinkedList仅仅在头尾插入或者删除元素的时候时间复杂度近似O(1),其他情况增删元素的平均时间复杂度都是O(n)。

LinkedList 中的元素是通过Node定义的:

1. 初始化

LinkedList中有一个无参构造函数和一个有参构造函数。

2. 获取元素

LinkedList获取元素相关的方法有三个:

(1)getFirst()

(2)getLast()

(3)get(int index)

核心在于node(int index)方法:

get(int index) 和 remove(int index) 等方法内部都调用了该方法来获取对应的节点。

该方法通过比较索引值与链表size的一半大小来确定从链表头还是尾开始遍历。如果索引值小于size的一半,就从链表头开始遍历,反之从链表尾开始遍历。这样可以在较短的时间内找到目标节点,充分利用了双向链表的特性来提高效率。

3. 插入元素

add() 方法有两个版本:

  • add(E e):用于在LinkedList的尾部插入元素,即将新元素作为链表的最后一个元素,时间复杂度为O(1)。
  • add(int index, E element):用于在指定位置插入元素,这种插入方式需要先移动到指定位置,再修改指定节点的指针完成插入/删除,因此需要移动平均n/4个元素,时间复杂度为O(n)。

4. 删除元素

三、HashMap

1. 二叉搜索树

针对有序数组的存储,查找(二分查找)的效率可以达到O(log2n),但是插入和删除操作因为需要挪动后面所有的元素,所以时间复杂度是O(n)。由此引入二叉搜索树,即BST树。

左 < 根 < 右,中序遍历:从小到大。

详见:数据结构与算法 Java_java数据结构与算-CSDN博客

6.4的(3)二叉排序树 和(4)平衡二叉树

不选择二叉搜索树的原因:

2. 红黑树

红黑树的特点:

① 是二叉搜索树(左 < 根 < 右)——根左右

② 根和叶子(null)节点都是黑色——根叶黑

③ 不存在连续的两个红色节点——不红红

④ 任一节点到叶的所有路径黑节点数量相同——黑路同



3. HashMap

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