一、基础数据结构
1、大O 表示法
O(1)：常数级别，它执行的步数都是恒定的，不会因为输入变大而变大，哈希表的查找就是这个级别。
O(N)：线性级别，随着输入变大耗费的步数也正向相关，遍历算法就是这个级别。
O(logN)：对数级别，输入每变大一倍，耗费步骤则增加1，二分查找算法属于这个级别。
O(N²)：平方级别，随着输入的变大所耗费的步数会成倍增加，一般当你的算法使用双层for循环就是这个级别，比如冒泡排序。
2、数组
每个数组都有一个地址，同时可以通过数组的下标方便的算出每个元素的内存地址，
从而实现快速访问和赋值，所以它通过下标查找的效率是O(1) 级别。
3、链表
链表的元素内存地址是不连续的，通过地址引用的方式指向下个元素。
链表的查询O(N) 这个级别，在头节点（第一个节点）进行插入和删除比较快，只要O(1) 就可以了。
4、队列
先入先出的数据结构，尾插和头出，时间复杂度O(1)。
有界队列 ：能装入的元素有限。
无界队列 ：能装入的元素无限，只要内存还有，就能一直装下去。
5、栈
先入后出/后入先出的数据结构，尾插尾出，时间复杂度O(1)。
二、非阻塞队列（Queue）
出列入列都不阻塞。入列时，元素数量超过队列总数，会抛异常，出列时，队列为空，取空值。
常用方法：
add()：新增一个元索，假如队列已满，则抛异常。
offer()：新增一个元素，假如队列没满则返回 true，假如队列已满，则返回 false。
element()：获取队列头部一个元素，假如队列为空，则抛异常。
peek()：获取队列头部一个元素，假如队列为空，则返回 null。
remove()：执行删除操作，返回队列头部的元素，假如队列为空，则抛异常。
poll()：执行删除操作，返回队列头部的元素，假如队列为空，则返回 null。1、LinkedList（线程不安全）
实现的 List、Deque 接口，单链表的无界双端队列，允许元素为 null。
2、ConcurrentLinkedQueue（线程安全）
单向链表结构的无界并发队列，由CAS实现线程安全，性能高。
3、ConcurrentLinkedDeque（线程安全）
双向链表结构的无界并发队列，由CAS实现线程安全，可以从两端进行元素的插入和删除操作，性能略低于ConcurrentLinkedQueue。
4、PriorityQueue（线程不安全）
基于数组实现，可自动扩容，按照元素的优先级进行排序，在插入和删除元素时保持有序状态。
PriorityQueue中的元素必须实现Comparable接口或者通过构造函数提供一个Comparator对象，以便进行元素的比较和排序。
三、阻塞队列（BlockingQueue）
入列时，如果元素数量超过队列总数，会进行等待（阻塞）。出列时，如果队列为空，会进行等待（阻塞）。阻塞队列线程安全，在队列基础上加了两个重要的接口put()、 take()。
1、ArrayBlockingQueue
基于数组结构，有界阻塞队列，创建时必须制定大小。可指定公平性与非公平性，默认为非公平。
ReentrantLock、Condition 实现线程安全，阻塞和唤醒。
2、LinkedBlockingQueue
基于链表结构，有界阻塞队列，创建时如果不指大小，默认大小为 Integer.MAX_VALUE。
ReentrantLock、Condition 实现线程安全。
使用了两个锁，一个用于生产者线程的访问，另一个用于消费者线程的访问，在生产者-消费者模型场景中使用广。
3、SynchronousQueue
不存储任何元素，一个线程put()必须等待另一个线程的take()；一个线程take()也要等待另一个线程的take()，否则阻塞。插入null元素，会抛出NullPointerException。
4、LinkedTransferQueue
基于链表结构的无界阻塞队列， SynchronousQueue 和 LinkedBlockingQueue 的合体，
它使用了CAS操作来保证并发安全性，内部用了多个节点来实现队列，
每个节点包含一个元素以及指向下一个节点的指针，性能比 LinkedBlockingQueue 更高。插入null元素会抛NullPointerException异常。
5、LinkedBlockingDeque
基于双向链表结构的双向阻塞队列，可设置大小，也可无界，支持队列和栈的操作，不支持null元素。
6、PriorityBlockingQueue
基于二叉树实现的无界限（最大值Integer.MAX_VALUE - 8），可按优先级对元素进行排序，按优先级顺序出队。
1.允许插入null元素，不允许插入不可比较的元素。
2.迭代PriorityBlockingQueue时，顺序是无法保证的。
3.不支持remove(Object)操作，无法快速地找到并删除指定元素。
import java.util.concurrent.PriorityBlockingQueue;
public class Task implements Comparable<Task> {
private String name;
private int priority;
public Task(String name, int priority) {
this.name = name;
this.priority = priority;
}
public String getName() {
return name;
}
public int getPriority() {
return priority;
}
@Override
public int compareTo(Task o) {
return Integer.compare(o.priority, this.priority);
}
}
public class PriorityBlockingQueueTest {
public static void main(String[] args) {
// 创建一个PriorityBlockingQueue对象
PriorityBlockingQueue<Task> queue = new PriorityBlockingQueue<Task>();
// 添加任务到队列中
queue.offer(new Task("Task1", 3));
queue.offer(new Task("Task2", 2));
queue.offer(new Task("Task3", 1));
// 取出队列中的任务
while (!queue.isEmpty()) {
Task task = queue.poll();
System.out.println("Execute task " + task.getName() + " with priority " + task.getPriority());
}
}
}7、DelayQueue
延时阻塞队列，内部用 PriorityQueue 来存储元素，元素有过期时间，元素的过期时会被取出。
import java.util.concurrent.DelayQueue;
import java.util.concurrent.Delayed;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
public class DelayQueueDemo {
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
DelayQueue<DelayElement> queue = new DelayQueue<>();
// 添加元素到队列
queue.add(new DelayElement("A", 3000));
queue.add(new DelayElement("B", 2000));
queue.add(new DelayElement("C", 1000));
// 取出元素
System.out.println(queue.take());
System.out.println(queue.take());
System.out.println(queue.take());
}
}
class DelayElement implements Delayed {
private String name;
private long expireTime;
public DelayElement(String name, long delayTime) {
this.name = name;
this.expireTime = System.currentTimeMillis() + delayTime;
}
@Override
public long getDelay(TimeUnit unit) {
return expireTime - System.currentTimeMillis();
}
@Override
public int compareTo(Delayed o) {
return Long.compare(this.expireTime, ((DelayElement) o).expireTime);
}
@Override
public String toString() {
return "DelayElement{" +
"name='" + name + '\'' +
'}';
}
}
