标签：ons hashset tables map 空间 同步 键值对 否支持 忽略
add(E e)方法的时候， ArrayList 会默认在将指定的元素追加到此列表的末尾，这种情况时间复杂度就是O(1)。但是如果要在指定位置 i 插入和删除元素的话（add(int index, E element)）时间复杂度就为 O(n-i)。因为在进行上述操作的时候集合中第 i 和第 i 个元素之后的(n-i)个元素都要执行向后位/向前移一位的操作。 ② LinkedList 采用链表存储，所以插入，删除元素时间复杂度不受元素位置的影响，都是近似 O（1）而数组为近似 O（n）。get(int index)方法)。public interface RandomAccess {
}查看源码我们发现实际上 RandomAccess 接口中什么都没有定义。所以，在我看来 RandomAccess 接口不过是一个标识罢了。标识什么？ 标识实现这个接口的类具有随机访问功能。
在binarySearch（）方法中，它要判断传入的list 是否RamdomAccess的实例，如果是，调用indexedBinarySearch（）方法，如果不是，那么调用iteratorBinarySearch（）方法
public static <T>
int binarySearch(List<? extends Comparable<? super T>> list, T key) {
if (list instanceof RandomAccess || list.size()<BINARYSEARCH_THRESHOLD)
return Collections.indexedBinarySearch(list, key);
else
return Collections.iteratorBinarySearch(list, key);
}
ArraysList 实现了 RandomAccess 接口， 而 LinkedList 没有实现。为什么呢？我觉得还是和底层数据结构有关！ArraysList 底层是数组，而 LinkedList 底层是链表。数组天然支持随机访问，时间复杂度为 O（1），所以称为快速随机访问。链表需要遍历到特定位置才能访问特定位置的元素，时间复杂度为 O（n），所以不支持快速随机访问。，ArraysList 实现了 RandomAccess 接口，就表明了他具有快速随机访问功能。 RandomAccess 接口只是标识，并不是说 ArraysList 实现 RandomAccess 接口才具有快速随机访问功能的！
下面再总结一下 list 的遍历方式选择：
双向链表也叫双链表，是链表的一种，它的每个数据结点中都有两个指针，分别指向直接后继和直接前驱。所以，从双向链表中的任意一个结点开始，都可以很方便地访问它的前驱结点和后继结点。一般我们都构造双向循环链表，如下图所示，同时下图也是LinkedList 底层使用的是双向循环链表数据结构。
Vector类的所有方法都是同步的。可以由两个线程安全地访问一个Vector对象、但是一个线程访问Vector的话代码要在同步操作上耗费大量的时间。
Arraylist不是同步的，所以在不需要保证线程安全时时建议使用Arraylist。
JDK1.8 之前 HashMap 底层是 数组和链表 结合在一起使用也就是 链表散列。HashMap 通过 key 的 hashCode 经过扰动函数处理过后得到 hash 值，然后通过 (n - 1) & hash 判断当前元素存放的位置（这里的 n 指的是数组的长度），如果当前位置存在元素的话，就判断该元素与要存入的元素的 hash 值以及 key 是否相同，如果相同的话，直接覆盖，不相同就通过拉链法解决冲突。
所谓扰动函数指的就是 HashMap 的 hash 方法。使用 hash 方法也就是扰动函数是为了防止一些实现比较差的 hashCode() 方法 换句话说使用扰动函数之后可以减少碰撞。
JDK 1.8 HashMap 的 hash 方法源码:
JDK 1.8 的 hash方法 相比于 JDK 1.7 hash 方法更加简化，但是原理不变。
static final int hash(Object key) {
int h;
// key.hashCode()：返回散列值也就是hashcode
// ^ ：按位异或
// >>>:无符号右移，忽略符号位，空位都以0补齐
return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
}对比一下 JDK1.7的 HashMap 的 hash 方法源码.
static int hash(int h) {
// This function ensures that hashCodes that differ only by
// constant multiples at each bit position have a bounded
// number of collisions (approximately 8 at default load factor).
h ^= (h >>> 20) ^ (h >>> 12);
return h ^ (h >>> 7) ^ (h >>> 4);
}相比于 JDK1.8 的 hash 方法 ，JDK 1.7 的 hash 方法的性能会稍差一点点，因为毕竟扰动了 4 次。
所谓 “拉链法” 就是：将链表和数组相结合。也就是说创建一个链表数组，数组中每一格就是一个链表。若遇到哈希冲突，则将冲突的值加到链表中即可。
相比于之前的版本， JDK1.8之后在解决哈希冲突时有了较大的变化，当链表长度大于阈值（默认为8）时，将链表转化为红黑树，以减少搜索时间。
TreeMap、TreeSet以及JDK1.8之后的HashMap底层都用到了红黑树。红黑树就是为了解决二叉查找树的缺陷，因为二叉查找树在某些情况下会退化成一个线性结构。
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synchronized 修饰。（如果你要保证线程安全的话就使用 ConcurrentHashMap 吧！）；tableSizeFor()方法保证，下面给出了源代码）。也就是说 HashMap 总是使用2的幂作为哈希表的大小,后面会介绍到为什么是2的幂次方。HasMap 中带有初始容量的构造函数：
public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {
if (initialCapacity < 0)
throw new IllegalArgumentException("Illegal initial capacity: " +
initialCapacity);
if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY)
initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY;
if (loadFactor <= 0 || Float.isNaN(loadFactor))
throw new IllegalArgumentException("Illegal load factor: " +
loadFactor);
this.loadFactor = loadFactor;
this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity);
}
public HashMap(int initialCapacity) {
this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR);
}下面这个方法保证了 HashMap 总是使用2的幂作为哈希表的大小。
/**
* Returns a power of two size for the given target capacity.
*/
static final int tableSizeFor(int cap) {
int n = cap - 1;
n |= n >>> 1;
n |= n >>> 2;
n |= n >>> 4;
n |= n >>> 8;
n |= n >>> 16;
return (n < 0) ? 1 : (n >= MAXIMUM_CAPACITY) ? MAXIMUM_CAPACITY : n + 1;
}为了能让 HashMap 存取高效，尽量较少碰撞，也就是要尽量把数据分配均匀。我们上面也讲到了过了，Hash 值的范围值-2147483648到2147483647，前后加起来大概40亿的映射空间，只要哈希函数映射得比较均匀松散，一般应用是很难出现碰撞的。但问题是一个40亿长度的数组，内存是放不下的。所以这个散列值是不能直接拿来用的。用之前还要先做对数组的长度取模运算，得到的余数才能用来要存放的位置也就是对应的数组下标。这个数组下标的计算方法是“ (n - 1) & hash ”。（n代表数组长度）。这也就解释了 HashMap 的长度为什么是2的幂次方。
这个算法应该如何设计呢？
我们首先可能会想到采用%取余的操作来实现。但是，重点来了：“取余(%)操作中如果除数是2的幂次则等价于与其除数减一的与(&)操作（也就是说 hash%length==hash&(length-1)的前提是 length 是2的 n 次方；）。” 并且 采用二进制位操作 &，相对于%能够提高运算效率，这就解释了 HashMap 的长度为什么是2的幂次方。
在多线程下，进行 put 操作会导致 HashMap 死循环，原因在于 HashMap 的扩容 resize()方法。由于扩容是新建一个数组，复制原数据到数组。由于数组下标挂有链表，所以需要复制链表，但是多线程操作有可能导致环形链表。复制链表过程如下:
以下模拟2个线程同时扩容。假设，当前 HashMap 的空间为2（临界值为1），hashcode 分别为 0 和 1，在散列地址 0 处有元素 A 和 B，这时候要添加元素 C，C 经过 hash 运算，得到散列地址为 1，这时候由于超过了临界值，空间不够，需要调用 resize 方法进行扩容，那么在多线程条件下，会出现条件竞争，模拟过程如下：
线程一：读取到当前的 HashMap 情况，在准备扩容时，线程二介入
线程二：读取 HashMap，进行扩容
线程一：继续执行
这个过程为，先将 A 复制到新的 hash 表中，然后接着复制 B 到链头（A 的前边：B.next=A），本来 B.next=null，到此也就结束了（跟线程二一样的过程），但是，由于线程二扩容的原因，将 B.next=A，所以，这里继续复制A，让 A.next=B，由此，环形链表出现：B.next=A; A.next=B
注意：jdk1.8已经解决了死循环的问题。
如果你看过 HashSet 源码的话就应该知道：HashSet 底层就是基于 HashMap 实现的。（HashSet 的源码非常非常少，因为除了 clone() 方法、writeObject()方法、readObject()方法是 HashSet 自己不得不实现之外，其他方法都是直接调用 HashMap 中的方法。）
ConcurrentHashMap 和 Hashtable 的区别主要体现在实现线程安全的方式上不同。
两者的对比图：
图片来源：http://www.cnblogs.com/chengxiao/p/6842045.html
HashTable:
JDK1.7的ConcurrentHashMap：
JDK1.8的ConcurrentHashMap（TreeBin: 红黑二叉树节点
Node: 链表节点）：
首先将数据分为一段一段的存储，然后给每一段数据配一把锁，当一个线程占用锁访问其中一个段数据时，其他段的数据也能被其他线程访问。
ConcurrentHashMap 是由 Segment 数组结构和 HashEntry 数组结构组成。
Segment 实现了 ReentrantLock,所以 Segment 是一种可重入锁，扮演锁的角色。HashEntry 用于存储键值对数据。
static class Segment<K,V> extends ReentrantLock implements Serializable {
}一个 ConcurrentHashMap 里包含一个 Segment 数组。Segment 的结构和HashMap类似，是一种数组和链表结构，一个 Segment 包含一个 HashEntry 数组，每个 HashEntry 是一个链表结构的元素，每个 Segment 守护着一个HashEntry数组里的元素，当对 HashEntry 数组的数据进行修改时，必须首先获得对应的 Segment的锁。
ConcurrentHashMap取消了Segment分段锁，采用CAS和synchronized来保证并发安全。数据结构跟HashMap1.8的结构类似，数组+链表/红黑二叉树。
synchronized只锁定当前链表或红黑二叉树的首节点，这样只要hash不冲突，就不会产生并发，效率又提升N倍。
标签：ons hashset tables map 空间 同步 键值对 否支持 忽略
原文地址：https://www.cnblogs.com/Draymonder/p/10362206.html
