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教妹学Java:大有可为的集合

教妹学Java:大有可为的集合

作者: 沉默王二 | 来源:发表于2019-05-24 13:46 被阅读1次

    00、故事的起源

    “二哥,上一篇《泛型》的反响效果怎么样啊?”三妹对她提议的《教妹学 Java》专栏很是关心。

    “有人评论说,‘二哥你敲代码都敲出幻想了啊。’”

    “呵呵,这句话充斥着满满的讽刺意味啊。”三妹有点难过了起来。

    “不过,也有人评论说,‘建议这个系列的文章多写啊,因为我花了半个月都没看懂《 Java 编程思想》中关于泛型的讲解,但再看完这篇文章后终于融会贯通了,比心。’”

    “二哥,你能不能先说好消息啊?真是的。我也要给这位暖心的读者比心了。”三妹说完这句话就在我面前比了一个心,我瞅了她一眼,发现她之前的愁容也无影无踪了。

    “那接下来,二哥还要继续写吗?”我看到了三妹深情的目光。

    “嗯,我想该写集合了。”

    “那就让我继续来提问吧,二哥你继续来回答。”三妹已经跃跃欲试了。

    01、二哥,什么是集合啊?

    三妹,听哥慢慢给你讲啊。

    JDK 1.2 的时候引入了集合的概念,用来包含一组数据结构。与数组不同的是,这些数据结构的存储空间会随着元素增加而动态增加。其中,有一些集合类支持添加重复元素,而另一些不支持;有一些支持添加 null 元素,而另一些不支持。

    可以根据继承体系将集合分为两大类,一类实现了 Collection 接口(见图 1),另一类实现了 Map 接口(见图 2)。

    图 1

    介绍一下图 1:

    1)Collection 是所有集合类的根接口。

    2)Set 接口的实现类不允许重复的元素,例如 HashSetLinkedHashSet

    3)List 接口的实现类允许重复元素,可通过 index 访问对应位置上的元素,例如 LinkedListArrayList

    4)Queue 接口的实现类允许在队列的尾部或者头部增加或者删除元素,例如 PriorityQueue

    图 2

    介绍一下图 2:

    1)HashMap 是最常用的 Map,可以根据键直接获取对应的值,它根据键的 hashCode 值存储数据,所以访问速度非常快。HashMap 最多只允许一条记录的键为 null (多条会覆盖);但允许多条记录的值为 null

    2)TreeMap 能够把它保存的记录根据键(不允许键的值为 null)排序,默认是升序,也可以指定排序的比较器,当用迭代器(Iterator)遍历 TreeMap 时,得到的记录是排过序的。

    3)Hashtable 的键和值均不允许为 null,是线程同步的,也就是说任一时刻只有一个线程能写 Hashtable,线程同步会消耗掉一些性能,因此 Hashtable 在写入时花费的时间也会比较多。

    4)LinkedHashMap 保存了记录的插入顺序,当用迭代器(Iterator)遍历 LinkedHashMap 时,先得到的记录肯定是先插入的。键和值均允许为 null

    有了集合的帮助,程序员不再需要亲自实现元素的排序、查找等底层算法了。另外,基于数组实现的集合类在频繁读取时性能更佳,比如说 ArrayList;基于队列实现的集合类在频繁增加、更新、删除数据时效率更高,比如说 LinkedList;程序员所要做的就是,根据业务需要选择适当的集合类,至于性能调优嘛,可以微信找二哥。

    02、二哥,LinkedList 和 ArrayList 有什么区别啊?

    三妹,刚提完问题就打盹啊,继续听哥给你慢慢讲啊。

    LinkedList 其实是一个双向链表,来看源码。

    public class LinkedList<E>
    {
        transient int size = 0;
    
        /**
         * Pointer to first node.
         * Invariant: (first == null && last == null) ||
         *            (first.prev == null && first.item != null)
         */
        transient Node<E> first;
    
        /**
         * Pointer to last node.
         * Invariant: (first == null && last == null) ||
         *            (last.next == null && last.item != null)
         */
        transient Node<E> last;
    
        private static class Node<E> {
            E item;
            Node<E> next;
            Node<E> prev;
    
            Node(Node<E> prev, E element, Node<E> next) {
                this.item = element;
                this.next = next;
                this.prev = prev;
            }
        }
    }
    

    1)LinkedList 包含一个非常重要的内部类——NodeNode 是节点所对应的数据结构,item 为当前节点的值,prev 为上一个节点,next 为下一个节点——这也正是“双向”链表的原因。firstLinkedList 的第一个节点,last 为最后一个节点。

    2)sizeLinkedList 的节点个数。当往 LinkedList 添加一个元素时,size+1,删除一个元素时,size-1。

    ArrayList 其实是一个动态数组,来看源码。

    public class ArrayList<E>
    {
         /**
         * The array buffer into which the elements of the ArrayList are stored.
         * The capacity of the ArrayList is the length of this array buffer. Any
         * empty ArrayList with elementData == DEFAULTCAPACITY_EMPTY_ELEMENTDATA
         * will be expanded to DEFAULT_CAPACITY when the first element is added.
         */
        transient Object[] elementData; // non-private to simplify nested class access
    
        /**
         * The size of the ArrayList (the number of elements it contains).
         *
         * @serial
         */
        private int size;
    }
    

    1)elementDataObject 类型的数组,用来保存添加到 ArrayList 中的元素。如果通过默认构造参数创建 ArrayList 对象时,elementData 的默认大小是 10。当 ArrayList 容量不足以容纳全部元素时,就会重新设置容量,新的容量 = 原始容量 + (原始容量 >> 1)(参照以下代码)。

    private void grow(int minCapacity) {
        // overflow-conscious code
        int oldCapacity = elementData.length;
        int newCapacity = oldCapacity + (oldCapacity >> 1);
        elementData = Arrays.copyOf(elementData, newCapacity);
    }
    

    >> 运算符还没有驾驭了。不过,通过代码测试后的结论是,当原始容量为 10 的时候,新的容量为 15;当原始容量为 20 的时候,新的容量为 30。

    2) sizeArrayList 的元素个数。当往 ArrayList 添加一个元素时,size+1,删除一个元素时,size-1。

    由于 LinkedListArrayList 底层实现的不同(一个双向链表,一个动态数组),它们之间的区别也很一目了然。

    关键点1 :LinkedList 在添加(add(E e))、插入(add(int index, E element))、删除(remove(int index))元素的性能上远超 ArrayList

    为什么呢?先来看 ArrayList 的相关源码。

    // ensureCapacityInternal() 方法内部会调用 System.arraycopy()
    public boolean add(E e) {
        ensureCapacityInternal(size + 1);  // Increments modCount!!
        elementData[size++] = e;
        return true;
    }
    
    public void add(int index, E element) {
        System.arraycopy(elementData, index, elementData, index + 1,
                         size - index);
        elementData[index] = element;
        size++;
    }
    
    public E remove(int index) {
        E oldValue = elementData(index);
    
        int numMoved = size - index - 1;
        if (numMoved > 0)
            System.arraycopy(elementData, index+1, elementData, index,
                             numMoved);
        elementData[--size] = null; // clear to let GC do its work
    
        return oldValue;
    }
    

    观察 ArrayList 的源码,就能够发现,ArrayList 在添加、插入、删除元素的时候,会有意或者无意(扩容)的调用 System.arraycopy(Object src, int srcPos, Object dest, int destPos, int length) 方法,该方法对性能的损耗是非常严重的。

    再来看 LinkedList 的相关源码。

    /**
     * Links e as last element.
     */
    void linkLast(E e) {
        final Node<E> l = last;
        final Node<E> newNode = new Node<>(l, e, null);
        last = newNode;
        if (l == null)
            first = newNode;
        else
            l.next = newNode;
    }
    /**
     * Unlinks non-null node x.
     */
    E unlink(Node<E> x) {
    
        if (prev == null) {
            first = next;
        } else {
            prev.next = next;
            x.prev = null;
        }
    
        if (next == null) {
            last = prev;
        } else {
            next.prev = prev;
            x.next = null;
        }
    
        x.item = null;
        return element;
    }
    

    LinkedList 不存在扩容的问题,也不需要对原有的元素进行复制;只需要改变节点的数据就好了。

    关键点2:LinkedList 在查找元素时要慢于 ArrayList

    为什么呢?先来看 LinkedList 的相关源码。

    /**
     * Returns the (non-null) Node at the specified element index.
     */
    Node<E> node(int index) {
        // assert isElementIndex(index);
    
        if (index < (size >> 1)) {
            Node<E> x = first;
            for (int i = 0; i < index; i++)
                x = x.next;
            return x;
        } else {
            Node<E> x = last;
            for (int i = size - 1; i > index; i--)
                x = x.prev;
            return x;
        }
    }
    

    观察 LinkedList 的源码,就能够发现, LinkedList 在定位 index 的时候会先判断位置(是在 1 / 2 的前面还是后面),再从前往后或者从后往前执行 for 循环依次找。

    再来看 ArrayList 的相关源码。

    @SuppressWarnings("unchecked")
    E elementData(int index) {
        return (E) elementData[index];
    }
    

    ArrayList 直接根据 index 从数组中取出该位置上的元素,不需要 for 循环遍历啊——这样显然更快!

    03、二哥,HashMap 和 TreeMap 有什么区别啊?

    三妹,提问题越来越有艺术了啊?继续听哥给你慢慢讲啊。

    HashMap 存储的是键值对,其键是一个哈希码(Hash 的直译,也称作散列)。来看源码。

    public class HashMap<K,V>
    {
        transient Node<K,V>[] table;
        static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
            final int hash;
            final K key;
            V value;
            Node<K,V> next;
        }
        public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {
            this.loadFactor = loadFactor;
            this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity);
        }
    }
    

    1)table 是一个 Node 数组,而 Node 是一个单向链表(只有 next)。HashMap 的键值对就存储在 table 数组中。

    2)loadFactor 就是大名鼎鼎的加载因子,默认的加载因子是 0.75, 据说这是在时间和空间成本上寻求的一种折衷。

    3)initialCapacity 就是初始容量,默认为 16。
      
    4)thresholdHashMap 的阈值——判断是否需要对 HashMap 进行扩容,threshold 的值 = 容量 * 加载因子,当 HashMap 中存储的数据数量达到 threshold 时,就需要将 HashMap 的容量加倍。

    “初始容量” 和 “加载因子”对 HashMap 的性能影响颇大。容量是 HashMap 中桶(见下图)的数量,初始容量只是 HashMap 在创建时的容量。加载因子是 HashMap 在其容量自动增加之前可以达到多满的一种尺度。

    TreeMap 存储的是有序的键值对,基于红黑树(Red-Black tree)实现。可以在初始化的时候指定键位的排序方式,如果没有指定的话就根据键位的自然顺序进行排序。来看源码。

    public class TreeMap<K,V>
    {
        private final Comparator<? super K> comparator;
        private transient Entry<K,V> root;
        private static final boolean RED   = false;
        private static final boolean BLACK = true;
        static final class Entry<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
            K key;
            V value;
            Entry<K,V> left;
            Entry<K,V> right;
            Entry<K,V> parent;
            boolean color = BLACK;
        }
    }
    

    1)root 是红黑树的根节点,是一个 Entry 类型(按照 key 进行排序),包含了 key(键)、value(值)、left(左边的子节点)、right(右边的子节点)、parent(父节点)、color(颜色)。

    2)comparator 是红黑树的排序方式,是一个 Comparator 接口类型,该接口里面有一个 compare 方法,有两个参数 T o1T o2,是泛型的表示方式,表示待比较的两个对象,该方法的返回值是一个整形, o1大于o2,返回正整数; o1等于o2,返回0;o1小于o3,返回负整数。

    总结一下就是,HashMap 适用于在 Map 中插入、删除和定位元素;TreeMap 适用于按自然顺序或自定义顺序遍历键(key)。

    04、二哥,再讲讲二分查找呗!

    三妹,没有任何问题,包在我身上。不过,在讲之前,你能先去给哥泡杯咖啡吗?

    通常,我们从数组中查找一个元素时,需要对整个数组进行遍历。但如果这个数组是排序过的,就可以进行二分查找了。

    二分查找的方式:

    第一步,将数组中间位置上的元素与要查找的对象进行比较,如果两者相等,则查找成功;否则进行第二步。

    第二步,利用中间位置将数组分割成前、后两个子集。

    第三步,比较要查找的对象与中间位置上的元素,如果前者大于后者,则在后面的子集中按照之前的方式进行查找;否则,在前面的子集中按照之前的方式进行查找。

    这样做可以将查找范围缩减一半,大大的减少了查询的次数。

    Collections 类的 binarySearch() 方法实现了二分查找这个算法,可以直接使用,前提是先要排序,否则将返回 -2。源码如下。

    private static <T>
    int indexedBinarySearch(List<? extends Comparable<? super T>> list, T key) {
        int low = 0;
        int high = list.size()-1;
    
        while (low <= high) {
            int mid = (low + high) >>> 1;
            Comparable<? super T> midVal = list.get(mid);
            int cmp = midVal.compareTo(key);
    
            if (cmp < 0)
                low = mid + 1;
            else if (cmp > 0)
                high = mid - 1;
            else
                return mid; // key found
        }
        return -(low + 1);  // key not found
    }
    

    我们来测试一下。

    List<String> list1 = new ArrayList<>();
    list1.add("沉");
    list1.add("默");
    list1.add("王");
    list1.add("二");
    
    Collections.sort(list1); // 先要排序
    System.out.println(Collections.binarySearch(list1, "王")); // 2
    

    05、故事的未完待续

    “二哥,终于讲完《集合》了,喝口咖啡吧!”三妹的态度很体贴。

    “谢谢。”

    “二哥,如果这篇文章继续遭受到批评,你会不会气馁啊?”三妹眨了眨眼睛,继续问我,我看到她长长的睫毛,真的很美。

    “嗯,对于作者来说,当然希望文章能够得到正面的反馈,如果是负面的反馈,那也在我的意料之中。”

    “为啥?”三妹很好奇。

    “《教妹学 Java》是一种创新的写作手法,市面上还没有,新鲜、有趣的事物总需要一段时间才能被大众接受,否则也就不叫创新了。”

    “二哥,为你的勇气点赞!”看到三妹很为我骄傲的样子,我的心里盛开了一朵牡丹花。

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