前人栽树:http://blog.csdn.net/aqi00/article/details/50419268 后人乘凉:http://blog.csdn.net/xiangyong_1521/article/details/78456133
集合中的元素是没有顺序的,而且不可以重复。这意味着,集合只能遍历而无法通过索引访问指定元素,并且如果重复添加相同值将不会增大集合。因为Set只是接口,所以实际用的是它的一个派生类HashSet。 集合的常用方法如下: add : 添加元素 clear : 清空容器 contains : 判断容器中是否存在该元素 iterator : 获取第一个元素的指针 isEmpty : 判断容器是否为空 remove : 删除元素 size : 获取容器大小
队列与集合恰恰相反,队列中的元素是有顺序的,而且允许重复,所以队列可以使用索引来访问指定元素(类似数组的下标)。 队列的常用方法包括上面集合列出的几个,下面列出有变更或者添加的方法: add : 提供了两个方法。默认在队列末尾添加元素;如果指定了索引位置,则在指定位置末尾添加元素 get : 获取指定位置的元素 indexOf : 获取指定元素的第一个索引位置 lastIndexOf : 获取指定元素的最后一个索引位置 remove : 提供了两个方法。除了删除元素之外,还可以删除指定位置的元素 set : 替换指定位置的元素 subList : 截取从开始位置到结束位置之间的子队列
链表又称双端队列(类似C++的deque),如其名字所言,每个元素都有由三块区域组成,一块指向前一个元素,一块指向后一个元素,最后一块才是保存的对象。所以对于需要快速操作首尾元素,应该使用链表,如果需要快速操作随机元素,应该使用队列。 链表的常用方法包括上面队列列出的几个,下面列出添加的方法 addFirst/addLast : 添加到开头/添加到末尾 getFirst/getLast : 获取首元素/获取末元素 removeFirst/removeLast : 删除首元素/删除末元素 offer/offerFirst/offerLast : 以deque方式添加元素,与之相对的是,add是以list方式添加元素 peek/peekFirst/peekLast : 获取但不移除此队列的首尾元素,默认获取首元素 poll/pollFirst/pollLast : 获取并移除此队列的首尾元素,默认获取并移除首元素 pop : 出栈第一个元素,即以stack方式删除元素 push : 入栈指定元素,即以stack方式添加元素 我们看到,链表实现了好几种添加和删除方法,它们的区别总结如下: 以列表方式(list)操作元素:add添加,remove删除 以双端队列方式(deque)操作元素:offer添加,poll删除 以堆栈方式(stack)操作元素:push添加,pop删除
向量非常类似队列,但队列是异步的,而向量是同步的。具体的说,当一个向量的指针Iterator正在使用时,另一个线程改变了向量的状态(比如添加或删除了一些元素),这时调用指针的方法将抛出异常(ConcurrentModificationException)。 向量的常用方法与队列是一样的,虽然看源码会发现其他几个名字带element的函数,可是这几个函数的用法等同于队列的对应函数,所以就不一一列举了。
堆栈是从向量派生而来,它实现一个后进先出的堆栈。 堆栈的常用方法比向量多了三个,分别是 peek(获取首元素)、 pop(出栈)、 push(入栈), 看起来Stack类似一个堆栈方式的链表。
映射保存的是键值对(即key—value)的映射关系,一个映射中不能包含相同的key,每个key只能映射一个value。但Map只是接口,实际中常用的是它的一个派生类HashMap。类似的,队列、链表、向量都是派生自List接口。 映射的常用方法如下: clear : 清空容器 containsKey : 判断容器中是否存在该键(key)的元素 containsValue : 判断容器中是否存在该值(value)的元素 get : 根据指定键获得元素的值 isEmpty : 判断容器是否为空 keySet : 获取容器中键的集合 put : 设置键值对的映射关系。如原来没有该键,则添加元素;如果原来存在该键,则替换元素 remove : 删除指定键对应的元素 size : 获取容器的大小 values : 获取容器中值的集合
哈希表也是从Map派生而来,与HashMap不同,HashMap是异步的,而HashTable是同步的。因为同步需要花费机器时间,所以HashTable的执行效率要低于HashMap,向量和队列的情况与之类似。 哈希表的常用方法与映射是一样的,就不一一列举了。
8.1.a. ArrayList
ArrayList<Integer> i = new ArrayList<Integer>();
i.add( 1);
i.add( 2);
i.add( 3);
i.add( 4);
i.add( 5);
i.add( 6);
i.add( 7);
i.add( 8);
//循环遍历
for (Integer ii : i) {
Log.i("md", "循环遍历: "+ii);
}
//索引遍历
for (int iq=0; iq<i.size(); iq++) {
Log.i("md", "索引遍历 :"+String.format("array[%d]=%s", iq, i.get(iq)));
}
8.1.b. logcat
01-01 01:55:49.909: I/md(6335): 循环遍历: 1
01-01 01:55:49.909: I/md(6335): 循环遍历: 2
01-01 01:55:49.909: I/md(6335): 循环遍历: 3
01-01 01:55:49.909: I/md(6335): 循环遍历: 4
01-01 01:55:49.909: I/md(6335): 循环遍历: 5
01-01 01:55:49.912: I/md(6335): 循环遍历: 6
01-01 01:55:49.912: I/md(6335): 循环遍历: 7
01-01 01:55:49.912: I/md(6335): 循环遍历: 8
01-01 01:55:50.050: I/md(6335): 索引遍历 :array[0]=1
01-01 01:55:50.051: I/md(6335): 索引遍历 :array[1]=2
01-01 01:55:50.054: I/md(6335): 索引遍历 :array[2]=3
01-01 01:55:50.055: I/md(6335): 索引遍历 :array[3]=4
01-01 01:55:50.057: I/md(6335): 索引遍历 :array[4]=5
01-01 01:55:50.060: I/md(6335): 索引遍历 :array[5]=6
01-01 01:55:50.061: I/md(6335): 索引遍历 :array[6]=7
01-01 01:55:50.062: I/md(6335): 索引遍历 :array[7]=8
8.2.a. LinkedList
LinkedList<Integer> i = new LinkedList<Integer>();
for (int j = 0; j < 10; j++) {
i.add(j);
}
Log.i("md", "增加前:"+i);
i.add(0,520);
i.add(3,7788);
i.add(6,333);
Log.i("md", "增加后:"+i);
8.2.b. logcat
01-01 01:58:36.133: I/md(6395): 增加前:[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
01-01 01:58:36.133: I/md(6395): 增加后:[520, 0, 1, 7788, 2, 3, 333, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
8.3.a HashMap
HashMap<Integer, Integer> map = new HashMap<Integer, Integer>();
for (int i = 0; i < 10; i++) {
map.put(i, i+10);
}
Log.i("md", "增加前:"+map);
map.put(51, 520);
Log.i("md", "增加后:"+map);
Set<Integer> key_set = map.keySet();
for (Integer item_key : key_set) {
Log.i("md","item_key="+item_key+", item_value="+map.get(item_key));
}
8.3.b. logcat
01-01 02:00:27.676: I/md(6477): 增加前:{0=10, 1=11, 2=12, 3=13, 4=14, 5=15, 6=16, 7=17, 8=18, 9=19}
01-01 02:00:27.678: I/md(6477): 增加后:{51=520, 0=10, 1=11, 2=12, 3=13, 4=14, 5=15, 6=16, 7=17, 8=18, 9=19}
01-01 02:00:27.680: I/md(6477): item_key=51, item_value=520
01-01 02:00:27.680: I/md(6477): item_key=0, item_value=10
01-01 02:00:27.681: I/md(6477): item_key=1, item_value=11
01-01 02:00:27.682: I/md(6477): item_key=2, item_value=12
01-01 02:00:27.682: I/md(6477): item_key=3, item_value=13
01-01 02:00:27.683: I/md(6477): item_key=4, item_value=14
01-01 02:00:27.683: I/md(6477): item_key=5, item_value=15
01-01 02:00:27.684: I/md(6477): item_key=6, item_value=16
01-01 02:00:27.685: I/md(6477): item_key=7, item_value=17
01-01 02:00:27.686: I/md(6477): item_key=8, item_value=18
01-01 02:00:27.687: I/md(6477): item_key=9, item_value=19