面试江湖：一招破解 Java 集合类面试题

Collection为集合层级的根接口。一个集合代表一组对象，这些对象即为它的元素。Java平台不提供这个接口任何直接的实现。
Set是一个不能包含重复元素的集合。这个接口对数学集合抽象进行建模，被用来代表集合，就如一副牌。
List是一个有序集合，可以包含重复元素。你可以通过它的索引来访问任何元素。List更像长度动态变换的数组。
Map是一个将key映射到value的对象.一个Map不能包含重复的key：每个key最多只能映射一个value。
一些其它的接口有Queue、Dequeue、SortedSet、SortedMap和ListIterator。

List<String> strList = new ArrayList<>();for(String obj : strList){   System.out.println(obj); }
Iterator<String> it = strList.iterator(); while(it.hasNext()){   String obj = it.next();   System.out.println(obj); }

HashMap在Map.Entry静态内部类实现中存储key-value对。HashMap使用哈希算法，在put和get方法中，它使用hashCode()和equals()方法。当我们通过传递key-value对调用put方法的时候，HashMap使用Key hashCode()和哈希算法来找出存储key-value对的索引。Entry存储在LinkedList中，所以如果存在entry，它使用equals()方法来检查传递的key是否已经存在，如果存在，它会覆盖value，如果不存在，它会创建一个新的entry然后保存。当我们通过传递key调用get方法时，它再次使用hashCode()来找到数组中的索引，然后使用equals()方法找出正确的Entry，然后返回它的值。下面的图片解释了详细内容。
其它关于HashMap比较重要的问题是容量、负荷系数和阀值调整。HashMap默认的初始容量是32，负荷系数是0.75。阀值是为负荷系数乘以容量，无论何时我们尝试添加一个entry，如果map的大小比阀值大的时候，HashMap会对map的内容进行重新哈希，且使用更大的容量。容量总是2的幂，所以如果你知道你需要存储大量的key-value对，比如缓存从数据库里面拉取的数据，使用正确的容量和负荷系数对HashMap进行初始化是个不错的做法。

HashMap使用Key对象的hashCode()和equals()方法去决定key-value对的索引。当我们试着从HashMap中获取值的时候，这些方法也会被用到。如果这些方法没有被正确地实现，在这种情况下，两个不同Key也许会产生相同的hashCode()和equals()输出，HashMap将会认为它们是相同的，然后覆盖它们，而非把它们存储到不同的地方。同样的，所有不允许存储重复数据的集合类都使用hashCode()和equals()去查找重复，所以正确实现它们非常重要。equals()和hashCode()的实现应该遵循以下规则：

我们可以使用任何类作为Map的key，然而在使用它们之前，需要考虑以下几点：

比如，我有一个类MyKey，在HashMap中使用它。
//传递给MyKey的name参数被用于equals()和hashCode()中 MyKey key = new MyKey('Pankaj'); //assume hashCode=1234 myHashMap.put(key, 'Value'); // 以下的代码会改变key的hashCode()和equals()值 key.setName('Amit'); //assume new hashCode=7890 //下面会返回null，因为HashMap会尝试查找存储同样索引的key，而key已被改变了，匹配失败，返回null myHashMap.get(new MyKey('Pankaj'));
那就是为何String和Integer被作为HashMap的key大量使用。

ArrayList和Vector在很多时候都很类似。

以下是ArrayList和Vector的不同点。

Array可以容纳基本类型和对象，而ArrayList只能容纳对象。
Array是指定大小的，而ArrayList大小是固定的。
Array没有提供ArrayList那么多功能，比如addAll、removeAll和iterator等。尽管ArrayList明显是更好的选择，但也有些时候Array比较好用。

ArrayList和LinkedList两者都实现了List接口，但是它们之间有些不同。

Vector、HashTable、Properties和Stack是同步类，所以它们是线程安全的，可以在多线程环境下使用。Java1.5并发API包括一些集合类，允许迭代时修改，因为它们都工作在集合的克隆上，所以它们在多线程环境中是安全的。

Java.util.Collections是一个工具类仅包含静态方法，它们操作或返回集合。它包含操作集合的多态算法，返回一个由指定集合支持的新集合和其它一些内容。这个类包含集合框架算法的方法，比如折半搜索、排序、混编和逆序等。

Comparable和Comparator接口被用来对对象集合或者数组进行排序。Comparable接口被用来提供对象的自然排序，我们可以使用它来提供基于单个逻辑的排序。
Comparator接口被用来提供不同的排序算法，我们可以选择需要使用的Comparator来对给定的对象集合进行排序。

如果我们需要对一个对象数组进行排序，我们可以使用Arrays.sort()方法。如果我们需要排序一个对象列表，我们可以使用Collection.sort()方法。两个类都有用于自然排序（使用Comparable）或基于标准的排序（使用Comparator）的重载方法sort()。Collections内部使用数组排序方法，所有它们两者都有相同的性能，只是Collections需要花时间将列表转换为数组。

else if ((f = tabAt(tab, i = (n - 1) & hash)) == null) {    if (casTabAt(tab, i, null, new Node<K,V>(hash, key, value, null)))        break;                   // no lock when adding to empty bin}

if (fh >= 0) {    binCount = 1;    for (Node<K,V> e = f;; ++binCount) {        K ek;        if (e.hash == hash &&            ((ek = e.key) == key ||             (ek != null && key.equals(ek)))) {            oldVal = e.val;            if (!onlyIfAbsent)                e.val = value;            break;        }        Node<K,V> pred = e;        if ((e = e.next) == null) {            pred.next = new Node<K,V>(hash, key, value, null);            break;        }    }}

/** * 该函数有2中使用情况：1.初始化哈希表；2.当前数组容量过小，需要扩容 */final Node<K,V>[] resize() {    Node<K,V>[] oldTab = table;// 扩容前的数组（当前数组）    int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;// 扩容前的数组容量（数组长度）    int oldThr = threshold;// 扩容前数组的阈值    int newCap, newThr = 0;
    if (oldCap > 0) {        // 针对情况2：若扩容前的数组容量超过最大值，则不再扩容        if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {            threshold = Integer.MAX_VALUE;            return oldTab;        }        // 针对情况2：若没有超过最大值，就扩容为原来的2倍（左移1位）        else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&                oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)            newThr = oldThr << 1; // double threshold    }
    // 针对情况1：初始化哈希表（采用指定或者使用默认值的方式）    else if (oldThr > 0) // initial capacity was placed in threshold        newCap = oldThr;    else {               // zero initial threshold signifies using defaults        newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;        newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);    }
    // 计算新的resize上限    if (newThr == 0) {        float ft = (float)newCap * loadFactor;        newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ?                (int)ft : Integer.MAX_VALUE);    }    threshold = newThr;    @SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"})    Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap];    table = newTab;    if (oldTab != null) {        // 把每一个bucket都移动到新的bucket中去        for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {            Node<K,V> e;            if ((e = oldTab[j]) != null) {                oldTab[j] = null;                if (e.next == null)                    newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;                else if (e instanceof TreeNode)                    ((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);                else { // preserve order                    Node<K,V> loHead = null, loTail = null;                    Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null;                    Node<K,V> next;                    do {                        next = e.next;                        if ((e.hash & oldCap) == 0) {                            if (loTail == null)                                loHead = e;                            else                                loTail.next = e;                            loTail = e;                        }                        else {                            if (hiTail == null)                                hiHead = e;                            else                                hiTail.next = e;                            hiTail = e;                        }                    } while ((e = next) != null);                    if (loTail != null) {                        loTail.next = null;                        newTab[j] = loHead;                    }                    if (hiTail != null) {                        hiTail.next = null;                        newTab[j + oldCap] = hiHead;                    }                }            }        }    }    return newTab;}