内容简介:嗯,实习的时候看到这个,感觉蛮好,这里摘录学习,生活加油:List
嗯,实习的时候看到这个,感觉蛮好,这里摘录学习,生活加油:
我曾经害怕别人嘲笑的目光,后来,发现他们的目光不会在我身上停留太久,人们更愿意把目光放在自己身上。 知乎上看到,讲给自己。
List
List和Set都属于Collection的子接口,List集合中的元素是按照插入顺序进行排列的,允许出现重复元素,
List接口下的常用实现类有 ArrayList和LinkedList ,对于List来讲,
元素只能是通过set更新,不能通过add更新,通过add只能在指定索引位置添加元素,不会实现元素的覆盖,通过remove移除
接口继承关系:
ArrayList :
// 查找指定位置元素的下标 public int indexOf(Object o); // 查找指定元素最后一次出现的位置 public int lastIndexOf(Object o) ; // 清空集合元素 public void clear(); // 等等......
ArrayList的特点: **
- ArrayList内部是使用 数组来存储数据 ,并且是一个 "动态"的数组 ,在添加元素时,如果发现 容量不够时,会进 行扩容 。
- ArrayList支持 随机访问元素 , 随机访问元素的效率是O(1)
- ArrayList在 尾部添加元素的效率为O(1) , add方法默认在尾部进行添加,在使用的时候最好在尾部添加元素 效率更佳
- ArrayList在进行 删除元素或者在中间、头部插入元素时会导致数组内部移动 ,进行 数组拷贝,平均时间复杂度 为O(n)
ArrayList的迭代方式:
- 1、下标迭代
// 使用下标对List进行外部迭代 for (int i = 0; i < list.size(); i++) { System.out.println(list.get(i));}
- 2、可以使用增强for进行迭代
// 采用增强for的迭代方式其实底层是使用迭代器进行迭代,在迭代的过程中不允许对元素进行修改 for (String s : list) { System.out.println(s);}
- 3、采用内部迭代的方式
// 内部迭代forEach,在迭代的过程中仍然不允许对元素进行修改过删除操作 list.forEach(item -> System.out.println(item)); // 内部迭代还支持并行方式对元素进行迭代 如果数据量非常大的时候可以采用该方式(一般不采用)迭代出来的元素可能无序 list.parallelStream().forEach(System.out::println);
list.stream().forEach(System.out::print);
- 4、内部迭代底层实现
public void forEach(Consumer<? super E> action) { Objects.requireNonNull(action); final int expectedModCount = modCount; @SuppressWarnings("unchecked") final E[] elementData = (E[]) this.elementData; final int size = this.size; for (int i=0; modCount == expectedModCount && i < size; i++) { action.accept(elementData[i]); } if (modCount != expectedModCount) { throw new ConcurrentModificationException(); } }
- 5、使用迭代器进行迭代
// 直接使用迭代器进行迭代 这种迭代方式允许在迭代中对元素进行修改和删除操作 Iterator<Long> iterator = list.iterator(); while (iterator.hasNext()){ System.out.println(iterator.next()); }
几种迭代方式的性能比较
在数据规模为 一千万的情况下内部迭代表现较好 ,尽管在千万级的数据量并 行迭代依然速度不快,因为在线程的频换 切换和销毁等因素造成了一定的开销。
在 百万数据规模 的情况下, 增强for的性能较好 ,可以根据数据量来对元素进行迭代, fori方式和增强for性能差异不是很大。
LinkedList:
LinkedList继承自AbstractSequentialList可以知道LinkedList的元素是 顺序访问的 ,随机访问元素需要对链表进行遍历, 同样实现了克隆和序列化接口LinkedList还实现了 Deque相关的方法 ,可以当做一个队列来使用
LinkedList的类继承关系
LinkedList的特点:
- LinkedList的内部数据结构是一个 双向链表 , 有一个头结点和一个尾部节点,在头部和尾部插入的效率非常高O(1)
- LinkedList的 平均查找效率为O(n)
- LinkedList的 删除和修改都需要先定位元素的位置,但是对于删除操作本身只需要O(1)的时间复杂度 LinkedList因为 采用了链表结构,所以理论空间是没有限制的,不需要扩容
- LinkedList在使用 下标访问元素的时候使用了折半查找,但是在数据量大的情况下,查找效率依然很慢 便于用作LRU
LinkedList的迭代方式
- LinkedList的迭代方式其实和ArrayList大同小异,但是ArrayList在进行get(index)的操作只需要O(1)的时间复杂度
所以我们在使用LinkedList的时候不采用fori形式的遍历
- 增强for方式进行遍历,其实相当于使用迭代器进行访问,增强for反编译以后其实就是iterator
- 使用 迭代器对链表进行迭代,Linked的迭代器内部就是从头节点开始依次向下寻找节点
- 使用内部迭代forEach方式
几种迭代方式的比较:
- LinkedList使用 增强for方式进行遍历速度较快 ,使用该fori进行遍历时候, 在百万级数据量程序直接卡死,所以LinkedList严禁使用fori遍历
- 在千万级别数据量的情况下, 速度和ArrayList差不多,但ArrayList较快,因为ArrayList数据空间是连续的
ArrayList和LinkedList的区别
- 是否保证线程安全 : ArrayList 和 LinkedList 都是 不同步的,也就是不保证线程安全;
- 底层数据结构 : Arraylist 底层使用的是 Object数组 ;LinkedList 底层使用的是 双向链表数据结构 ( JDK1.6之前为循环链表,JDK1.7取消了循环。注意双向链表和双向循环链表的区别 ,下面有介绍到!)
- 插入和删除是否受元素位置的影响:
- ① ArrayList 采用 数组存储 , 所以插入和删除元素的时间复杂度受元素位置的影响 。 比如:执行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) 。
- 是 否支持快速随机访问: LinkedList 不支持高效的随机元素访问,而 ArrayList 支持 。快速随机访问就是通过元素的序号快速获取元素对象(对应于get(int index)方法)。
- 内存空间占用 : ArrayList的空 间浪费主要体现在在list列表的结尾会预留一定的容量空间,而LinkedList的空间花费则体现在它的每一个元素都需要消耗比ArrayList更多的空间 (因为要存放直接后继和直接前驱以及数据)
Map:
Map 是 双列集合,即存储元素的时候是键值对的形式在Map中存储的,一个Entry<K,V>结构的键值对映射,一个键对 应一个值,不允许出现重复的键,
HashMap
HashMap的类继承关系:
- HashMap继承自AbstractMap同样一个抽象类的出现是为了实现一些子类通用的方法,一些个性化的方法还需要子类 去实现
- HashMap内部是使用了 散列表+红黑树 进行存储数据的,即 数组+链表+红黑树
HashMap的特点
- HashMap使用 位运算将HashMap中数组的大小一定是2的N次方 ,保证了在取出元素时候通过与运算能更高效 和更精确的定位数组下标
- 即使两个不一样的元素也可能会出现同样的 hashCode ,HashMap使用 拉链法设计解决了Hash冲突问题 ,同一个 散列槽(在我们这里就是数组的每一个槽)中的所有元素放到一个链表中
- HashMap在 某一个槽上的 链表长度大于等于8 的时候并且 HashMap中数组的长度大于等于64 会进行 树化 ,将 链表转换成红黑树以提升查询效率
- 在 增删改查元素的时候平均时间复杂度为O(1)非常高效
- HashMap在插入的时候 允许空键空值
- HashMap是 非同步的 ,多线程同时操作的时候会发生并发修改异常
HashMap的迭代方式
- 通过keySet||value Set 进行遍历
// 获取到所有的key然后依次进行获取 Set<Integer> keySet = map.keySet(); Integer val = 0; for (Integer key : keySet) { val = map.get(key); System.out.print(""); }
- 通过entrySet对map进行遍历
Set<Map.Entry<Integer, Integer>> entrySet = map.entrySet(); for (Map.Entry<Integer, Integer> entry : entrySet) { System.out.print(""); }
- 使用内部迭代
Map<Object,Object> objectObjectMap = new HashMap<>(); objectObjectMap.forEach( (o1, o2) ->System.out.println(o1.toString()+o2)); // 内部迭代底层依然是使用entrySet进行迭代,效率不如直接使用外部迭代 default void forEach(BiConsumer<? super K, ? super V> action) { Objects.requireNonNull(action); for (Map.Entry<K, V> entry : entrySet()) { K k; V v; try { k = entry.getKey(); v = entry.getValue(); } catch(IllegalStateException ise) { // this usually means the entry is no longer in the map. throw new ConcurrentModificationException(ise); } action.accept(k, v); } }
几种迭代方式的性能差异
LinkedHashMap:
LinkedHashMap是HashMap的一个子类,内部维护了一个双向链表保证了元素插入的顺序
HashMap的类继承关系
LinkedHashMap的数据结构
LinkedHashMap的特点
- LinkedHashMap是 HashMap的子类,其增删改查的平均时间复杂度依然是O(1)
- LinkedHashMap的 节点占用了更多的空间,包括指向前一个节点的指针before和指向后一个节点的after指针
- LinkedHashMap默认使用 插入顺序进行遍历,也可以使用访问顺序 ,将accessOrder置为true即可
LinkedHashMap的迭代方式
- 使用 keySet进行遍历 ,keySet返回的是一个LinkedKeySet,LinkedKeySet的遍历方式是按照插入时候的顺序
- 使用 entrySet进行遍历 ,返回LinkedEntrySet
- 使用 内部迭代forEach
public void forEach(BiConsumer<? super K, ? super V> action) { if (action == null) throw new NullPointerException(); int mc = modCount; for (LinkedHashMap.Entry<K,V> e = head; e != null; e = e.after) action.accept(e.key, e.value); if (modCount != mc) throw new ConcurrentModificationException(); }
TreeMap
TreeMap中的元素默认按照keys的自然 排序 排列。(对Integer来说,其自然排序就是数字的升序;对String来说,其自然排序就是按照字母表排序)
TreeMap的定义如下:
public class TreeMap<K,V> extends AbstractMap<K,V> implements NavigableMap<K,V>, Cloneable, java.io.Serializable
TreeMap继承AbstractMap,实现NavigableMap、Cloneable、Serializable三个接口。其中AbstractMap表明TreeMap为一个Map即支持key-value的集合, NavigableMap(更多)则意味着它支持一系列的导航方法,具备针对给定搜索目标返回最接近匹配项的导航方法 。
TreeMap中同时也包含了如下几个重要的属性:
//比较器,因为TreeMap是有序的,通过comparator接口我们可以对TreeMap的内部排序进行精密的控制 private final Comparator<? super K> comparator; //TreeMap红-黑节点,为TreeMap的内部类 private transient Entry<K,V> root = null; //容器大小 private transient int size = 0; //TreeMap修改次数 private transient int modCount = 0; //红黑树的节点颜色--红色 private static final boolean RED = false; //红黑树的节点颜色--黑色 private static final boolean BLACK = true;
对于叶子节点Entry是TreeMap的内部类,它有几个重要的属性:
//键 K key; //值 V value; //左孩子 Entry<K,V> left = null; //右孩子 Entry<K,V> right = null; //父亲 Entry<K,V> parent; //颜色 boolean color = BLACK;
数据结构:基于红黑树的一种实现,红黑树是自平横的二叉搜索树。二叉搜索树是排序好的二叉树。
Set
Set集合存储元素的特点就是, set存储元素都是无序并且不可重复的,比较常用的两种有HashSet和TreeSet
HashSet:
HashSet的类继承关系
Hashset的顶级接口是 Collection接口,属于单列集合,即每次存储一个元素
HashSet的数据结构
private transient HashMap<E,Object> map;// 内部维护了一个map,其底层实现靠的就是HashMap,键用于存放值 // Dummy value to associate with an Object in the backing Map private static final Object PRESENT = new Object();// 这个空的Object对象作为所有的默认Value /** *Constructs a new, empty set; the backing <tt>HashMap</tt> instance has *default initial capacity (16) and load factor (0.75). */ public HashSet() { map = new HashMap<>(); } // add方法其实就是调用了map的put,并传入一个空的value public boolean add(E e) { return map.put(e, PRESENT)==null; }
因为Set的元素和HashMap中的键是有相同的特征的,HashSet充分利用了HashMap的功能
HashSet的特点:
- 存储元素时会去重,即集合中的元素都是不可重复的
- HashSet 没有get方法 ,其实道理也很显而易见,因为元素是无序的所以不能根据下标来访问元素
- HashSet的 本质就是HashMap
HashSet的迭代方式:
- 使用迭代器进行迭代,其实本质上返回的就是HashMap的keySet
public Iterator<E> iterator() { return map.keySet().iterator(); }
- 使用forEach进行内部迭代,性能不如直接使用迭代器
set.forEach(k->System.out.println(k));
TreeSet
TreeSet是基于TreeMap实现的,TreeSet的元素支持2种排序方式:自然排序或者根据提供的Comparator进行排序。
继承关系:
TreeSet的特点
- TreeSet中存储的元素是有序且不可重复的,所谓有序就是按照元素自身的排序顺序,或者使用者自定义比较 方式
- 和HashSet类似TreeSet的底层实现就是 TreeMap
public TreeSet() { this(new TreeMap<E,Object>()); }
以上所述就是小编给大家介绍的《java常用容器简要性能分析(List。Map。Set)》,希望对大家有所帮助,如果大家有任何疑问请给我留言,小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对 码农网 的支持!
猜你喜欢:本站部分资源来源于网络,本站转载出于传递更多信息之目的,版权归原作者或者来源机构所有,如转载稿涉及版权问题,请联系我们。
最优化导论
Edwin K. P. Chong、Stanislaw H. Zak / 孙志强、白圣建、郑永斌、刘伟 / 电子工业出版社 / 2015-10 / 89.00
本书是一本关于最优化技术的入门教材,全书共分为四部分。第一部分是预备知识。第二部分主要介绍无约束的优化问题,并介绍线性方程的求解方法、神经网络方法和全局搜索方法。第三部分介绍线性优化问题,包括线性优化问题的模型、单纯形法、对偶理论以及一些非单纯形法,简单介绍了整数线性优化问题。第四部分介绍有约束非线性优化问题,包括纯等式约束下和不等式约束下的优化问题的最优性条件、凸优化问题、有约束非线性优化问题的......一起来看看 《最优化导论》 这本书的介绍吧!