你好，我是yes。
这篇来盘盘集合类的面试题，这玩意被问的几率很高，算是基础中的基础了，几乎一面必定会涉及到一两题，所以需要好好关注下。
我这篇几乎把集合相关核心面试点都盘了，可以说吃下这篇，这关差不多稳了。字挺多的，建议收藏先。
对了，这篇过段时间也会收录到我的面试仓库，上面已经有很多面试题啦，求个 star!
https://github.com/yessimida/interview-of-legends
好了，不吹牛了，我们发车!
说说Java的集合类
这题一般用在开头，让你热热身，你也不需要说的那么详细，大致讲下，面试官会根据你回答的点继续挖的。
Java集合从分类上看，有 collection 和 map 两种，前者是存储对象的集合类，后者存储的是键值对(key-value)
Collection
Set
主要功能是保证存储的集合不会重复，至于集体是有序还是无序的，需要看具体的实现类，比如 TreeSet 就是有序的，HashSet 是无序的(所以网上有些说 set 是无序集合是在扯淡)
List
这个很熟悉，具体的实现类有 ArrayList 和 LinkedList，两者的区别在于底层实现不同，前者是数组，后者是双向链表，所以引申出来就是将数组和链表的区别。
数组 VS 链表
数组的内存是连续的，且存储的元素大小是固定的，实现上是基于一个内存地址，然后由于元素固定大小，支持利用下标的直接访问。
具体是通过下标 * 元素大小+内存基地址算出一个访问地址，然后直接访问，所以随机访问的效率很高，O(1)。
而由于要保持内存连续这个特性，不能在内存中间空一块，所以删除中间元素时就需要搬迁元素，需进行内存拷贝，所以说删除的效率不高。
链表的内存不需要连续，它们是通过指针相连，这样对内存的要求没那么高(数组的申请需要一块连续的内存)，链表就可以散装内存，不过链表需要额外存储指针，所以总体来说，链表的占用内存会大一些。
且由于是指针相连，所以直接无法随机访问一个元素，必须从头(如双向链表，可尾部)开始遍历，所以随机查找的效率不高，O(n)。
也由于指针相连这个特性，单方面删除的效率高，因为只需要改变指针即可，没有额外的内存拷贝动作(但是要找到这个元素，费劲儿呀，除非你顺序遍历删)。
两者大致的特点就如上所说，再扯地深一点，就要说到 CPU 亲和性问题
各位应该都听过空间局部性。
空间局部性(spatial locality)：如果一个存储器的位置被引用，那么将来它附近的位置也会被引用。
根据这个原理，就会有预读功能，像 CPU 缓存就会读连续的内存，这样一来如果你本就要遍历数组的，那么你后面的数据就已经被上一次读取前面数据的时候，一块被加载了，这样就是 CPU 亲和性高。
反观链表，由于内存不连续，所以预读不到，所以 CPU 亲和性低。
对了，链表(数组)加了点约束的话，还可以用作栈、队列和双向队列。
像 LinkedList 就可以用来作为栈或者队列使用。
queue
队列，有序，严格遵守先进先出，就像往常的排队，没啥别的好说的。
常用的实现类就是 LinkedList，没错这玩意还实现了 Queue 接口。
还有一个值得一提的是优先队列，即 PriorityQueue，内部是基于数组构建的，用法就是你自定义一个 comparator ，自己定义对比规则，这个队列就是按这个规则来排列出队的优先级。
Map
存储的是键值对，也就是给对象(value)搞了一个 key，这样通过 key 可以找到那个 value。
最出名的，平日里使用最多的应该就是 HashMap，这个是无序的。
还有两个实现类，LinkedHashMap 和 TreeMap，前者里面搞了个链表，这样塞入顺序就被保存下来了，后者是红黑树实现了，所以有序。
最后还有个 IdentityHashMap ，这个好像网上文章都提的比较少，不过我们也来盘一下，有备无患。
HashMap
这玩意是面试高频点，可以说几乎被问烂了... 有的题目还很刁难，比如问默认初始容量(16)是多少，哈希函数怎么设计的..没点准备肯定蒙，所以我们来个一网打尽。
能说下 HashMap 的实现原理吗
其实就是有个 Entry 数组，Entry 保存了 key 和 value。当你要塞入一个键值对的时候，会根据一个 hash 算法计算 key 的 hash 值，然后通过数组大小 n-1 & hash 值之后，得到一个数组的下标，然后往那个位置塞入这个 Entry。
然后我们知道，hash 算法是可能产生冲突的，且数组的大小是有限的，所以很可能通过不同的 key 计算得到一样的下标，因此为了解决 Entry 冲突的问题，采用了链表法，如下图所示：
在 JDK1.7 及之前链表的插入采用的是头插法，即在链表的头部插入新的 Entry。
在 JDK1.8 的时候，改成了尾插法，并且引入了红黑树。
当链表的长度大于 8 且数组大小大于等于 64 的时候，就把链表转化成红黑树，当红黑树节点小于 6 的时候，又会退化成链表。
为什么 JDK 1.8 要对 HashMap 做红黑树这个改动?
主要是避免 hash 冲突导致链表的长度过长，这样 get 的时候时间复杂度严格来说就不是 O(1) 了，因为可能需要遍历链表来查找命中的 Entry。
为什么定义链表长度为 8 且数组大小大于等于 64 才转红黑树?不要链表直接用红黑树不就得了吗?
因为红黑树节点的大小是普通节点大小的两倍，所以为了节省内存空间不会直接只用红黑树，只有当节点到达一定数量才会转成红黑树，这里定义的是 8。
为什么是 8 呢?这个其实 HashMap 注释上也有说的，和泊松分布有关系，这个大学应该都学过。
简单翻译下就是在默认阈值是 0.75 的情况下，冲突节点长度为 8 的概率为 0.00000006，也就概率比较小(毕竟红黑树耗内存，且链表长度短点时遍历的还是很快的)。
这就是基于时间和空间的平衡了，红黑树占用内存大，所以节点少就不用红黑树，如果万一真的冲突很多，就用红黑树，选个参数为 8 的大小，就是为了平衡时间和空间的问题。
为什么节点少于 6 要从红黑树转成链表?
也是为了平衡时间和空间，节点太少链表遍历也很快，没必要成红黑树，变成链表节约内存。
为什么定了 6 而不是小于等于 8 就变?
是因为要留个缓冲余地，避免反复横跳。举个例子，一个节点反复添加，从 8 变成 9 ，链表变红黑树，又删了，从 9 变成 8，又从红黑树变链表，再添加，又从链表变红黑树?
所以余一点 ，毕竟树化和反树化都是有开销的。
那 JDK 1.8 对 HashMap 除了红黑树这个改动，还有哪些改动?
- hash 函数的优化
- 扩容 rehash 的优化
- 头插法和尾插法
- 插入与扩容时机的变更
hash 函数的优化
1.7是这样实现的：
static int hash(int h) {
h ^= (h >>> 20) ^ (h >>> 12);
return h ^ (h >>> 7) ^ (h >>> 4);
}
而 1.8 是这样实现的：
static final int hash(Object key) {
int h;
return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
}
具体而言就是 1.7 的操作太多了，经历了四次异或，所以 1.8 优化了下，它将 key 的哈希码的高16位和低16位进行了异或，得到的 hash 值同时拥有了高位和低位的特性，这样做得出的码比较均匀，不容易冲突。
这也是 JDK 开发者根据速度、实用性、哈希质量所做的权衡来做的实现：
扩容 rehash 的优化
按照我们的思维，正常扩容肯定是先申请一个更大的数组，然后将原数组里面的每一个元素重新 hash 判断在新数组的位置，然后一个一个搬迁过去。
在 1.7 的时候就是这样实现的，然而 1.8 在这里做了优化，关键点就在于数组的长度是 2 的次方，且扩容为 2 倍。
因为数组的长度是 2 的 n 次方，所以假设以前的数组长度(16)二进制表示是 01000，那么新数组的长度(32)二进制表示是 10000，这个应该很好理解吧?
它们之间的差别就在于高位多了一个 1，而我们通过 key 的 hash 值定位其在数组位置所采用的方法是 (数组长度-1) & hash。我们还是拿 16 和 32 长度来举例：
16-1=15，二进制为 00111
32-1=31，二进制为 01111
所以重点就在 key 的 hash 值的从左往右数第四位是否是 1，如果是 1 说明需要搬迁到新位置，且新位置的下标就是原下标+16(原数组大小)，如果是 0 说明吃不到新数组长度的高位，那就还是在原位置，不需要迁移。
所以，我们刚好拿老数组的长度(01000)来判断高位是否是 1，这里只有两种情况，要么是 1 要么是 0 。
从上面的源码可以看到，链表的数据是一次性计算完，然后一堆搬运的，因为扩容时候，节点的下标变化只会是原位置，或者原位置+老数组长度，不会有第三种选择。
上面的位操作，包括为什么是原下标+老数组长度等，如果你不理解的话，可以举几个数带进去算一算，就能理解了。
总结一下，1.8 的扩容不需要每个节点重写 hash 算下标，而是通过和老数组长度的**&**计算是否为 0 ，来判断新下标的位置。
额外再补充一个问题：为什么 HashMap 的长度一定要是 2 的 n 次幂?
原因就在于数组下标的计算，由于下标的计算公式用的是 i = (n - 1) & hash，即位运算，一般我们能想到的是 %(取余)计算，但相比于位运算而言，效率比较低，所以推荐用位运算，而要满足上面这个公式，n 的大小就必须是 2 的 n 次幂。
即：当 b 等于 2 的 n 次幂时，a % b 操作等于 a & ( b - 1 )
头插法和尾插法
1.7是头插法，上面的图已经展示了。
头插法的好处就是插入的时候不需要遍历链表，直接替换成头结点，但是缺点是扩容的时候会逆序，而逆序在多线程操作下可能会出现环，然后就死循环了。
然后 1.8 是尾插法，每次都从尾部插入的话，扩容后链表的顺序还是和之前一致，所以不可能出现多线程扩容成环的情况。
其实我在网上找了找，很多文章说尾插法的优化就是避免多线程操作成环的问题，我表示怀疑。因为 HashMap 本就不是线程安全的，我要还优化你多线程的情况?我觉得开发者应该不会做这样的优化。
那为什么要变成尾插法呢?我也没找到官方解答，如果有谁知道可以教我一下。
那再延伸一下，改成尾插法之后 HashMap 就不会死循环了吗?
插入与扩容时机的变更
1.7 是先判断 put 的键值对是新增还是替换，如果是替换则直接替换，如果是新增会判断当前元素数量是否大于等于阈值，如果超过阈值且命中数组索引的位置已经有元素了，那么就进行扩容。
if ((size >= threshold) && (null != table[bucketIndex])) {
resize(2 * table.length);
hash = (null != key) ? hash(key) : 0;
bucketIndex = indexFor(hash, table.length);
}
createEntry(...)
所以 1.7 是先扩容，然后再插入。
而 1.8 则是先插入，然后再判断 size 是否大于阈值，若大于则扩容。
就这么个差别，至于为什么，好吧，我查了下没查出来，我自己也不知道，我个人觉得两者没差。。可能是重构(引入红黑树)的时候改了下顺序而已...其实没什么影响，我自己也脑补不出什么别的了。
网上也没找到什么比较有信服力的答案，所以如果有谁知道可以再教我一下。
HashMap 大概就这么些个点了，建议看下源码，再巩固一下。
LinkedHashMap
LinkedHashMap 的父类是 HashMap，所以 HashMap 有的它都有，然后基于 HashMap 做了一些扩展。
首先它把 HashMap 的 Entry 加了两个指针：before 和 after。
这目的已经很明显了，就是要把塞入的 Entry 之间进行关联，串成双向链表，如下图红色的就是新增的两个指针
并且内部还有个 accessOrder 成员，默认是 false， 代表链表是顺序是按插入顺序来排的，如果是 true 则会根据访问顺序来进行调整，就是咱们熟知的 LRU 那种，如果哪个节点访问了，就把它移到最后，代表最近访问的节点。
具体实现其实就是 HashMap 埋了几个方法，然后 LinkedHashMap 实现了这几个方法做了操作，比如以下这三个，从方法名就能看出了：访问节点之后干啥;插入节点之后干啥;删除节点之后干啥。
举个 afterNodeInsertion 的例子，它埋在 HashMap 的 put 里，在塞入新节点之后，会调用这个方法
然后 LinkedHashMap 实现了这个方法，可以看到这个方法主要用来移除最老的节点。
看到这你能想到啥?假如你想用 map 做个本地缓存，由于缓存的数量不可能无限大，所以你就能继承 LinkedHashMap 来实现，当节点超过一定数量的时候，在插入新节点的同时，移除最老最久没有被访问的节点，这样就实现了一个 LRU 了。
具体做法是把 accessOrder 设置为 true，这样每次访问节点就会把刚访问的节点移动到尾部，然后再重写 removeEldestEntry 方法，LinkedHashMap 默认的实现是直接返回 true。
你可以搞个：
protected boolean removeEldestEntry(Entry<K, V> eldest) {
return this.size() > this.maxCacheSize;
}
这样就简单的实现一个 LRU 了!下面展示下完整的代码，非常简单：
private static final class LRUCache<K, V> extends LinkedHashMap<K, V> {
private final int maxCacheSize;
LRUCache(int initialCapacity, int maxCacheSize) {
super(initialCapacity, 0.75F, true);
this.maxCacheSize = maxCacheSize;
}
protected boolean removeEldestEntry(Map.Entry<K, V> eldest) {
return this.size() > this.maxCacheSize;
}
}
这里还能引申出一个笔试题，手写实现一个 LRU 算法，来我给你写!
public class LRUCache<K,V> {
class Node<K,V> {
K key;
V value;
Node<K,V> prev, next;
public Node(){}
public Node(K key, V value) {
this.key = key;
this.value = value;
}
}
private int capacity;
private HashMap<K,Node> map;
private Node<K,V> head;
private Node<K,V> tail;
public LRUCache(int capacity) {
this.capacity = capacity;
map = new HashMap<>(capacity);
head = new Node<>();
tail = new Node<>();
head.next = tail;
tail.prev = head;
}
public V get(K key) {
Node<K,V> node = map.get(key);
if (node == null) {
return null;
}
moveNodeToHead(node);
return node.value;
}
public void put(K key, V value) {
Node<K,V> node = map.get(key);
if (node == null) {
if (map.size() >= capacity) {
map.remove(tail.prev.key);
removeTailNode();
}
Node<K,V> newNode = new Node<>(key, value);
map.put(key, newNode);
addToHead(newNode);
} else {
node.value = value;
moveNodeToHead(node);
}
}
private void addToHead(Node<K,V> newNode) {
newNode.prev = head;
newNode.next = head.next;
head.next.prev = newNode;
head.next = newNode;
}
private void moveNodeToHead(Node<K,V> node) {
removeNode(node);
addToHead(node);
}
private void removeNode(Node<K,V> node) {
node.prev.next = node.next;
node.next.prev = node.prev;
}
private void removeTailNode() {
removeNode(tail.prev);
}
public static void main(String[] args) {
LRUCache<Integer,Integer> lruCache = new LRUCache<>(3);
lruCache.put(1,1);
lruCache.put(2,2);
lruCache.put(3,3);
lruCache.get(1);
lruCache.put(4,4);
System.out.println(lruCache); // toString 我就没贴了，代码太长了
}
}
TreeMap
TreeMap 内部是通过红黑树实现的，可以让 key 的实现 Comparable 接口或者自定义实现一个 comparator 传入构造函数，这样塞入的节点就会根据你定义的规则进行排序。
这个用的比较少，我常用在跟加密有关的时候，有些加密需要根据字母序排，然后再拼接成字符串排序，在这个时候就可以把业务上的值统一都塞到 TreeMap 里维护，取出来就是有序的。
具体就不深入了，一般不会问太多。
IdentityHashMap
理解这个 map 的关键就在于它的名字 Identity，也就是它判断是否相等的依据不是靠 equals ，而是对象本身是否是它自己。
什么意思呢?
首先看它覆盖的 hash 方法：
可以看到，它用了个 System.identityHashCode(x)，而不是x.hashCode()。
而这个方法会返回原来默认的 hashCode 实现，不管对象是否重写了 hashCode 方法
默认的实现返回的值是：对象的内存地址转化成整数，是不是有点感觉了?
然后我们再看下它的 get 方法：
可以看到，它判断 key 是否相等并不靠 hash 值和 equals，而是直接用了 ==。
而 == 其实就是地址判断!
只有相同的对象进行 == 才会返回 true。
因此我们得知，IdentityHashMap 的中的 key 只认它自己(对象本身)。
即便你伪造个对象，就算值都相等也没用，put 进去 IdentityHashMap 只会多一个键值对，而不是替换，这就是 Identity 的含义。
比如以下代码，identityHashMap 会存在两个 Yes：
Map<String, String> identityHashMap = new IdentityHashMap<>();
identityHashMap.put(new Yes("1"), "1");
identityHashMap.put(new Yes("1"), "2");
这里眼尖的小伙伴发现，为什么返回值是tab[i+1]?
这是因为 IdentityHashMap 的存储方式有点不一样，它是将 value 存在 key 的后面。
认识到这就差不多了，具体不深入了，有兴趣的小伙伴们自行研究~
最后
集合认识这么多估计就差不多了，不过推荐自己看一遍源码，心里更有数点。
