👌为什么hashMap的容量扩容时一定是2的幂次?

题目详细答案

在HashMap中，初始化设置长度时，容量自动转成 2 的幂次长度，这样设计有几个重要原因，主要是为了优化性能和简化计算。

高效计算索引

HashMap使用哈希值来确定键值对在哈希表中的位置。为了计算数组索引，HashMap使用按位与操作代替取模运算。具体来说，HashMap通过以下方式计算索引：

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int index= (n - 1) & hash;

其中n是哈希表数组的长度。假设n是 2 的幂次，比如 16（2^4），则n - 1是 15（1111 二进制）。这样，(n - 1) & hash操作可以快速地对哈希值进行取模运算，而不需要使用性能较低的取模操作%。

例如，如果n是 16（2^4）：

• n - 1是 15（1111 二进制）
• 按位与操作(n - 1) & hash只保留哈希值的低 4 位，这相当于对 16 取模。

这种方式不仅计算快速，而且代码简洁。

减少哈希冲突

在哈希表中，哈希冲突是一个主要问题。哈希冲突发生时，不同的键计算出的索引相同，导致它们被存储在同一个桶中。通过将容量设置为 2 的幂次，哈希表能够更均匀地分布哈希值，减少冲突。

具体来说，当容量是 2 的幂次时，哈希值的低位和高位都能均匀地影响最终索引。这是因为扰动函数hash = h ^ (h >>> 16)将高位和低位混合在一起，使得哈希值的分布更均匀。

假设我们有一个HashMap，其容量为 10（不是 2 的幂次），并且我们有一组键，它们的哈希值分别为：

• 键 A 的哈希值：35
• 键 B 的哈希值：45
• 键 C 的哈希值：55

（1）使用非 2 的幂次容量

如果容量为 10，我们计算索引的方法是取模运算：

• 键 A 的索引：35 % 10 = 5
• 键 B 的索引：45 % 10 = 5
• 键 C 的索引：55 % 10 = 5

可以看到，这些不同的键在取模运算后都映射到同一个索引 5，导致了哈希冲突。

（2）使用 2 的幂次容量

现在假设我们将容量设置为 16（2^4），并使用按位与操作来计算索引：

• 键 A 的索引：35 & (16 - 1) = 35 & 15 = 3
• 键 B 的索引：45 & (16 - 1) = 45 & 15 = 13
• 键 C 的索引：55 & (16 - 1) = 55 & 15 = 7

在这种情况下，这些键映射到不同的索引（3、13 和 7），没有发生哈希冲突。

简化扩容

HashMap在需要扩容时，通常会将容量加倍。如果容量总是 2 的幂次，那么加倍后的容量仍然是 2 的幂次，这样可以简化扩容过程中的计算和重新哈希操作。

内存对齐和效率

计算机内存分配通常更高效地处理 2 的幂次大小的内存块。使用 2 的幂次长度可以更好地利用内存对齐，提高内存访问效率。

实现细节

当你初始化HashMap时，指定的初始容量会被调整为大于或等于该值的最小的 2 的幂次。例如，如果你指定的初始容量是 10，HashMap会将其调整为 16（2^4）。

具体实现如下：

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static final int tableSizeFor(int cap) {
    int n = cap - 1;
    n |= n >>> 1;
    n |= n >>> 2;
    n |= n >>> 4;
    n |= n >>> 8;
    n |= n >>> 16;
    return (n < 0) ? 1 : (n >= MAXIMUM_CAPACITY) ? MAXIMUM_CAPACITY : n + 1;
}

这个方法通过一系列的位移和按位或操作，将任意整数调整为大于或等于它的最小 2 的幂次。但是还有一种特殊情况套用以上公式不行，这些数字就是2的幂自身。如果数字4 套用公式的话。得到的会是 8 ，为了解决这个问题，JDK的工程师把所有用户传进来的数在进行计算之前先-1。

/yfxseowdd8g5hm0e>

👌为什么hashmap多线程会进入死循环？

题目详细答案

HashMap在多线程环境中可能会进入死循环，主要是由于其非线程安全的设计导致的。

并发修改导致的链表环

在HashMap中，当发生哈希冲突时，使用链地址法（链表）来存储冲突的键值对。如果多个线程同时对HashMap进行修改（例如插入或删除操作），可能会导致链表结构被破坏，形成环形链表。这种情况下，当遍历链表时，会陷入死循环。

原因分析

当两个或多个线程同时修改HashMap，例如在同一个桶中插入元素，可能会导致链表的指针被错误地更新。例如，一个线程正在将一个新的节点插入链表中，而另一个线程正在重新排列链表的顺序。这种竞争条件可能导致链表中出现环形结构。

示例代码

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import java.util.HashMap;
import java.util.Map;

public class HashMapInfiniteLoop {
    public static void main(String[] args) {
        final Map<Integer, Integer> map = new HashMap<>();

        // 创建两个线程同时对 HashMap 进行插入操作
        Thread t1 = new Thread(() -> {
            for (int i = 0; i < 10000; i++) {
                map.put(i, i);
            }
        });

        Thread t2 = new Thread(() -> {
            for (int i = 10000; i < 20000; i++) {
                map.put(i, i);
            }
        });

        t1.start();
        t2.start();

        try {
            t1.join();
            t2.join();
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }

        // 遍历 HashMap，可能会陷入死循环
        for (Map.Entry<Integer, Integer> entry : map.entrySet()) {
            System.out.println(entry.getKey() + " : " + entry.getValue());
        }
    }
}

在上述代码中，两个线程同时对HashMap进行插入操作，可能会导致链表结构被破坏，形成环形链表，从而在遍历时陷入死循环。

扩容导致的并发问题

HashMap在容量达到一定阈值时会进行扩容（rehash），即重新分配桶数组，并重新哈希所有键值对。如果在扩容过程中，有其他线程同时进行插入操作，可能会导致重新哈希过程中的数据不一致，进而引发死循环。

原因分析

扩容过程中，HashMap会创建一个新的、更大的桶数组，并将所有旧的键值对重新哈希并放入新的桶中。如果在这个过程中有其他线程插入新的键值对，可能会导致旧桶和新桶的数据结构不一致，进而引起死循环。

示例代码

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import java.util.HashMap;
import java.util.Map;

public class HashMapResizeInfiniteLoop {
    public static void main(String[] args) {
        final Map<Integer, Integer> map = new HashMap<>(2);

        // 创建两个线程同时对 HashMap 进行插入操作
        Thread t1 = new Thread(() -> {
            for (int i = 0; i < 10000; i++) {
                map.put(i, i);
            }
        });

        Thread t2 = new Thread(() -> {
            for (int i = 10000; i < 20000; i++) {
                map.put(i, i);
            }
        });

        t1.start();
        t2.start();

        try {
            t1.join();
            t2.join();
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }

        // 遍历 HashMap，可能会陷入死循环
        for (Map.Entry<Integer, Integer> entry : map.entrySet()) {
            System.out.println(entry.getKey() + " : " + entry.getValue());
        }
    }
}

在上述代码中，HashMap初始容量设置为 2，两个线程同时插入大量元素，可能会导致扩容过程中数据不一致，从而引发死循环。

解决方案

使用线程安全的数据结构

在多线程环境中，使用ConcurrentHashMap代替HashMap。ConcurrentHashMap通过分段锁机制来保证线程安全，并发性能更好。

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import java.util.concurrent.ConcurrentHashMap;
import java.util.Map;

public class ConcurrentHashMapExample {
    public static void main(String[] args) {
        final Map<Integer, Integer> map = new ConcurrentHashMap<>();

        Thread t1 = new Thread(() -> {
            for (int i = 0; i < 10000; i++) {
                map.put(i, i);
            }
        });

        Thread t2 = new Thread(() -> {
            for (int i = 10000; i < 20000; i++) {
                map.put(i, i);
            }
        });

        t1.start();
        t2.start();

        try {
            t1.join();
            t2.join();
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }

        for (Map.Entry<Integer, Integer> entry : map.entrySet()) {
            System.out.println(entry.getKey() + " : " + entry.getValue());
        }
    }
}

外部同步

如果必须使用HashMap，可以在外部进行同步，确保同时只有一个线程对HashMap进行修改。

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import java.util.HashMap;
import java.util.Map;

public class SynchronizedHashMapExample {
    public static void main(String[] args) {
        final Map<Integer, Integer> map = new HashMap<>();

        Thread t1 = new Thread(() -> {
            synchronized (map) {
                for (int i = 0; i < 10000; i++) {
                    map.put(i, i);
                }
            }
        });

        Thread t2 = new Thread(() -> {
            synchronized (map) {
                for (int i = 10000; i < 20000; i++) {
                    map.put(i, i);
                }
            }
        });

        t1.start();
        t2.start();

        try {
            t1.join();
            t2.join();
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }

        synchronized (map) {
            for (Map.Entry<Integer, Integer> entry : map.entrySet()) {
                System.out.println(entry.getKey() + " : " + entry.getValue());
            }
        }
    }
}

通过使用ConcurrentHashMap或外部同步，可以避免HashMap在多线程环境中出现死循环的问题。

/dhuaw13mlcgfpa9k>

👌为什么要使用扰动函数？

题目详细答案

扰动函数的目的是为了提高哈希码的质量，使其在哈希表中更均匀地分布。具体来说：

减少哈希冲突：通过将高位和低位混合，扰动函数减少了哈希码的模式性，降低了哈希冲突的概率。

均匀分布：扰动后的哈希码更加均匀地分布在哈希表的桶中，从而提高了哈希表的性能。

示例 Demo

假设我们有一个键对象，其hashCode()返回值为123456。我们可以通过哈希函数计算其哈希值：

1. 调用hashCode()方法：

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int h = 123456;

2. 扰动函数计算：

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int hash = h ^ (h >>> 16);

3. 具体计算步骤：
   • h >>> 16 = 123456 >>> 16 = 1（右移 16 位）
   • hash = 123456 ^ 1 = 123457（异或运算）

最终，哈希值为123457。

/ntmpkg1lprz393fp>

👌什么是HashTable?

题目详细答案

Hashtable 是遗留类，很多映射的常用功能与 HashMap 类似，不同的是它承自 Dictionary 类，并且是线程安全的，任一时间只有一个线程能写 Hashtable，并发性不如 ConcurrentHashMap，因为 ConcurrentHashMap 引入了分段锁。Hashtable 不建议在新代码中使用，不需要线程安全的场合可以用 HashMap 替换，需要线程安全的场合可以用 ConcurrentHashMap 替换。

与其他集合类的比较

Hashtable vs. HashMap：

Hashtable是线程安全的，而HashMap不是。

Hashtable不允许键或值为null，而HashMap允许一个null键和多个null值。

在现代 Java 编程中，HashMap更常用，因为它在大多数情况下性能更好，并且可以通过外部同步来实现线程安全。

Hashtable vs. ConcurrentHashMap：

ConcurrentHashMap是 Java 5 引入的一种改进的哈希表实现，专为高并发环境设计。

ConcurrentHashMap提供了更细粒度的锁机制，允许更高的并发性和更好的性能。

总的来说，Hashtable是一种较早的哈希表实现，适用于需要线程安全的简单场景。然而，在现代 Java 开发中，通常推荐使用ConcurrentHashMap或通过外部同步来使用HashMap，以获得更好的性能和灵活性。

/bgy4pz59q8ffzxwo>

👌什么是LinkedHashMap?

题目详细答案

LinkedHashMap是 Java 集合框架中的一个类，它继承自HashMap，并且具有哈希表和链表的双重特性。LinkedHashMap通过维护一个双向链表来记录键值对的插入顺序或访问顺序，从而提供了一种有序的映射。

基本特点

1. 有序性：LinkedHashMap保证了键值对的顺序，可以是插入顺序（默认）或访问顺序（可选）。
2. 哈希表和链表结合：LinkedHashMap通过哈希表实现快速的键值对查找，同时通过双向链表维护顺序。
3. 允许null键和值：LinkedHashMap允许一个null键和多个null值。
4. 线程不安全：LinkedHashMap不是线程安全的，如果需要在多线程环境中使用，需要通过外部同步机制来保证线程安全。

与其他集合类的比较

LinkedHashMap vs. HashMap：

LinkedHashMap保证键值对的顺序（插入顺序或访问顺序），而HashMap不保证顺序。

LinkedHashMap通过维护链表来记录顺序，因此在插入和删除操作上可能略慢于HashMap。

LinkedHashMap vs. TreeMap：

LinkedHashMap保证插入顺序或访问顺序，而TreeMap保证键的自然顺序或比较器的顺序。

LinkedHashMap基于哈希表实现，操作的平均时间复杂度为 O(1)，而TreeMap基于红黑树实现，操作的时间复杂度为 O(log n)。

适用场景

LinkedHashMap适用于需要保持键值对的插入顺序或访问顺序的场景：

实现 LRU（最近最少使用）缓存。

需要按插入顺序遍历键值对。

需要在保持顺序的同时快速查找键值对。

/ttdsl1h3wbwte5u4>

👌什么是TreeMap？

题目详细答案

基本特点

1. 有序性：TreeMap保证了键的自然顺序（通过Comparable接口）或通过提供的比较器（Comparator）的顺序。
2. 红黑树：TreeMap内部使用红黑树数据结构来存储键值对，保证了插入、删除、查找等操作的时间复杂度为 O(log n)。
3. 不允许null键：TreeMap不允许键为null，但允许值为null。
4. 线程不安全：TreeMap不是线程安全的，如果需要在多线程环境中使用，需要通过外部同步机制来保证线程安全。

与其他集合类的比较

TreeMap vs. HashMap：

TreeMap保证键的有序性，而HashMap不保证顺序。

TreeMap基于红黑树实现，操作的时间复杂度为 O(log n)，而HashMap基于哈希表实现，操作的平均时间复杂度为 O(1)。

TreeMap不允许null键，而HashMap允许一个null键。

TreeMap vs. LinkedHashMap：

TreeMap保证键的自然顺序或比较器的顺序，而LinkedHashMap保证插入顺序或访问顺序。

TreeMap的操作时间复杂度为 O(log n)，而LinkedHashMap的操作时间复杂度为 O(1)。

适用场景

TreeMap适用于需要按键排序存储键值对的场景，例如：

实现基于范围的查询。

需要按顺序遍历键值对。

需要快速查找最小或最大键值对。

/angmwmt1ka8unn4o>

👌什么是fail-fast机制？

题目详细答案

在Java集合框架中，fail-fast是一种机制，用于检测在遍历集合时的结构性修改，并立即抛出异常以防止不一致状态。fail-fast迭代器在检测到集合在迭代过程中被修改后，会抛出ConcurrentModificationException异常。

工作原理

fail-fast迭代器通过在遍历集合时维护一个修改计数器（modification count）来工作。每当集合结构发生变化（如添加或删除元素）时，这个计数器就会增加。当创建迭代器时，它会保存当前的修改计数器值。在每次调用next()方法时，迭代器会检查当前的修改计数器值是否与保存的值一致。如果不一致，说明集合在迭代过程中被修改了，迭代器会立即抛出ConcurrentModificationException。

代码 Demo

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import java.util.*;

public class FailFastExample {
    public static void main(String[] args) {
        List<String> list = new ArrayList<>();
        list.add("A");
        list.add("B");
        list.add("C");

        Iterator<String> iterator = list.iterator();
        while (iterator.hasNext()) {
            String element = iterator.next();
            System.out.println(element);
            // 在迭代过程中修改集合
            if (element.equals("B")) {
                list.add("D"); // 这将引发 ConcurrentModificationException
            }
        }
    }
}

在上面的代码中，当迭代器遍历到元素 “B” 时，集合被修改（添加了新元素 “D”），因此迭代器将抛出ConcurrentModificationException。

注意事项

快速失败并不保证：fail-fast机制并不能保证在所有情况下都能检测到并发修改。它是尽力而为的检测机制，不能依赖于它来实现并发安全。如果需要并发安全的集合，可以使用java.util.concurrent包中的并发集合类。

避免并发修改：在遍历集合时，避免在外部修改集合。可以使用迭代器的remove方法来安全地移除元素。

使用remove方法

为了避免ConcurrentModificationException，可以使用迭代器的remove方法来移除元素：

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import java.util.*;

public class SafeRemovalExample {
    public static void main(String[] args) {
        List<String> list = new ArrayList<>();
        list.add("A");
        list.add("B");
        list.add("C");

        Iterator<String> iterator = list.iterator();
        while (iterator.hasNext()) {
            String element = iterator.next();
            System.out.println(element);
            // 使用迭代器的 remove 方法安全地移除元素
            if (element.equals("B")) {
                iterator.remove();
            }
        }

        System.out.println("After removal: " + list);
    }
}

在这个示例中，使用iterator.remove()方法安全地移除了元素 “B”。

👌什么是fail-safe机制？

题目详细答案

fail-safe机制是与fail-fast机制相对的一种并发处理机制。在 Java 集合框架中，fail-safe迭代器在检测到集合在遍历过程中被修改时，不会抛出异常，而是允许这种修改继续进行。fail-safe迭代器通常是通过在遍历时使用集合的副本来实现的，这样即使原集合被修改，迭代器也不会受到影响。

工作原理

fail-safe迭代器在遍历集合时，实际上是遍历集合的一个副本。因此，任何对原集合的修改都不会影响到迭代器正在遍历的副本。这种机制保证了遍历操作的安全性，但也意味着迭代器不能反映集合的实时变化。

代码 Demo

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import java.util.concurrent.CopyOnWriteArrayList;
import java.util.Iterator;
public class FailSafeExample {
    publicstaticvoidmain(String[] args) {
        CopyOnWriteArrayList<String> list = new CopyOnWriteArrayList<>();
        list.add("A");
        list.add("B");
        list.add("C");

        Iterator<String> iterator = list.iterator();
        while (iterator.hasNext()) {
            Stringelement= iterator.next();
            System.out.println(element);
            // 在迭代过程中修改集合
            if (element.equals("B")) {
                list.add("D"); // 不会引发 ConcurrentModificationException
            }
        }

        System.out.println("After modification: " + list);
    }
}

在上面的代码中，使用CopyOnWriteArrayList作为集合。CopyOnWriteArrayList是一个典型的fail-safe集合类，它在每次修改时都会创建集合的一个副本，因此迭代器不会检测到并发修改，不会抛出ConcurrentModificationException。

主要特点

1. 不抛异常：fail-safe迭代器在检测到集合被修改时，不会抛出ConcurrentModificationException异常。
2. 副本遍历：fail-safe迭代器遍历的是集合的一个副本，而不是原集合。这意味着对原集合的修改不会影响迭代器的遍历。
3. 线程安全：fail-safe集合类（如CopyOnWriteArrayList、ConcurrentHashMap等）通常是线程安全的，适用于并发环境。

常见的fail-safe集合类

CopyOnWriteArrayList，ConcurrentHashMap，ConcurrentLinkedQueue，ConcurrentSkipListMap，ConcurrentSkipListSet

注意事项

1. 性能开销：由于fail-safe机制通常需要创建集合的副本，因此在修改频繁的场景下，性能开销较大。适用于读多写少的场景。
2. 一致性问题：由于迭代器遍历的是集合的副本，因此它不能反映集合的实时变化。如果需要实时一致性，fail-safe机制可能不适用。

👌介绍一下HashMap？

题目详细答案

HashMap主要是用于存储键值对。它是基于哈希表实现的，提供了快速的插入、删除和查找操作。从安全角度，HashMap不是线程安全的。如果多个线程同时访问一个HashMap并且至少有一个线程修改了它，则必须手动同步。

HashMap允许一个 null 键和多个 null 值。

HashMap不保证映射的顺序，特别是它不保证顺序会随着时间的推移保持不变。

HashMap提供了 O(1) 时间复杂度的基本操作（如 get 和 put），前提是哈希函数的分布良好且冲突较少。

HashMap主要方法

**put(K key, V value)**：将指定的值与该映射中的指定键关联。如果映射以前包含一个该键的映射，则旧值将被替换。

**get(Object key)**：返回指定键所映射的值；如果此映射不包含该键的映射，则返回 null。

**remove(Object key)**：如果存在一个键的映射，则将其从映射中移除。

**containsKey(Object key)**：如果此映射包含指定键的映射，则返回 true。

**containsValue(Object value)**：如果此映射将一个或多个键映射到指定值，则返回 true。

**size()**：返回此映射中的键值映射关系的数量。

**isEmpty()**：如果此映射不包含键值映射关系，则返回 true。

**clear()**：从此映射中移除所有键值映射关系。

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import java.util.HashMap;
import java.util.Map;

public class HashMapExample {
    public static void main(String[] args) {
        // 创建一个 HashMap 实例
        Map<String, Integer> map = new HashMap<>();

        // 添加键值对
        map.put("apple", 1);
        map.put("banana", 2);
        map.put("orange", 3);

        // 访问元素
        System.out.println("Value for key 'apple': " + map.get("apple"));

        // 检查是否包含某个键或值
        System.out.println("Contains key 'banana': " + map.containsKey("banana"));
        System.out.println("Contains value 3: " + map.containsValue(3));

        // 移除元素
        map.remove("orange");

        // 遍历 HashMap
        for (Map.Entry<String, Integer> entry : map.entrySet()) {
            System.out.println("Key: " + entry.getKey() + ", Value: " + entry.getValue());
        }

        // 获取大小
        System.out.println("Size of map: " + map.size());

        // 清空 HashMap
        map.clear();
        System.out.println("Is map empty: " + map.isEmpty());
    }
}

内部工作原理

HashMap使用哈希表来存储数据。哈希表是基于数组和链表的组合结构。

1. 哈希函数：HashMap使用键的hashCode()方法来计算哈希值，然后将哈希值映射到数组的索引位置。
2. 数组和链表：HashMap使用一个数组来存储链表或树结构（Java 8 及以后）。每个数组位置被称为一个“桶”，每个桶存储链表或树。
3. 冲突处理：当两个键的哈希值相同时，它们会被存储在同一个桶中，形成一个链表（或树）。这种情况称为哈希冲突。
4. 再哈希：当HashMap中的元素数量超过容量的负载因子（默认 0.75）时，HashMap会进行再哈希，将所有元素重新分配到一个更大的数组中。

注意事项

初始容量和负载因子：可以通过构造函数设置HashMap的初始容量和负载因子，以优化性能。初始容量越大，减少再哈希的次数；负载因子越小，减少冲突的概率，但会增加空间开销。

哈希函数的质量：哈希函数的质量直接影响HashMap的性能。理想的哈希函数应尽可能均匀地分布键。

线程安全性

如前所述，HashMap不是线程安全的。如果需要线程安全的映射，可以使用Collections.synchronizedMap来包装HashMap，或者使用ConcurrentHashMap，后者在高并发环境下性能更好。

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Map<String, Integer> synchronizedMap = Collections.synchronizedMap(newHashMap<>());

或者使用ConcurrentHashMap：

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Map<String, Integer> concurrentMap = newConcurrentHashMap<>();

/iwe6pgyi65omsy8l>

👌介绍一下常见的list实现类？

ArrayList 是最常用的 List 实现类，线程不安全，内部是通过数组实现的，继承了AbstractList，实现了List。它允许对元素进行快速随机访问。数组的缺点是每个元素之间不能有间隔，当数组大小不满足时需要增加存储能力，就要将已经有数组的数据复制到新的存储空间中。当从 ArrayList 的中间位置插入或者删除元素时，需要对数组进行复制、移动、代价比较高。因此，它适合随机查找和遍历，不适合插入和删除。排列有序，可重复，容量不够的时候，新容量的计算公式为：

newCapacity = oldCapacity + (oldCapacity >> 1)，这实际上是将原容量增加50%（即乘以1.5）。

ArrayList实现了RandomAccess接口，即提供了随机访问功能。RandomAccess是java中用来被List实现，为List提供快速访问功能的。在ArrayList中，我们即可以通过元素的序号快速获取元素对象，这就是快速随机访问。

ArrayList实现java.io.Serializable接口，这意味着ArrayList支持序列化，能通过序列化去传输。

LinkedList（链表）

LinkedList 是用链表结构存储数据的，线程不安全。很适合数据的动态插入和删除，随机访问和遍历速度比较慢，增删快。另外，他还提供了 List 接口中没有定义的方法，专门用于操作表头和表尾元素，可以当作堆栈、队列和双向队列使用。底层使用双向链表数据结构。

LinkedList是一个继承于AbstractSequentialList的双向链表。它也可以被当作堆栈、队列或双端队列进行操作。

Vector（数组实现、线程同步）

Vector 与 ArrayList 一样，也是通过数组实现的，Vector和ArrayList用法上几乎相同，但Vector比较古老，一般不用。Vector是线程同步的，效率低。即某一时刻只有一个线程能够写 Vector，避免多线程同时写而引起的不一致性，但实现同步需要很高的花费，因此，访问它比访问 ArrayList 慢。默认扩展一倍容量。

/op8ey0ndh6st3bgz>

👌如何确保函数不能修改集合？

题目详细答案

使用Collections.unmodifiableCollection方法

Java提供了Collections.unmodifiableCollection方法，可以将一个集合包装成一个不可修改的视图。对这个视图的修改操作将会抛出UnsupportedOperationException。

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import java.util.*;

public class UnmodifiableCollectionExample {
    public static void main(String[] args) {
        List<String> list = new ArrayList<>(Arrays.asList("A", "B", "C"));
        Collection<String> unmodifiableList = Collections.unmodifiableCollection(list);

        // 传递不可修改的集合给函数
        printCollection(unmodifiableList);

        // 尝试修改集合将抛出 UnsupportedOperationException
        // unmodifiableList.add("D"); // 这行代码会抛出异常
    }

    public static void printCollection(Collection<String> collection) {
        for (String item : collection) {
            System.out.println(item);
        }
    }
}

使用Collections.unmodifiable

对于特定类型的集合，如List、Set和Map，Java 提供了相应的不可修改视图方法：

Collections.unmodifiableList

Collections.unmodifiableSet

Collections.unmodifiableMap

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import java.util.*;

public class UnmodifiableSpecificCollectionsExample {
    public static void main(String[] args) {
        List<String> list = new ArrayList<>(Arrays.asList("A", "B", "C"));
        List<String> unmodifiableList = Collections.unmodifiableList(list);

        Set<String> set = new HashSet<>(Arrays.asList("X", "Y", "Z"));
        Set<String> unmodifiableSet = Collections.unmodifiableSet(set);

        Map<String, Integer> map = new HashMap<>();
        map.put("One", 1);
        map.put("Two", 2);
        Map<String, Integer> unmodifiableMap = Collections.unmodifiableMap(map);

        // 传递不可修改的集合给函数
        printList(unmodifiableList);
        printSet(unmodifiableSet);
        printMap(unmodifiableMap);

        // 尝试修改集合将抛出 UnsupportedOperationException
        // unmodifiableList.add("D"); // 这行代码会抛出异常
        // unmodifiableSet.add("W"); // 这行代码会抛出异常
        // unmodifiableMap.put("Three", 3); // 这行代码会抛出异常
    }

    public static void printList(List<String> list) {
        for (String item : list) {
            System.out.println(item);
        }
    }

    public static void printSet(Set<String> set) {
        for (String item : set) {
            System.out.println(item);
        }
    }

    public static void printMap(Map<String, Integer> map) {
        for (Map.Entry<String, Integer> entry : map.entrySet()) {
            System.out.println(entry.getKey() + ": " + entry.getValue());
        }
    }
}

使用Collections.unmodifiableCollection递归包装嵌套集合

如果集合中包含嵌套集合（例如一个List中包含Set），你需要递归地将所有嵌套集合也包装成不可修改的视图。

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import java.util.*;

public class UnmodifiableNestedCollectionsExample {
    public static void main(String[] args) {
        List<Set<String>> listOfSets = new ArrayList<>();
        listOfSets.add(new HashSet<>(Arrays.asList("A", "B", "C")));
        listOfSets.add(new HashSet<>(Arrays.asList("X", "Y", "Z")));

        List<Set<String>> unmodifiableListOfSets = new ArrayList<>();
        for (Set<String> set : listOfSets) {
            unmodifiableListOfSets.add(Collections.unmodifiableSet(set));
        }
        Collection<List<Set<String>>> unmodifiableCollection = Collections.unmodifiableCollection(Collections.singletonList(unmodifiableListOfSets));

        // 传递不可修改的集合给函数
        printNestedCollection(unmodifiableCollection);

        // 尝试修改集合将抛出 UnsupportedOperationException
        // unmodifiableListOfSets.get(0).add("D"); // 这行代码会抛出异常
    }

    public static void printNestedCollection(Collection<List<Set<String>>> collection) {
        for (List<Set<String>> list : collection) {
            for (Set<String> set : list) {
                for (String item : set) {
                    System.out.println(item);
                }
            }
        }
    }
}

通过以上可以确保传递给函数的集合不会被修改，从而保证集合的不可变性。

👌如果HashMap的大小超过了负载因子(load factor)定义的容量，怎么办？

题目详细答案

当HashMap的大小超过了负载因子（load factor）定义的容量时，HashMap会进行扩容（resize）。

扩容的具体步骤

假设当前HashMap的容量是N，负载因子是L，当插入的键值对数量超过N * L时，HashMap会进行扩容。具体步骤如下：

1. 计算新的容量： 新的容量通常是当前容量的两倍。假设当前容量是N，新的容量是2 * N。
2. 创建新的桶数组： 根据新的容量创建一个新的桶数组。
3. 重新哈希所有的键值对： 对旧桶数组中的所有键值对重新计算哈希值，并将它们放入新的桶数组中。这一步是必要的，因为哈希值是基于数组长度计算的，数组长度改变后，哈希值也需要重新计算。

代码 Demo

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import java.util.HashMap;
import java.util.Map;

public class HashMapResizeExample {
    public static void main(String[] args) {
        // 创建一个初始容量为4，负载因子为0.75的HashMap
        Map<Integer, String> map = new HashMap<>(4, 0.75f);

        // 插入一些键值对
        map.put(1, "one");
        map.put(2, "two");
        map.put(3, "three");
        // 触发扩容
        map.put(4, "four");

        // 打印扩容后的HashMap
        System.out.println(map);
    }
}

在上述代码中，当插入第四个键值对时，HashMap的大小超过了4 * 0.75 = 3，因此会触发扩容，容量从 4 增加到 8。

扩容的具体实现

在 Java 的HashMap实现中，扩容的具体代码在resize方法中。以下是resize方法的简化版本：

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void resize() {
    // 计算新的容量
    int newCapacity = oldCapacity * 2;

    // 创建新的桶数组
    Node<K,V>[] newTable = (Node<K,V>[])new Node[newCapacity];

    // 重新哈希所有的键值对
    for (Node<K,V> node : oldTable) {
        while (node != null) {
            Node<K,V> next = node.next;
            int hash = node.hash % newCapacity;
            node.next = newTable[hash];
            newTable[hash] = node;
            node = next;
        }
    }

    // 替换旧的桶数组
    table = newTable;
}

注意事项

性能影响：扩容是一个相对昂贵的操作，因为它需要重新哈希并移动所有现有的键值对。因此，在设计HashMap时，应尽量选择合适的初始容量和负载因子，以减少扩容次数。

线程安全：默认的HashMap是非线程安全的。如果在多线程环境中使用HashMap，需要使用Collections.synchronizedMap或使用ConcurrentHashMap。

内存消耗：扩容会临时占用更多的内存，因为需要同时维护旧的和新的桶数组。因此，在内存受限的环境中需要谨慎使用。

👌拉链法导致的链表过深问题为什么用红黑树？

题目详细答案

在JDK 8中，HashMap采用红黑树来解决拉链法导致的链表过深问题，主要是为了提高在高冲突情况下的性能。

拉链法中的链表过深问题

在传统的拉链法中，当多个键的哈希值冲突时，这些键会被存储在同一个桶（bucket）中，形成一个链表。如果链表过长，查找、插入和删除操作的时间复杂度会退化为O(n)，其中n是链表中的元素个数。这种情况下，HashMap的性能会显著下降。

红黑树的优势

红黑树是一种自平衡的二叉搜索树，具有以下特性：

1. 自平衡：红黑树通过颜色属性（红色和黑色）和一系列的旋转操作，保证树的高度近似平衡。其高度不会超过2 * log(n)，其中n是树中的节点数。
2. 高效的查找、插入和删除：红黑树的查找、插入和删除操作的时间复杂度为O(log n)，远优于链表在最坏情况下的O(n)。

为什么选择红黑树

1. 性能优化：在链表长度较短时，链表操作的性能是可以接受的。然而，当链表长度超过一定阈值（JDK 8中为8）时，链表操作的性能会显著下降。此时，将链表转换为红黑树，可以将操作的时间复杂度从O(n)降低到O(log n)，显著提高性能。
2. 平衡性：红黑树通过自平衡机制，保证树的高度始终保持在一个较低的水平，避免了链表过长导致的性能问题。
3. 空间效率：虽然红黑树比链表占用更多的空间（因为需要存储颜色和指针信息），但在链表长度较长时，性能的提升通常会超过空间开销的增加。

实现细节

在JDK 8的HashMap中，当链表长度超过阈值（8）时，会将链表转换为红黑树。

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if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
    treeifyBin(tab, hash);

treeifyBin方法将链表转换为红黑树：

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final void treeifyBin(Node<K,V>[] tab, int hash) {
    int n, index; Node<K,V> e;
    if (tab == null || (n = tab.length) < MIN_TREEIFY_CAPACITY)
        resize();
    else if ((e = tab[index = (n - 1) & hash]) != null) {
        TreeNode<K,V> hd = null, tl = null;
        do {
            TreeNode<K,V> p = replacementTreeNode(e, null);
            if (tl == null)
                hd = p;
            else {
                p.prev = tl;
                tl.next = p;
            }
            tl = p;
        } while ((e = e.next) != null);
        if ((tab[index] = hd) != null)
            hd.treeify(tab);
    }
}

👌聊聊常见set类都有哪几种？

题目详细答案

在Java中，Set是一种不包含重复元素的集合，它继承自Collection接口。用于存储无序(存入和取出的顺序不一定相同)元素，值不能重复。对象的相等性本质是对象 hashCode 值（java 是依据对象的内存地址计算出的此序号）判断的，如果想要让两个不同的对象视为相等的，就必须覆盖 Object 的 hashCode 方法和 equals 方法。Java中常见的Set实现类主要有三个：HashSet、LinkedHashSet和TreeSet。

HashSet

HashSet是Set接口的一个实现类，它基于哈希表实现，具有快速的插入、删除和查找操作。

HashSet不保证元素的迭代顺序，允许null元素的存在，但只能有一个null元素，不是线程安全的，如果多个线程同时访问并修改HashSet，则需要外部同步。

当存储自定义对象时，需要重写对象的hashCode()和equals()方法，以确保对象的唯一性。

LinkedHashSet

LinkedHashSet是HashSet的子类，它基于哈希表和双向链表实现，继承与 HashSet、又基于 LinkedHashMap 来实现的。可以维护元素的插入顺序。相比于 HashSet 增加了顺序性。

其主要是将元素按照插入的顺序进行迭代，同时继承了HashSet的所有特性。因此当需要保持元素插入顺序时，可以选择使用LinkedHashSet。

TreeSet

TreeSet是Set接口的另一个实现类，它基于红黑树实现，可以对元素进行自然排序或自定义排序。

可以实现元素按照升序进行排序（自然排序或自定义排序）。不过它不允许null元素的存在。treeset 同样是线程不安全的。

当存储自定义对象时，如果想要进行排序，需要实现Comparable接口并重写compareTo()方法，或提供自定义的Comparator对象来进行排序。

适用场景

HashSet：适用于需要快速查找的场景，不保证元素的顺序。

LinkedHashSet：适用于需要保持元素插入顺序的场景。

TreeSet：适用于需要元素排序的场景。

👌说一下java8实现的concurrentHashMap？

题目详细答案

Java 8 对ConcurrentHashMap进行了重新设计，取消了分段锁的机制，改用更细粒度的锁和无锁操作来提高并发性能。

数据结构

Node：基本的链表节点，存储键值对和指向下一个节点的指针。

TreeNode：用于红黑树的节点，当链表长度超过一定阈值（默认是8）时，链表会转换为红黑树。

TreeBin：红黑树的容器，管理红黑树的操作。

ForwardingNode：在扩容过程中用于指示节点已经被移动。

主要操作

put 操作：通过 CAS 操作和细粒度的锁来实现高效的并发插入和更新。

get 操作：使用无锁的方式进行查找，性能更高。

扩容：通过逐步迁移节点和协作扩容机制，提高扩容效率。

细粒度的并发控制

Java 8 中的ConcurrentHashMap采用了更细粒度的并发控制，主要通过以下方式实现：

CAS 操作：使用 CAS 操作（Compare-And-Swap）进行无锁插入和更新，减少锁竞争。

synchronized 块：在必要时对单个桶（bin）进行加锁，而不是整个段，从而进一步提高并发性。

红黑树：当链表长度超过阈值时，转换为红黑树，降低查找时间复杂度，从 O(n) 降低到 O(log n)。

Java 8 相比 Java 7 的好处

更高的并发性：Java 7 使用段级别的锁，而 Java 8 使用更细粒度的锁和无锁操作，减少了锁竞争，提高了并发性。

更好的性能：Java 8 中的get操作是无锁的，性能更高。put操作使用 CAS 和细粒度的锁，提高了插入和更新的性能。

更高效的扩容：Java 8 通过逐步迁移节点和协作扩容机制，提高了扩容效率，减少了扩容过程中对性能的影响。

更高效的查找：当链表长度超过阈值时，转换为红黑树，降低了查找时间复杂度。

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👌重新调整HashMap大小存在什么问题吗？

题目详细答案

性能影响

时间复杂度：扩容是一个相对昂贵的操作，因为它需要重新计算所有现有键值对的哈希值，并将它们重新分配到新的桶数组中。这个过程的时间复杂度为 (O(n))，其中 (n) 是哈希表中元素的数量。因此，在扩容期间，可能会导致性能的短暂下降，尤其是在插入大量数据时。

阻塞操作：在单线程环境中，扩容会阻塞其他操作（如查找、插入、删除），直到扩容完成。在多线程环境中，如果没有适当的同步机制，扩容可能会导致数据不一致或其他并发问题。

内存使用

临时内存消耗：扩容期间，HashMap需要分配一个新的桶数组，同时保留旧的桶数组，直到重新哈希完成。这会导致临时的内存消耗增加。如果哈希表非常大，可能会导致内存不足的问题。

内存碎片：频繁的扩容和缩容可能导致内存碎片化，降低内存利用效率。

并发问题

线程安全：默认的HashMap不是线程安全的。在多线程环境中，如果一个线程在进行扩容操作，而另一个线程在进行插入或删除操作，可能会导致数据不一致或程序崩溃。为了解决这个问题，可以使用ConcurrentHashMap或在外部进行同步。

扩容期间的数据一致性：在扩容过程中，如果有其他线程在进行读写操作，可能会导致数据不一致。因此，在多线程环境中，必须确保扩容操作是原子的，或者使用并发安全的数据结构。

重新哈希的成本

哈希函数的复杂性：重新哈希所有键值对需要调用哈希函数。如果哈希函数较为复杂，重新哈希的成本也会增加。

哈希冲突的处理：在扩容过程中，哈希冲突的处理（如链地址法中的链表或红黑树）也会增加额外的开销。

应用层面的影响

实时性要求：在某些实时性要求较高的应用中，扩容操作可能导致短暂的性能下降，影响系统的响应时间。

数据一致性要求：在某些应用中，数据的一致性要求较高，扩容过程中可能会导致短暂的数据不一致，需要额外的机制来保证一致性。

解决方案和优化

1. 预估初始容量：如果可以预估数据量，尽量在创建HashMap时设置合适的初始容量，减少扩容次数。
2. 使用并发数据结构：在多线程环境中，使用ConcurrentHashMap代替HashMap，它采用了分段锁机制，减少了扩容带来的并发问题。
3. 动态调整负载因子：根据应用需求，动态调整负载因子以适应数据量的变化。

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👌阻塞队列原理？

题目详细答案

阻塞队列是一种线程安全的队列，它在插入和删除操作上可以阻塞线程，以实现生产者-消费者模式等并发编程需求。阻塞队列的核心原理包括锁机制和条件变量。

基本原理

锁机制

阻塞队列使用锁（如ReentrantLock）来确保线程安全。锁保证了同一时间只有一个线程可以执行插入或删除操作，从而避免并发问题。

条件变量

阻塞队列使用条件变量（Condition）来管理线程的等待和通知。条件变量是与锁关联的，可以在特定条件下阻塞线程并在条件满足时唤醒线程。例如，notEmpty和notFull是常见的条件变量，分别用于表示队列是否为空和是否已满。

等待和通知机制：

当线程试图执行插入操作而队列已满时，它会在notFull条件变量上等待，直到队列中有空闲空间。

当线程试图执行删除操作而队列为空时，它会在notEmpty条件变量上等待，直到队列中有可用的元素。

当插入或删除操作成功后，相应的条件变量会被通知（唤醒），以便其他等待的线程可以继续执行。

具体实现 Demo

LinkedBlockingQueue是一个基于链表实现的可选有界阻塞队列。它的基本原理如下：

内部结构：使用一个链表来存储元素。使用两个锁：takeLock和putLock，分别用于控制删除和插入操作。使用两个条件变量：notEmpty和notFull，分别用于表示队列是否为空和是否已满。

插入操作（put）：

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public void put(E e) throws InterruptedException {
    if (e == null) throw new NullPointerException();
    int c = -1;
    Node<E> node = new Node<E>(e);
    final ReentrantLock putLock = this.putLock;
    final AtomicInteger count = this.count;
    putLock.lockInterruptibly();
    try {
        while (count.get() == capacity) {
            notFull.await();
        }
        enqueue(node);
        c = count.getAndIncrement();
        if (c + 1 < capacity) {
            notFull.signal();
        }
    } finally {
        putLock.unlock();
    }
    if (c == 0) {
        signalNotEmpty();
    }
}

删除操作（take）：

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public E take() throws InterruptedException {
    E x;
    int c = -1;
    final AtomicInteger count = this.count;
    final ReentrantLock takeLock = this.takeLock;
    takeLock.lockInterruptibly();
    try {
        while (count.get() == 0) {
            notEmpty.await();
        }
        x = dequeue();
        c = count.getAndDecrement();
        if (c > 1) {
            notEmpty.signal();
        }
    } finally {
        takeLock.unlock();
    }
    if (c == capacity) {
        signalNotFull();
    }
    return x;
}

等待和通知：

在插入操作中，如果队列已满，线程会在notFull条件变量上等待。

在删除操作中，如果队列为空，线程会在notEmpty条件变量上等待。

插入或删除操作成功后，会相应地通知等待的线程。

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HashMap是Java中一种非常重要的数据结构，它基于哈希表的原理，实现了对键值对（key-value pair）的快速存储和访问。下面详细解释HashMap的数据结构以及其在JDK 1.8中的变化。

HashMap的基本数据结构

在HashMap中，数据是通过“数组+链表”的方式存储的，这种结构也被称为“链表的数组”。具体来说：

1. 数组：HashMap内部维护了一个Entry数组（在JDK 1.8及以后版本中，Entry被Node类替代，但功能相同），数组的每个元素都是一个桶（Bucket），桶中存放的是指向链表节点的引用。

2. 链表：当发生哈希冲突（即不同的key通过哈希函数计算得到的下标相同）时，这些key-value对会被存储在同一桶中的链表中。链表中的每个节点都包含key、value、next等字段，用于存储数据和指向下一个节点的引用。

哈希函数与冲突解决

1. 哈希函数：HashMap通过哈希函数（hash()方法）将key转换为数组的下标。这个哈希函数的目标是尽量均匀地分布元素，以减少哈希冲突的发生。

2. 冲突解决：当发生哈希冲突时，HashMap采用链地址法（也称为拉链法）来解决。即在同一桶中维护一个链表，将冲突的元素依次添加到链表中。

JDK 1.8中的优化

在JDK 1.8中，HashMap进行了重要的优化，引入了红黑树来进一步减少哈希冲突对性能的影响。具体来说：

1. 链表转红黑树：当桶中的链表长度超过一定阈值（默认为8）时，HashMap会将这个链表转换为红黑树。红黑树是一种平衡二叉搜索树，具有更高的查找效率（O(log n)），从而提高了HashMap的性能。

2. 阈值调整：在JDK 1.8中，HashMap还引入了一个新的参数treeifyThreshold来控制链表转换为红黑树的阈值，以及untreeifyThreshold来控制红黑树转换为链表的阈值（当链表长度小于等于6时）。此外，还有一个minTreeifyCapacity参数，用于确保在链表转换为红黑树之前，HashMap的容量至少达到一定的阈值（默认为64），以避免频繁的树化操作。

总结

HashMap的数据结构是基于“数组+链表”的，通过哈希函数将key映射到数组的下标，并通过链表解决哈希冲突。在JDK 1.8中，HashMap引入了红黑树来优化性能，当链表长度超过一定阈值时，会将链表转换为红黑树以提高查找效率。这些优化使得HashMap在处理大量数据时具有更高的性能和更好的稳定性。

在Java中，HashMap、Hashtable和ConcurrentHashMap都是用于存储键值对的数据结构，但它们在使用场景和内部实现上有显著的区别。下面是对这些区别的详细解释：

线程安全

1. HashMap：

   • 非线程安全：HashMap没有考虑线程安全问题，如果在多线程环境下不加同步地使用HashMap，可能会导致数据不一致的问题，如死锁、数据丢失或覆盖。

2. Hashtable：

   • 线程安全：Hashtable是线程安全的，它的所有方法都是同步的。这意味着在多线程环境中，同时访问和修改Hashtable不会导致数据不一致。但是，由于每个方法都使用同步，这可能导致在高并发环境下性能较低。

3. ConcurrentHashMap：

   • 线程安全且高效：ConcurrentHashMap是为了解决在高并发环境下HashMap的性能问题和Hashtable的同步性能瓶颈而设计的。
   • JDK 1.7及之前：使用分段锁（Segment Lock）机制，将整个哈希表分为多个段（Segment），每个段本质上是一个小的哈希表，并且有自己的锁。这样，在高并发情况下，只要多个线程访问的是不同的段，就可以并行处理，提高了并发性能。
   • JDK 1.8及之后：取消了分段锁，而是采用了CAS（Compare-And-Swap）操作和synchronized关键字来实现更细粒度的锁。每个桶（Node）的锁控制更加精确，只有在必要时才锁定相关的桶，进一步提高了并发性能。

继承关系

1. Hashtable：

   • 继承自java.util.Dictionary类，这是一个抽象类，提供了基本的键值对存储功能。Hashtable是最早的键值对存储实现之一，因此在Java早期版本中广泛使用。

2. HashMap和ConcurrentHashMap：

   • 都继承自java.util.AbstractMap抽象类，并实现了java.util.Map接口。AbstractMap提供了Map接口的部分实现，以减少子类实现的工作量。
   • HashMap和ConcurrentHashMap都提供了Map接口的所有功能，但在实现上有所不同，以适应不同的使用场景。

使用场景

• HashMap：适用于单线程环境或不需要考虑线程安全的情况，因为它提供了最好的性能。
• Hashtable：适用于多线程环境，但需要同步（即线程安全）的键值对存储。然而，由于性能原因，现在通常推荐使用ConcurrentHashMap。
• ConcurrentHashMap：适用于高并发环境，提供了线程安全的键值对存储，并且性能优于Hashtable。

总之，选择哪种Map实现取决于应用程序的具体需求，包括是否需要线程安全以及并发性能的要求。

• 在Java中，遍历并修改一个List集合是一个常见的操作，但如果不小心处理，可能会遇到ConcurrentModificationException异常，这通常是因为在遍历过程中直接修改了集合的结构（如添加、删除元素）。下面是你提到的几种处理方案及其详细解释：

1. 通过普通的for循环（不建议，可能会漏删）：
   使用普通的for循环遍历List，并通过索引直接修改或删除元素。这种方法的问题是，如果删除元素后没有相应地调整索引（例如，连续删除元素时），可能会导致跳过某些元素的检查或索引越界异常。

2. 通过普通的for循环进行倒序遍历：
   倒序遍历可以避免因删除元素而导致的索引调整问题，因为即使删除了元素，后面的元素索引也不会改变（相对于当前遍历方向）。这种方法可以有效避免漏删的问题。

3. 使用迭代器循环：
   迭代器提供了一种安全的方式来遍历并修改集合。使用迭代器的remove方法可以安全地删除当前元素，而不会触发ConcurrentModificationException。注意，不能使用集合的remove方法，而应该使用迭代器的remove方法。

4. 复制列表：
   创建一个原始列表的副本，遍历原始列表，同时在副本上进行删除操作。这种方法是fail-safe的，因为遍历和修改发生在不同的列表上。但这种方法相对复杂，且需要额外的内存来存储副本。此外，如果列表中的元素是复杂对象，可能需要正确地实现equals和hashCode方法以确保正确的删除。

5. 使用并发安全的集合类：
   使用如CopyOnWriteArrayList这样的线程安全的集合类。这种集合类在修改时创建集合的副本，因此遍历和修改可以安全地进行，但这也可能导致在大量修改时性能下降，因为每次修改都需要复制整个集合。

6. 使用Stream的过滤方法：
   Java 8引入的Stream API提供了一种声明性的方式来处理集合。通过filter方法，可以创建一个新的Stream，只包含满足特定条件的元素。然后，可以使用collect方法将结果收集到一个新的列表中。这种方法简单高效，因为它避免了在遍历过程中直接修改原始集合。

7. 通过removeIf方法：
   Java 8的List接口引入了removeIf方法，它接受一个谓词（Predicate），并删除所有满足该谓词的元素。这是一个非常简洁和高效的方法，用于根据条件删除元素。

综上所述，每种方法都有其适用的场景和优缺点。在选择方法时，应考虑集合的大小、修改的频率、内存使用以及对性能的要求。对于大多数情况，使用removeIf或Stream的filter方法是推荐的做法，因为它们既简单又高效。