集合總結

數組:數據在內存是連續存放的，隨機訪問效率很高(根據索引值就能夠直接定位到具體的元素)。插入和刪除效率低(從新分配、移動元素)
鏈表:數據在內存按需分配，隨機訪問效率低(必須從頭或尾，順着連接查找)，插入和刪除效率高。

ArrayLis，底層是動態數組（ArrayList隨機訪問效率很高，但插入和刪除性能比較低）
    添加元素的效率還能夠，從新分配和拷貝數組的開銷被平攤了。
    插入和刪除元素的效率比較低，由於須要移動元素。
    擴容條件：需求大小 > 數組大小 
    擴容後：原容量1.5倍


LinkedList（底層是雙向鏈表，可是支持雙端隊列 (Deque)），它的特色與ArrayList幾乎正好相反：（LinkedList隨機訪問效率很低，但插入和刪除性能比較高）
    實現了Deque接口，能夠做爲隊列、棧和雙端隊列使用。實現原理上，內部是一個雙向鏈表，並維護了長度、頭節點和尾節點。鏈表對LinkedList沒有限制長度，但有可能對其餘的容器限制長度


    數據結構：
        E item;
        Node<E> next;
        Node<E> prev;

    棧和隊列底層實現都是鏈表。（此處能夠看《算法》這本書94頁）
    棧和隊列只是雙端隊列的特殊狀況。數據結構以下：
        棧：
            E item
            Node next
        隊列：
            E item
            Node first
            E item
            Node last

    鏈表：增刪易，查詢慢（必須從頭至尾，順着連接查找，效率比較低）
         內存只需按需分配內存，插入和刪除時 須要修改前驅和後繼節點的連接
         
    數組：增刪難（移動元素和擴容分配），查詢快（元素連續存放，能夠直接隨機訪問）
         內存須要分配額外空間，插入和刪除時 須要移動全部後續元素
         

棧只操做頭部，隊列兩端都操做（尾部只添加、頭部只查看和刪除）
    Queue：隊列
    Deque：雙向隊列（裏面包含了棧的操做方法）。extends Queue

鏈表和雙向鏈表不是一回事，結構不同：
    鏈表：item和下一個結點引用（後繼）
    雙向鏈表：item、上一個結點引用（前驅）、下一個結點引用（後繼）

理解了LinkedList和ArrayList的特色，咱們就能比較容易的進行選擇了，若是列表長度未知，添加、刪除操做比較多，尤爲常常從兩端進行操做，而按照索引位置訪問相對比較少，則LinkedList就是比較理想的選擇。

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HashMap：底層是  數組＋單向鏈表，數據結構以下：
    final K key;
    V value;
    HashMapEntry<K,V> next;
    int hash;

    擴容條件：size（實際鍵值對個數） >= 閥值（ 閥值 ＝ initialCapacity ＊ loadFactor ）
    擴容後：原容量2倍

    如何存儲值：根據key計算hash值，根據hash值計算索引index，根據索引找到鏈表。在對應鏈表操做時也是先比較hash值，相同的話才用equals方法比較。

HashMap特色分析：
    HashMap實現了Map接口，內部使用數組鏈表和哈希的方式進行實現，這決定了它有以下特色：
        1  根據鍵保存和獲取值的效率都很高，爲O(1)，每一個單向鏈表每每只有一個或少數幾個節點，根據hash值就能夠直接快速定位。
        2  HashMap中的鍵值對沒有順序，由於hash值是隨機的。



LinkedHashMap：extends HashMap ---> 因此底層是哈希表。另外還有一個就是雙向鏈表，每一個鍵值對既位於哈希表中，也位於這個雙向鏈表中。
    重點是理解這裏的鏈表，哈希表（數組＋單向鏈表）是一個結構，雙向列表是另外一個結構
    雙向鏈表數據結構以下： LinkedHashMapEntry<K,V> before, after;

    能夠保持元素按 插入 或 訪問 有序，這與TreeMap按 鍵 排序不一樣。
    因此LinkedHashMap支持兩種順序，一種是插入順序，另一種是訪問順序。
        插入順序：先添加的在前面，後添加的在後面，修改操做不影響順序。
        訪問順序：是指get/put操做。對一個鍵執行get/put操做後，其對應的鍵值對會移到鏈表 末尾，因此，最末尾的是最近訪問的，最開始的是最久沒被訪問的，這種順序就是訪問順序。

    LRU緩存：是一個通用的提高數據訪問性能的思路，用來保存經常使用數據。
        特色：容量較小，但訪問更快。
        緩存是相對而言的，相對的是主存，主存的容量更大、但訪問更慢。
        緩存的基本假設是，數據會被屢次訪問，通常訪問數據時，都先從緩存中找，緩存中沒有再從主存中找，找到後，再放入緩存，這樣，下次若是再找相同數據，訪問就快了。

        替換算法：通常而言，緩存容量有限，不能無限存儲全部數據，若是緩存滿了，當須要存儲新數據時，就須要必定的策略將一些老的數據清理出去，這個策略通常稱爲替換算法。LRU是一種流行的替換算法，它的全稱是Least Recently Used

LinkedHashMap對容量沒有限制，由於removeEldestEntry默認返回false。但它能夠被子類重寫，LRUCache重寫了該方法並返回true，因此LRUCache有容量限制。



TreeMap：相比於HashMap它有順序，底層是紅黑樹
    結構示意圖：
          K key;
        V value;
        TreeMapEntry<K, V> left = null;
        TreeMapEntry<K, V> right = null;
        TreeMapEntry<K, V> parent;
        boolean color = BLACK;

排序二叉樹算法：
    1  首先與根節點比較，若是相同，就找到了
    2  若是小於根節點，則到左子樹中遞歸查找
    3  若是大於根節點，則到右子樹中遞歸查找


如何保證按 鍵 順序？
    1    鍵實現Comparable接口
    2    建立TreeMap時，傳進去Comparator對象