Java 容器面试一

发表于 更新于 分类于 ， ， 本文字数： 11k 阅读时长 ≈ 10 分钟

Java 容器面试一

Java 容器综合

Java 容器框架概览

img

Java 容器框架主要分为 Collection 和 Map 两种。其中，Collection 又分为 List、Set 以及 Queue。

  • Collection - 一个独立元素的序列，这些元素都服从一条或者多条规则。
    • List - 可以视为有序线性表。
      • ArrayList - 数据结构为 Object[] 数组。
      • LinkedList - 数据结构为双链表（JDK1.6 之前为循环链表，JDK1.7 取消了循环）。
      • Vector - 数据结构为 Object[] 数组。
    • Set - 不存储重复的元素。
      • HashSet - 基于 HashMap 实现，不保证存储元素有序。
      • LinkedHashSet - 基于 LinkedHashMap 实现，保证元素按插入顺序存储。
      • TreeSet - 基于 TreeMap 实现，排序根据元素类型的 Comparator 而定。
    • Queue - 按照排队规则来确定对象产生的顺序（通常与它们被插入的顺序相同）。
      • ArrayDeque - 用一个动态数组实现了栈和队列所需的所有操作。
      • PriorityQueue - 优先级队列。
  • Map - 一组成对的“键值对”对象，允许你使用键来查找值。
    • HashMap - 储存无序的键值对，而 Hash 也体现了它的查找效率很高。HashMap 是使用最广泛的 Map。
    • TreeMap - 储存有序的键值对，排序根据元素类型的 Comparator 而定。
    • LinkedHashMap - LinkedHashMap 继承了 HashMap，并以此为基础，增加了一条双向链表，以保持键值对的插入顺序。同时通过对链表进行相应的操作，实现了访问顺序相关逻辑。
    • Hashtable - Hashtable 在它的主要方法中使用 synchronized 关键字修饰，来保证线程安全。但是，由于它的锁粒度太大，非常影响读写速度，所以，现代 Java 程序几乎不会使用。如果需要保证线程安全，一般会用 ConcurrentHashMap 来替代。

为什么要使用容器

在 Java 中，存储一组同类型的数据，可以选择数组或容器。

相对于数组，容器更灵活、更便捷。

数组 容器
大小 存储大小固定，且必须在声明时就指定大小 可以根据实际存储数量，动态扩容、缩容
存储数据类型 无限制 只能存储引用数据类型
类型安全 不支持 基于泛型来确保类型安全
操作 基于数组下标访问 基于泛型，支持了丰富的内置算法，操作便捷

List

ArrayList 和 Array（数组）的区别？

ArrayList 内部基于动态数组实现，比 Array（静态数组） 使用起来更加灵活：

  • ArrayList会根据实际存储的元素动态地扩容或缩容，而 Array 被创建之后就不能改变它的长度了。
  • ArrayList 允许你使用泛型来确保类型安全，Array 则不可以。
  • ArrayList 中只能存储对象。对于基本类型数据，需要使用其对应的包装类（如 Integer、Double 等）。Array 可以直接存储基本类型数据，也可以存储对象。
  • ArrayList 支持插入、删除、遍历等常见操作，并且提供了丰富的 API 操作方法，比如 add()、remove()等。Array 只是一个固定长度的数组，只能按照下标访问其中的元素，不具备动态添加、删除元素的能力。
  • ArrayList创建时不需要指定大小，而Array创建时必须指定大小。

下面是二者使用的简单对比：

Array：

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
// 初始化一个 String 类型的数组
String[] stringArr = new String[]{"hello", "world", "!"};
// 修改数组元素的值
stringArr[0] = "goodbye";
System.out.println(Arrays.toString(stringArr));// [goodbye, world, !]
// 删除数组中的元素，需要手动移动后面的元素
for (int i = 0; i < stringArr.length - 1; i++) {
    stringArr[i] = stringArr[i + 1];
}
stringArr[stringArr.length - 1] = null;
System.out.println(Arrays.toString(stringArr));// [world, !, null]

ArrayList ：

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
// 初始化一个 String 类型的 ArrayList
 ArrayList<String> stringList = new ArrayList<>(Arrays.asList("hello", "world", "!"));
// 添加元素到 ArrayList 中
 stringList.add("goodbye");
 System.out.println(stringList);// [hello, world, !, goodbye]
 // 修改 ArrayList 中的元素
 stringList.set(0, "hi");
 System.out.println(stringList);// [hi, world, !, goodbye]
 // 删除 ArrayList 中的元素
 stringList.remove(0);
 System.out.println(stringList); // [world, !, goodbye]

ArrayList 可以添加 null 值吗？

ArrayList 中可以存储任何类型的对象，包括 null 值。不过，不建议向ArrayList 中添加 null 值， null 值无意义，会让代码难以维护比如忘记做判空处理就会导致空指针异常。

示例代码：

1
2
3
4
ArrayList<String> listOfStrings = new ArrayList<>();
listOfStrings.add(null);
listOfStrings.add("java");
System.out.println(listOfStrings);

输出：

1
[null, java]

ArrayList 插入和删除元素的时间复杂度？

对于插入：

  • 头部插入：由于需要将所有元素都依次向后移动一个位置，因此时间复杂度是 O(n)。
  • 尾部插入：当 ArrayList 的容量未达到极限时，往列表末尾插入元素的时间复杂度是 O(1)，因为它只需要在数组末尾添加一个元素即可；当容量已达到极限并且需要扩容时，则需要执行一次 O(n) 的操作将原数组复制到新的更大的数组中，然后再执行 O(1) 的操作添加元素。
  • 指定位置插入：需要将目标位置之后的所有元素都向后移动一个位置，然后再把新元素放入指定位置。这个过程需要移动平均 n/2 个元素，因此时间复杂度为 O(n)。

对于删除：

  • 头部删除：由于需要将所有元素依次向前移动一个位置，因此时间复杂度是 O(n)。
  • 尾部删除：当删除的元素位于列表末尾时，时间复杂度为 O(1)。
  • 指定位置删除：需要将目标元素之后的所有元素向前移动一个位置以填补被删除的空白位置，因此需要移动平均 n/2 个元素，时间复杂度为 O(n)。

这里简单列举一个例子：

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
// ArrayList 的底层数组大小为 10，此时存储了 7 个元素
+---+---+---+---+---+---+---+---+---+---+
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 |   |   |   |
+---+---+---+---+---+---+---+---+---+---+
  0   1   2   3   4   5   6   7   8   9
// 在索引为 1 的位置插入一个元素 8，该元素后面的所有元素都要向右移动一位
+---+---+---+---+---+---+---+---+---+---+
| 1 | 8 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 |   |   |
+---+---+---+---+---+---+---+---+---+---+
  0   1   2   3   4   5   6   7   8   9
// 删除索引为 1 的位置的元素，该元素后面的所有元素都要向左移动一位
+---+---+---+---+---+---+---+---+---+---+
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 |   |   |   |
+---+---+---+---+---+---+---+---+---+---+
  0   1   2   3   4   5   6   7   8   9

LinkedList 插入和删除元素的时间复杂度？

  • 头部插入/删除：只需要修改头结点的指针即可完成插入/删除操作，因此时间复杂度为 O(1)。
  • 尾部插入/删除：只需要修改尾结点的指针即可完成插入/删除操作，因此时间复杂度为 O(1)。
  • 指定位置插入/删除：需要先移动到指定位置，再修改指定节点的指针完成插入/删除，因此需要遍历平均 n/2 个元素，时间复杂度为 O(n)。

ArrayList 和 Vector 的比较

  • Vector 是 Java 早期提供的线程安全的动态数组。Vector 内部是使用对象数组来保存数据，可以根据需要自动的增加容量，当数组已满时，会创建新的数组，并拷贝原有数组数据。
  • ArrayList 是应用更加广泛的动态数组实现，它本身不是线程安全的，所以性能要好很多。与 Vector 近似，ArrayList 也是可以根据需要调整容量，不过两者的调整逻辑有所区别，Vector 在扩容时会提高 1 倍，而 ArrayList 则是增加 50%。

Vector 和 Stack 的比较

  • Vector 和 Stack 两者都是线程安全的，都是使用 synchronized 关键字进行同步处理。
  • Stack 继承自 Vector，是一个后进先出的栈，而 Vector 是一个列表。

随着 Java 并发编程的发展，Vector 和 Stack 已经被淘汰，推荐使用并发集合类（例如 ConcurrentHashMap、CopyOnWriteArrayList 等）或者手动实现线程安全的方法来提供安全的多线程操作支持。

ArrayList 与 LinkedList 的比较

ArrayList LinkedList
数据结构 Object 数组 双链表（JDK1.6 之前为循环链表，JDK1.7 取消了循环）
是否支持随机访问 支持 不支持
线程安全 不保证 不保证
  • 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：
    • 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)。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。
    • LinkedList 采用链表存储，所以在头尾插入或者删除元素不受元素位置的影响（add(E e)、addFirst(E e)、addLast(E e)、removeFirst()、 removeLast()），时间复杂度为 O(1)，如果是要在指定位置 i 插入和删除元素的话（add(int index, E element)，remove(Object o),remove(int index)）， 时间复杂度为 O(n) ，因为需要先移动到指定位置再插入和删除。
  • 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（实现了 RandomAccess 接口） 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）。

Set

Comparable 和 Comparator 的区别

Comparable 接口和 Comparator 接口都是 Java 中用于排序的接口，它们在实现类对象之间比较大小、排序等方面发挥了重要作用：

  • Comparable 接口实际上是出自java.lang包 它有一个 compareTo(Object obj)方法用来排序
  • Comparator接口实际上是出自 java.util 包它有一个compare(Object obj1, Object obj2)方法用来排序

一般我们需要对一个集合使用自定义排序时，我们就要重写compareTo()方法或compare()方法，当我们需要对某一个集合实现两种排序方式，比如一个 song 对象中的歌名和歌手名分别采用一种排序方法的话，我们可以重写compareTo()方法和使用自制的Comparator方法或者以两个 Comparator 来实现歌名排序和歌星名排序，第二种代表我们只能使用两个参数版的 Collections.sort().

Comparator 定制排序

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
ArrayList<Integer> arrayList = new ArrayList<Integer>();
arrayList.add(-1);
arrayList.add(3);
arrayList.add(-5);
arrayList.add(7);
arrayList.add(4);
arrayList.add(-9);
arrayList.add(-7);
System.out.println("原始数组：");
System.out.println(arrayList);
// void reverse(List list)：反转
Collections.reverse(arrayList);
System.out.println("Collections.reverse(arrayList):");
System.out.println(arrayList);

// void sort(List list), 按自然排序的升序排序
Collections.sort(arrayList);
System.out.println("Collections.sort(arrayList):");
System.out.println(arrayList);
// 定制排序的用法
Collections.sort(arrayList, new Comparator<Integer>() {
    @Override
    public int compare(Integer o1, Integer o2) {
        return o2.compareTo(o1);
    }
});
System.out.println("定制排序后：");
System.out.println(arrayList);

Output:

1
2
3
4
5
6
7
8
原始数组：
[-1, 3, 3, -5, 7, 4, -9, -7]
Collections.reverse(arrayList):
[-7, -9, 4, 7, -5, 3, 3, -1]
Collections.sort(arrayList):
[-9, -7, -5, -1, 3, 3, 4, 7]
定制排序后：
[7, 4, 3, 3, -1, -5, -7, -9]

重写 compareTo 方法实现按年龄来排序

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
// person 对象没有实现 Comparable 接口，所以必须实现，这样才不会出错，才可以使 treemap 中的数据按顺序排列
// 前面一个例子的 String 类已经默认实现了 Comparable 接口，详细可以查看 String 类的 API 文档，另外其他
// 像 Integer 类等都已经实现了 Comparable 接口，所以不需要另外实现了
public  class Person implements Comparable<Person> {
    private String name;
    private int age;

    public Person(String name, int age) {
        super();
        this.name = name;
        this.age = age;
    }

    public String getName() {
        return name;
    }

    public void setName(String name) {
        this.name = name;
    }

    public int getAge() {
        return age;
    }

    public void setAge(int age) {
        this.age = age;
    }

    /**
     * T 重写 compareTo 方法实现按年龄来排序
     */
    @Override
    public int compareTo(Person o) {
        if (this.age > o.getAge()) {
            return 1;
        }
        if (this.age < o.getAge()) {
            return -1;
        }
        return 0;
    }
}
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
public static void main(String[] args) {
    TreeMap<Person, String> pdata = new TreeMap<Person, String>();
    pdata.put(new Person("张三", 30), "zhangsan");
    pdata.put(new Person("李四", 20), "lisi");
    pdata.put(new Person("王五", 10), "wangwu");
    pdata.put(new Person("小红", 5), "xiaohong");
    // 得到 key 的值的同时得到 key 所对应的值
    Set<Person> keys = pdata.keySet();
    for (Person key : keys) {
        System.out.println(key.getAge() + "-" + key.getName());

    }
}

Output：

1
2
3
4
5-小红
10-王五
20-李四
30-张三

无序性和不可重复性的含义是什么

  • 无序性不等于随机性 ，无序性是指存储的数据在底层数组中并非按照数组索引的顺序添加 ，而是根据数据的哈希值决定的。
  • 不可重复性是指添加的元素按照 equals() 判断时 ，返回 false，需要同时重写 equals() 方法和 hashCode() 方法。

比较 HashSet、LinkedHashSet 和 TreeSet 三者的异同

  • HashSet、LinkedHashSet 和 TreeSet 都是 Set 接口的实现类，都能保证元素唯一，并且都不是线程安全的。
  • HashSet、LinkedHashSet 和 TreeSet 的主要区别在于底层数据结构不同。HashSet 的底层数据结构是哈希表（基于 HashMap 实现）。LinkedHashSet 的底层数据结构是链表和哈希表，元素的插入和取出顺序满足 FIFO。TreeSet 底层数据结构是红黑树，元素是有序的，排序的方式有自然排序和定制排序。
  • 底层数据结构不同又导致这三者的应用场景不同。HashSet 用于不需要保证元素插入和取出顺序的场景，LinkedHashSet 用于保证元素的插入和取出顺序满足 FIFO 的场景，TreeSet 用于支持对元素自定义排序规则的场景。

Queue

Queue 与 Deque 的区别

Queue 是单端队列，只能从一端插入元素，另一端删除元素，实现上一般遵循 先进先出（FIFO） 规则。

Queue 扩展了 Collection 的接口，根据 因为容量问题而导致操作失败后处理方式的不同 可以分为两类方法：一种在操作失败后会抛出异常，另一种则会返回特殊值。

Queue 接口 抛出异常 返回特殊值
插入队尾 add(E e) offer(E e)
删除队首 remove() poll()
查询队首元素 element() peek()

Deque 是双端队列，在队列的两端均可以插入或删除元素。

Deque 扩展了 Queue 的接口，增加了在队首和队尾进行插入和删除的方法，同样根据失败后处理方式的不同分为两类：

Deque 接口 抛出异常 返回特殊值
插入队首 addFirst(E e) offerFirst(E e)
插入队尾 addLast(E e) offerLast(E e)
删除队首 removeFirst() pollFirst()
删除队尾 removeLast() pollLast()
查询队首元素 getFirst() peekFirst()
查询队尾元素 getLast() peekLast()

事实上，Deque 还提供有 push() 和 pop() 等其他方法，可用于模拟栈。

ArrayDeque 与 LinkedList 的区别

ArrayDeque 和 LinkedList 都实现了 Deque 接口，两者都具有队列的功能，但两者有什么区别呢？

  • ArrayDeque 是基于可变长的数组和双指针来实现，而 LinkedList 则通过链表来实现。
  • ArrayDeque 不支持存储 NULL 数据，但 LinkedList 支持。
  • ArrayDeque 是在 JDK1.6 才被引入的，而LinkedList 早在 JDK1.2 时就已经存在。
  • ArrayDeque 插入时可能存在扩容过程，不过均摊后的插入操作依然为 O(1)。虽然 LinkedList 不需要扩容，但是每次插入数据时均需要申请新的堆空间，均摊性能相比更慢。

从性能的角度上，选用 ArrayDeque 来实现队列要比 LinkedList 更好。此外，ArrayDeque 也可以用于实现栈。

说一说 PriorityQueue

PriorityQueue 是在 JDK1.5 中被引入的，其与 Queue 的区别在于元素出队顺序是与优先级相关的，即总是优先级最高的元素先出队。

这里列举其相关的一些要点：

  • PriorityQueue 利用了二叉堆的数据结构来实现的，底层使用可变长的数组来存储数据
  • PriorityQueue 通过堆元素的上浮和下沉，实现了在 O(logn) 的时间复杂度内插入元素和删除堆顶元素。
  • PriorityQueue 是非线程安全的，且不支持存储 NULL 和 non-comparable 的对象。
  • PriorityQueue 默认是小顶堆，但可以接收一个 Comparator 作为构造参数，从而来自定义元素优先级的先后。

PriorityQueue 在面试中可能更多的会出现在手撕算法的时候，典型例题包括堆排序、求第 K 大的数、带权图的遍历等，所以需要会熟练使用才行。

BlockingQueue

BlockingQueue （阻塞队列）是一个接口，继承自 Queue。BlockingQueue 阻塞的原因是其支持当队列没有元素时一直阻塞，直到有元素；还支持如果队列已满，一直等到队列可以放入新元素时再放入。

1
2
3
public interface BlockingQueue<E> extends Queue<E> {
  // ...
}

BlockingQueue 常用于生产者-消费者模型中，生产者线程会向队列中添加数据，而消费者线程会从队列中取出数据进行处理。

Java 中常用的阻塞队列实现类有以下几种：

  • ArrayBlockingQueue：使用数组实现的有界阻塞队列。在创建时需要指定容量大小，并支持公平和非公平两种方式的锁访问机制。
  • LinkedBlockingQueue：使用单向链表实现的可选有界阻塞队列。在创建时可以指定容量大小，如果不指定则默认为 Integer.MAX_VALUE。和 ArrayBlockingQueue 不同的是， 它仅支持非公平的锁访问机制。
  • PriorityBlockingQueue：支持优先级排序的无界阻塞队列。元素必须实现 Comparable 接口或者在构造函数中传入Comparator 对象，并且不能插入 null 元素。
  • SynchronousQueue：同步队列，是一种不存储元素的阻塞队列。每个插入操作都必须等待对应的删除操作，反之删除操作也必须等待插入操作。因此，SynchronousQueue 通常用于线程之间的直接传递数据。
  • DelayQueue：延迟队列，其中的元素只有到了其指定的延迟时间，才能够从队列中出队。

ArrayBlockingQueue 和 LinkedBlockingQueue 有什么区别？

ArrayBlockingQueue 和 LinkedBlockingQueue 是 Java 并发包中常用的两种阻塞队列实现，它们都是线程安全的。不过，不过它们之间也存在下面这些区别：

  • 底层实现：ArrayBlockingQueue 基于数组实现，而 LinkedBlockingQueue 基于链表实现。
  • 是否有界：ArrayBlockingQueue 是有界队列，必须在创建时指定容量大小。LinkedBlockingQueue 创建时可以不指定容量大小，默认是 Integer.MAX_VALUE，也就是无界的。但也可以指定队列大小，从而成为有界的。
  • 锁是否分离： ArrayBlockingQueue中的锁是没有分离的，即生产和消费用的是同一个锁；LinkedBlockingQueue中的锁是分离的，即生产用的是putLock，消费是takeLock，这样可以防止生产者和消费者线程之间的锁争夺。
  • 内存占用：ArrayBlockingQueue 需要提前分配数组内存，而 LinkedBlockingQueue 则是动态分配链表节点内存。这意味着，ArrayBlockingQueue 在创建时就会占用一定的内存空间，且往往申请的内存比实际所用的内存更大，而LinkedBlockingQueue 则是根据元素的增加而逐渐占用内存空间。