数组,线程不安全。
/*minCapacity为原list长度*/ private void ensureCapacityInternal(int minCapacity) { ensureExplicitCapacity(calculateCapacity(elementData, minCapacity)); } private void ensureExplicitCapacity(int minCapacity) { modCount++; // overflow-conscious code if (minCapacity - elementData.length > 0) grow(minCapacity); } private void grow(int minCapacity) { // overflow-conscious code int oldCapacity = elementData.length; int newCapacity = oldCapacity + (oldCapacity >> 1); if (newCapacity - minCapacity < 0) newCapacity = minCapacity; if (newCapacity - MAX_ARRAY_SIZE > 0) newCapacity = hugeCapacity(minCapacity); // minCapacity is usually close to size, so this is a win: elementData = Arrays.copyOf(elementData, newCapacity); }
默认情况1.5倍增长
数组,线程安全(条件)
public Object deleteLast(Vector v){ int lastIndex = v.size()-1; v.remove(lastIndex); }
执行 deleteLast
操作时如果不加锁,可能会出现remove时size错误
继承Vector
通过push、pop进行入栈,出栈
双向链表,线程不安全
HashMap, 线程不安全
LinkedHashMap,线程不安全
public class LinkedHashSet<E> extends HashSet<E> implements Set<E>, Cloneable, java.io.Serializable { ... public LinkedHashSet() {super(16, .75f, true);} } //hashset.java中的构造方法 HashSet(int initialCapacity, float loadFactor, boolean dummy) { map = new LinkedHashMap<>(initialCapacity, loadFactor); }
TreeMap, 线程不安全
queue使用时要尽量避免Collection的add()和remove()方法,而是要使用offer()来加入元素,使用poll()来获取并移出元素。它们的优
点是通过返回值可以判断成功与否,add()和remove()方法在失败的时候会抛出异常。 如果要使用前端而不移出该元素,使用
element()或者peek()方法。
1、没有实现的阻塞接口的LinkedList:
实现了java.util.Queue接口和java.util.AbstractQueue接口
内置的不阻塞队列: PriorityQueue 和 ConcurrentLinkedQueue
PriorityQueue 和 ConcurrentLinkedQueue 类在 Collection Framework 中加入两个具体集合实现。
PriorityQueue 类实质上维护了一个有序列表。加入到 Queue 中的元素根据它们的天然排序(通过其 java.util.Comparable 实现)或者根据传递给构造函数的 java.util.Comparator 实现来定位。
ConcurrentLinkedQueue 是基于链接节点的、线程安全的队列。并发访问不需要同步。因为它在队列的尾部添加元素并从头部删除它们,所以只要不需要知道队列的大小, ConcurrentLinkedQueue 对公共集合的共享访问就可以工作得很好。收集关于队列大小的信息会很慢,需要遍历队列。
2)实现阻塞接口的
java.util.concurrent 中加入了 BlockingQueue 接口和五个阻塞队列类。它实质上就是一种带有一点扭曲的 FIFO 数据结构。不是立即从队列中添加或者删除元素,线程执行操作阻塞,直到有空间或者元素可用。
五个队列所提供的各有不同:
链表结构,Node结构
static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> { final int hash; final K key; V value; Node<K,V> next; Node(int hash, K key, V value, Node<K,V> next) { this.hash = hash; this.key = key; this.value = value; this.next = next; }
JDK 1.8新特性,当节点数大于8时,将链表转换为红黑树
static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8; if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) treeifyBin(tab, hash);
过长的链表搜索性能降低,使用红黑树来提高查找性能。
static final int hash(Object key) { int h; return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16); }
对key的hash码高16位实现异或
a⊕b = (¬a ∧ b) ∨ (a ∧¬b)
如果a、b两个值不相同,则异或结果为1。如果a、b两个值相同,异或结果为0
final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent, boolean evict) { Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i; if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0) n = (tab = resize()).length; if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null) tab[i] = newNode(hash, key, value, null); ...
插入table时,下标index = (n - 1) & hash
在n较小时,hash码的低位的0和1不均匀,容易冲突导致碰撞。而通过上述XOR算法调整后,hash的低16位会变大,从而使得0和1分布更加均匀。
static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30; public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) { /**省略此处代码**/ this.loadFactor = loadFactor; this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity); } 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;
假设cap=37,则n=36, 100100
结果为63,二进制或操作只有在两数都为0时,才为0,因此通过循环右移,或操作,实际是为了找到n的最高位,并将后面的数字全部全改写为1,从而实现返回大于等于initialCapacity的最小的2的幂。
final Node<K,V>[] resize() { Node<K,V>[] oldTab = table; int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length; int oldThr = threshold; int newCap, newThr = 0; if (oldCap > 0) { if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) { threshold = Integer.MAX_VALUE; return oldTab; } else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY && oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY) newThr = oldThr << 1; // double threshold } else if (oldThr > 0) // initial capacity was placed in threshold newCap = oldThr; else { // zero initial threshold signifies using defaults newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY; newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY); } if (newThr == 0) { float ft = (float)newCap * loadFactor; newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ? (int)ft : Integer.MAX_VALUE); } threshold = newThr; @SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"}) Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap]; table = newTab; if (oldTab != null) { for (int j = 0; j < oldCap; ++j) { //遍历旧链表 Node<K,V> e; if ((e = oldTab[j]) != null) { oldTab[j] = null; if (e.next == null) //单节点 newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e; else if (e instanceof TreeNode) //树 ((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap); else { //链表 Node<K,V> loHead = null, loTail = null; Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null; Node<K,V> next; do { next = e.next; if ((e.hash & oldCap) == 0) { if (loTail == null) loHead = e; else loTail.next = e; loTail = e; } else { //尾部指针hi if (hiTail == null) hiHead = e; else hiTail.next = e; hiTail = e; } } while ((e = next) != null); if (loTail != null) { loTail.next = null; newTab[j] = loHead; } if (hiTail != null) { hiTail.next = null; newTab[j + oldCap] = hiHead; } } } } } return newTab; }
这段代码的含义是将oldTab[j]中的链表对半拆到newTab[j]和newTab[j + oldCap]
if ((e.hash & oldCap) == 0)怎么理解
我们知道oldTab中的index = (n - 1) & hash,假设n=8,则
newTab中的index = (16-1) & hash,那么在newTab中的index为index或者index + 8,那么e.hash & oldCap == 0 ,hash 必然为 X001000的形态才有可能,也就是说
if ((e.hash & oldCap) == 0)代表newindex == index的情况
loHead loTail/ hiTail hiHead 这2对指针
前面说了if ((e.hash & oldCap) == 0)表示newindex == index,那么lo指针指向的就是此类节点,hi指针指向剩下的节点
通过tail指针的移动,实现链表拆分以及各节点next指针的更新
Dictionary, 线程安全
public synchronized V put(K key, V value) { // Make sure the value is not null if (value == null) { throw new NullPointerException(); } // Makes sure the key is not already in the hashtable. Entry<?,?> tab[] = table; int hash = key.hashCode(); int index = (hash & 0x7FFFFFFF) % tab.length; @SuppressWarnings("unchecked") Entry<K,V> entry = (Entry<K,V>)tab[index]; for(; entry != null ; entry = entry.next) { //遍历链表 if ((entry.hash == hash) && entry.key.equals(key)) { V old = entry.value; entry.value = value; return old; } } addEntry(hash, key, value, index); return null; } private void addEntry(int hash, K key, V value, int index) { modCount++; Entry<?,?> tab[] = table; if (count >= threshold) { // Rehash the table if the threshold is exceeded rehash(); tab = table; hash = key.hashCode(); index = (hash & 0x7FFFFFFF) % tab.length; } // Creates the new entry. @SuppressWarnings("unchecked") Entry<K,V> e = (Entry<K,V>) tab[index]; tab[index] = new Entry<>(hash, key, value, e); count++; }
遍历,重新计算index,并填入newMap
protected void rehash() { int oldCapacity = table.length; Entry<?,?>[] oldMap = table; // overflow-conscious code int newCapacity = (oldCapacity << 1) + 1; if (newCapacity - MAX_ARRAY_SIZE > 0) { if (oldCapacity == MAX_ARRAY_SIZE) // Keep running with MAX_ARRAY_SIZE buckets return; newCapacity = MAX_ARRAY_SIZE; } Entry<?,?>[] newMap = new Entry<?,?>[newCapacity]; modCount++; threshold = (int)Math.min(newCapacity * loadFactor, MAX_ARRAY_SIZE + 1); table = newMap; for (int i = oldCapacity ; i-- > 0 ;) { for (Entry<K,V> old = (Entry<K,V>)oldMap[i] ; old != null ; ) { Entry<K,V> e = old; old = old.next; int index = (e.hash & 0x7FFFFFFF) % newCapacity; e.next = (Entry<K,V>)newMap[index]; //反转链表 newMap[index] = e; } } }
红黑树是平衡二叉树排序树,我们来看下它的特性
二叉排序树特性
或者是具有下列性质的二叉树
平衡二叉树特性
红黑树的特性:
基于递归的思想处理
/*查找大于等于K的最小节点*/ final Entry<K,V> getCeilingEntry(K key) { Entry<K,V> p = root; while (p != null) { int cmp = compare(key, p.key); if (cmp < 0) { //key < p.key if (p.left != null) p = p.left; else return p; } else if (cmp > 0) { key > p.key if (p.right != null) { p = p.right; } else { //叔节点 Entry<K,V> parent = p.parent; Entry<K,V> ch = p; while (parent != null && ch == parent.right) { ch = parent; parent = parent.parent; } return parent; } } else return p; } return null; } /*查找小于等于K的最大节点, 原理类似,省略*/ final Entry<K,V> getFloorEntry(K key) { ... } /*查找大于K的最大节点, 原理类似,省略*/ final Entry<K,V> getHigherEntry(K key) { ... } /*查找小于K的最大节点, 原理类似,省略*/ final Entry<K,V> getLowerEntry(K key) { ... }
插入/删除节点会破坏红黑树的平衡,为了恢复平衡,可以进行2类操作:旋转和着色
private void rotateLeft(Entry<K,V> p) { if (p != null) { Entry<K,V> r = p.right; p.right = r.left; if (r.left != null) r.left.parent = p; r.parent = p.parent; if (p.parent == null) root = r; else if (p.parent.left == p) p.parent.left = r; else p.parent.right = r; r.left = p; p.parent = r; } }
插入节点总是为红色
情形1: 新节点位于树的根上,没有父节点
情形2: 新节点的父节点是黑色
情形3:新节点的父节点是红色,分3类情况
总结
当前节点的父节点是红色,且当前节点的祖父节点的另一个子节点(叔叔节点)也是红色。
处理思路:
graph TD 1[祖父红]-->2[父黑] 1-->3[叔黑] 2-->4{新红} 2-->5[兄]
当前节点的父节点是红色,叔叔节点是黑色,且当前节点是其父节点的右孩子
处理思路:
当前节点的父节点是红色,叔叔节点是黑色,且当前节点是其父节点的左孩子
处理思路
private void fixAfterInsertion(Entry<K,V> x) { x.color = RED; //新插入的节点为红色 while (x != null && x != root && x.parent.color == RED) { // x的父节点 == x的父-父-左子节点 if (parentOf(x) == leftOf(parentOf(parentOf(x)))) { Entry<K,V> y = rightOf(parentOf(parentOf(x))); // y为x的叔节点 if (colorOf(y) == RED) { //叔节点为红色, 3A setColor(parentOf(x), BLACK); setColor(y, BLACK); setColor(parentOf(parentOf(x)), RED); x = parentOf(parentOf(x)); } else { //叔节点为黑色 if (x == rightOf(parentOf(x))) { //3B x = parentOf(x); rotateLeft(x); } //3C setColor(parentOf(x), BLACK); setColor(parentOf(parentOf(x)), RED); rotateRight(parentOf(parentOf(x))); } } else { Entry<K,V> y = leftOf(parentOf(parentOf(x))); if (colorOf(y) == RED) { //3A setColor(parentOf(x), BLACK); setColor(y, BLACK); setColor(parentOf(parentOf(x)), RED); x = parentOf(parentOf(x)); } else { if (x == leftOf(parentOf(x))) { //3C x = parentOf(x); rotateRight(x); } //3B setColor(parentOf(x), BLACK); setColor(parentOf(parentOf(x)), RED); rotateLeft(parentOf(parentOf(x))); } } } root.color = BLACK; }
情况分析
private void deleteEntry(Entry<K,V> p) { modCount++; size--; // 情况3 将p的值赋予后继节点s,并转换为删除s if (p.left != null && p.right != null) { Entry<K,V> s = successor(p); p.key = s.key; p.value = s.value; p = s; } // 情况2 Entry<K,V> replacement = (p.left != null ? p.left : p.right); if (replacement != null) { // Link replacement to parent replacement.parent = p.parent; if (p.parent == null) root = replacement; else if (p == p.parent.left) p.parent.left = replacement; else p.parent.right = replacement; // Null out links so they are OK to use by fixAfterDeletion. p.left = p.right = p.parent = null; // Fix replacement if (p.color == BLACK) fixAfterDeletion(replacement); } else if (p.parent == null) { root = null; //p是根节点 } else { //情况1 if (p.color == BLACK) fixAfterDeletion(p); if (p.parent != null) { if (p == p.parent.left) p.parent.left = null; else if (p == p.parent.right) p.parent.right = null; p.parent = null; } } }
删除节点x,根据上文分析,x有0或1个子节点
如果x是黑色
处理方法:
处理方法:
处理方法
处理方法