Java基础-集合

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目录

前言 

一、Java集合框架概述

二、Collection接口及其实现

2.1 Collection接口

2.2 List接口及其实现

2.3 Set接口及其实现

三、Map接口及其实现

3.1 Map的基本操作

四、集合的遍历与迭代

4.1 使用for-each循环遍历

4.2 使用迭代器遍历

4.3 使用分割器遍历（Java 8+）

五、Spliterator的高级应用

5.1 Spliterator简介

5.2 Spliterator的特性

5.3 使用Spliterator

六、并发集合

6.1 并发集合概览

6.2 并发集合的使用场景

6.3 并发集合与Spliterator的集成

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前言 

在Java的世界里，集合框架（Collections Framework）是编程中不可或缺的一部分，它为数据的管理和操作提供了丰富的接口和类。无论是简单的列表、集合、映射，还是复杂的队列、栈、排序集等，Java集合框架都为我们提供了高效、灵活的实现方式。本文旨在深入探讨Java集合框架的基本概念、核心接口与类、使用场景以及通过代码示例展示其强大功能。 

一、Java集合框架概述

Java集合框架是一个统一架构，用于表示和操作集合，它包含了接口、实现类以及算法，可以独立于表示方式（如列表、集合或映射）来操作集合。这一框架的主要目的是简化集合的操作，提高代码的可读性和复用性。

Java集合框架主要包括两大接口体系：Collection接口和Map接口。Collection接口是List、Set等集合的根接口，而Map接口则用于存储键值对。

二、Collection接口及其实现

2.1 Collection接口

Collection接口是Java集合框架中最基本的接口，它为集合（Collection）定义了统一的操作方法，如添加、删除、遍历等。但Collection接口不直接实现任何集合类，而是由它的子接口（如List、Set）或实现类（如ArrayList、HashSet）来具体实现。

2.2 List接口及其实现

List接口继承自Collection接口，它代表一个有序的集合，允许包含重复的元素。List接口的实现类主要有ArrayList、LinkedList和Vector等。

• ArrayList：基于动态数组实现的列表，查询效率高，但插入和删除操作需要移动元素，效率较低。
• LinkedList：基于链表实现的列表，插入和删除操作效率高，但随机访问效率低。
• Vector：是早期Java版本中提供的动态数组实现，现已较少使用，因为它在大多数操作上都是同步的，影响性能。

示例代码：

import java.util.ArrayList;  
import java.util.List;  public class ListExample {  public static void main(String[] args) {  List<String> list = new ArrayList<>();  list.add("Apple");  list.add("Banana");  list.add("Cherry");  System.out.println(list); // 输出：[Apple, Banana, Cherry]  // 访问元素  System.out.println(list.get(1)); // 输出：Banana  // 遍历列表  for (String fruit : list) {  System.out.println(fruit);  }  }  
}

2.3 Set接口及其实现

Set接口同样继承自Collection接口，但它不包含重复元素。Set接口的实现类主要有HashSet、LinkedHashSet和TreeSet等。

• HashSet：基于哈希表实现，元素无序且不保证迭代顺序。
• LinkedHashSet：继承自HashSet，同时维护了一个运行于所有条目的双向链表，这使得元素的迭代顺序与插入顺序一致。
• TreeSet：基于红黑树实现，元素处于排序状态。

示例代码：

import java.util.HashSet;  
import java.util.Set;  public class SetExample {  public static void main(String[] args) {  Set<String> set = new HashSet<>();  set.add("Apple");  set.add("Banana");  set.add("Apple"); // 重复添加，不会加入集合  System.out.println(set); // 输出可能：[Banana, Apple] 或其他顺序，因为HashSet无序  // 遍历集合  for (String fruit : set) {  System.out.println(fruit);  }  }  
}

三、Map接口及其实现

Map接口用于存储键值对（key-value pairs），一个键可以映射到最多一个值。Map接口的实现类主要有HashMap、LinkedHashMap、TreeMap和Properties等。

• HashMap：基于哈希表实现，允许使用null值和null键。
• LinkedHashMap：继承自HashMap，维护了一个运行于所有条目的双向链表，这保证了元素会按照插入顺序进行迭代。
• TreeMap：基于红黑树实现，映射按照键的自然顺序或创建映射时提供的Comparator进行排序。
• Properties：继承自Hashtable，但主要用于处理属性文件（.properties），它将键和值作为字符串存储，并允许使用load(InputStream)和store(OutputStream, String)方法从和向文件加载和存储属性。

3.1 Map的基本操作

Map接口定义了多种操作键值对的方法，包括添加、删除、查找和遍历等。以下是一些常用的Map操作：

• put(K key, V value): 将指定的值与此映射中的指定键关联（可选操作）。
• 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): 如果存在该键的映射，则将其从此映射中移除（可选操作）。
• 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。
• entrySet(): 返回此映射中包含的映射的Set视图。
• keySet(): 返回此映射中所包含的键的Set视图。
• values(): 返回此映射中包含的值的Collection视图。

示例代码：

import java.util.HashMap;  
import java.util.Map;  public class MapExample {  public static void main(String[] args) {  Map<String, Integer> map = new HashMap<>();  map.put("Apple", 100);  map.put("Banana", 200);  map.put("Cherry", 300);  // 访问元素  System.out.println(map.get("Banana")); // 输出：200  // 检查键是否存在  if (map.containsKey("Grape")) {  System.out.println("Found Grape");  } else {  System.out.println("Grape not found");  }  // 遍历Map  for (Map.Entry<String, Integer> entry : map.entrySet()) {  System.out.println("Key = " + entry.getKey() + ", Value = " + entry.getValue());  }  // 使用keySet和values遍历  for (String key : map.keySet()) {  System.out.println("Key = " + key);  }  for (Integer value : map.values()) {  System.out.println("Value = " + value);  }  }  
}

四、集合的遍历与迭代

Java集合框架提供了多种遍历集合的方法，包括使用for-each循环（也称为增强型for循环）、迭代器（Iterator）和分割器（Spliterator）等。

4.1 使用for-each循环遍历

for-each循环是Java 5引入的一种简化数组和集合遍历的语法。它隐藏了迭代器的细节，使代码更加简洁。

示例代码（已在上述List和Map示例中展示）。

4.2 使用迭代器遍历

迭代器（Iterator）是Java集合框架中的一个重要接口，它提供了一种统一的方法来遍历集合中的元素，而无需知道集合的内部结构。迭代器通常通过调用集合的iterator()方法来获取。

示例代码：

import java.util.ArrayList;  
import java.util.Iterator;  
import java.util.List;  public class IteratorExample {  public static void main(String[] args) {  List<String> list = new ArrayList<>();  list.add("Apple");  list.add("Banana");  list.add("Cherry");  Iterator<String> iterator = list.iterator();  while (iterator.hasNext()) {  String fruit = iterator.next();  System.out.println(fruit);  // 可以在遍历过程中删除元素，但不能用集合的remove方法  // 如果需要删除元素，可以使用迭代器的remove方法  // if ("Banana".equals(fruit)) {  //     iterator.remove(); // 正确的方式  // }  }  // 注意：如果尝试在遍历过程中直接修改集合（如使用list.remove()），  // 则可能会抛出ConcurrentModificationException异常。  }  
}

4.3 使用分割器遍历（Java 8+）

从Java 8开始，引入了Spliterator接口，它是Iterator的并行版本，用于并行遍历数据源（如集合）。Spliterator提供了更多关于Java集合框架中Spliterator的详细信息和高级用法，以及与其他并发集合和并行流（Parallel Streams）的集成。

五、Spliterator的高级应用

5.1 Spliterator简介

Spliterator（可分割迭代器）是Java 8中引入的一个新接口，位于java.util.Spliterator包中。它旨在作为并行算法的数据源，允许数据源被分割成多个部分，这些部分可以并行处理，从而提高大数据集的处理效率。Spliterator不仅继承了Iterator的遍历能力，还增加了对并行性和数据分割的支持。

5.2 Spliterator的特性

• 分割性：Spliterator可以递归地将数据源分割成更小的部分，这些部分可以被不同的线程并行处理。
• 特性支持：通过characteristics()方法，Spliterator可以报告其支持的特性，如ORDERED（有序）、DISTINCT（无重复元素）、SORTED（已排序）等，这些特性有助于优化并行算法的性能。
• 估算大小：通过estimateSize()方法，Spliterator可以估算剩余元素的数量，这对于负载平衡和提前终止处理可能很有用。
• 遍历和分割：tryAdvance(Consumer<? super T> action)方法用于逐个遍历元素，而trySplit()方法用于尝试将Spliterator分割成两个或多个子Spliterator。

5.3 使用Spliterator

通常，我们不会直接操作Spliterator，而是通过集合框架的并行流（Parallel Streams）或并发工具类（如ForkJoinPool）间接使用它。但是，了解Spliterator的工作原理可以帮助我们更好地理解和优化并行处理。

示例代码：

假设我们有一个大型列表，并希望并行地处理其中的每个元素。虽然我们可以直接使用parallelStream()，但以下示例展示了如何手动获取和使用Spliterator。

import java.util.ArrayList;  
import java.util.List;  
import java.util.Spliterator;  
import java.util.function.Consumer;  public class SpliteratorExample {  public static void main(String[] args) {  List<Integer> numbers = new ArrayList<>();  for (int i = 0; i < 1000000; i++) {  numbers.add(i);  }  Spliterator<Integer> spliterator = numbers.spliterator();  // 自定义遍历逻辑  processSpliterator(spliterator, System.out::println);  // 假设我们想并行处理，可以手动分割Spliterator  // 注意：这里只是示例，实际并行处理应使用Parallel Streams或ForkJoinPool  Spliterator<Integer> left = null, right = null;  if (spliterator.trySplit()) {  left = spliterator; // 分割后的第一个Spliterator  right = numbers.spliterator(); // 注意：这里应该是spliterator.trySplit()的返回值，但此处仅为示例  }  // 假设我们有两个线程来并行处理  // new Thread(() -> processSpliterator(left, x -> { /* 处理逻辑 */ })).start();  // new Thread(() -> processSpliterator(right, x -> { /* 处理逻辑 */ })).start();  }  private static void processSpliterator(Spliterator<Integer> spliterator, Consumer<Integer> action) {  spliterator.forEachRemaining(action);  }  // 注意：上面的代码片段中，尝试手动分割spliterator并分配给两个线程是不正确的，  // 因为right = numbers.spliterator(); 实际上又创建了一个新的spliterator，  // 而不是从原始spliterator中分割出来的。  // 正确的做法是使用spliterator.trySplit()的返回值。  
}  // 正确的并行处理示例（使用Parallel Streams）  
public static void processParallel(List<Integer> numbers) {  numbers.parallelStream().forEach(System.out::println);  // 注意：由于println不是线程安全的，上面的代码在并行流中可能会导致输出混乱。  // 在实际应用中，应该使用线程安全的操作或收集器。  
}

六、并发集合

Java并发包（java.util.concurrent）提供了一系列支持高并发级别的集合类，这些类比传统的集合类提供了更好的并发性能。

6.1 并发集合概览

• ConcurrentHashMap：一个线程安全的哈希表，它实现了Map接口，允许多个读操作并发进行，同时支持一定数量的写操作并发进行，通过使用分段锁（在Java 8及以后版本中，改为使用Node数组加CAS操作与synchronized锁结合的方式）来减少锁的粒度，从而提高并发性能。

• CopyOnWriteArrayList：一个线程安全的变体ArrayList。通过在读操作时不加锁，而在写操作（如add、set等）时通过复制底层数组来实现线程安全。这种策略适用于读多写少的并发场景。

• ConcurrentSkipListMap：一个线程安全的可排序映射表，基于Skip List数据结构实现。它可以在高并发环境下提供比TreeMap更高的并发级别。

• BlockingQueue：一组支持两个附加操作的队列，这两个操作是：在元素从队列中取出时，如果没有可用的元素，则等待队列变为非空；当元素添加到满队列时，如果队列没有空间，则等待队列可用。BlockingQueue接口的实现类包括ArrayBlockingQueue、LinkedBlockingQueue等。

• ConcurrentLinkedQueue：一个基于链接节点的无界线程安全队列。此队列按照 FIFO（先进先出）排序元素。队列的头部是队列中时间最长的元素。队列的尾部是队列中时间最短的元素。新元素将插入到队列的尾部，队列检索操作则获取队列头部的元素。

6.2 并发集合的使用场景

• ConcurrentHashMap：适用于需要高并发读写操作的哈希表场景，如缓存系统、高频访问的数据结构等。

• CopyOnWriteArrayList：适用于读多写少的并发场景，如事件监听器列表、配置参数列表等。由于写操作代价较高（需要复制整个底层数组），因此不适合写操作频繁的场景。

• ConcurrentSkipListMap：适用于需要排序的映射表，并且要求较高的并发访问性能。它可以在保持元素有序的同时，提供高效的并发读写操作。

• BlockingQueue：适用于生产者-消费者场景，如任务队列、消息队列等。通过阻塞队列，可以方便地实现生产者和消费者之间的解耦和同步。

• ConcurrentLinkedQueue：适用于高并发环境下的无界队列，特别是当队列长度不可预测或需要动态增长时。由于它是无界的，因此使用时需要注意内存管理，避免内存溢出。

6.3 并发集合与Spliterator的集成

虽然Spliterator主要是与流（Streams）和并行流（Parallel Streams）一起使用的，但并发集合也可以与Spliterator结合使用，以提高并行处理的效率。

对于支持并行操作的并发集合（如ConcurrentHashMap），当使用其并行流（通过parallelStream()方法）时，内部会利用Spliterator来分割数据源，实现并行处理。然而，直接操作Spliterator来遍历或分割并发集合的情况并不常见，因为并发集合通常已经提供了足够的并发支持和遍历方法。

但在某些特殊情况下，如果需要更细粒度的控制或优化，可以通过获取并发集合的Spliterator来实现。例如，可以使用ConcurrentHashMap的keySet()、values()或entrySet()方法返回的集合的spliterator()来获取Spliterator，然后手动分割或遍历。但请注意，这样做可能会破坏并发集合的并发性保证，因此需要谨慎使用。

总的来说，并发集合和Spliterator都是Java并发编程中非常重要的工具。它们各自有不同的特点和适用场景，但都可以帮助开发者在并发环境下构建高效、可靠的应用程序。