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  • 1. re: 调用百度地图小实例
  • 如果我有100个经纬度 请问,您是不是再代码里写100个?你这样没有价值,如何获取动态的请说明!
  • --toly
  • 2. re: 调用百度地图小实例
  • 更改经纬度就不行了!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!
  • --你姥姥

java集合详解

本文系 www.javady.com网站原创
总接口:Iterable<T>  实现这个接口允许对象成为 "foreach" 语句的目标。

   Collection<E> 层次结构 中的根接口。Collection 表示一组对象

一、   List  :实现 collection接口  有序的集合  可以允许重复

ArrayList                           
初始大小 10
扩容因子 (大小*3)/2 + 1
扩容例子 10 超过时之后扩容到  16  然后  25 然后 38...
数据处理 删除其中一个元素后后面的元素会自动向前推
线程是否安全 不安全
优势 ArrayList的优势在于读取和表尾插入
多线程使用 List list = Collections.synchronizedList(new ArrayList(…))

      

LinkedList
说明 List接口的链接列表实现 。
初始大小 1
数据处理 删除其中一个元素后后面的元素会自动向前推,

 

LinkedList 中的链接关系是由 Entity实现的,

每个Entity都有 上一个Entity引用 下一个Entity引用

本身元素值Entry(E element, Entry<E> next, Entry<E> previous)

LinkedList 类还为在列表的开头及结尾 get、remove 和 insert

元素提供了统一的命名方法。

此类实现 Queue 接口,为 add、poll 等提供先进先出队列操作

优势 LinkedList的优势在于表中插入和删除
线程是否安全 不安全 ,可以使用如下进行安全处理

 

List list = Collections.synchronizedList(new LinkedList(...));

 

Vector
说明 Vector 类可以实现可增长的对象数组
初始大小 10
扩容因子 1 ,  默认扩容一倍
扩容例子 10 超过时之后扩容到  20  然后  40 然后 80…
数据处理 删除其中一个元素后后面的元素会自动向前推
是否同步 Vector 是同步的
用法 一般在多线程中使用对于一般的数据存储直接用ArrayList

 

Stack
类型解释 表示后进先出(LIFO)的对象堆栈 。

 

它通过五个操作对类 Vector 进行了扩展 ,

允许将向量视为堆栈。

它提供了通常的 push 和 pop 操作

几种方法 empty()

 

测试堆栈是否为空。

E peek()

查看栈顶对象而不移除它。

E pop()

移除栈顶对象并作为此函数的值返回该对象。

E push(E item)

把项压入栈顶。

int search(Object o)

返回对象在栈中的位置,以 1 为基数。

Arrays                           
说明 专门用来操作数组的辅助类  Array  固定个数效率最高
数据处理 Arrays中拥有一组static函数,
equals():  比较两个array是否相等。array拥有相同元素个数,

 

且所有对应元素两两相等。
fill():    将值填入array中。
sort():    用来对array进行排序。
binarySearch():在排好序的array中寻找元素。
System.arraycopy():array的复制

优势 这个就是用来处理数组的,效率特别高

 

如果之前对Arrays没这么的重视,在J2SE 5.0之后,可以多关照它几眼

。如果有数组操作方面的相关需求,可以先查查 java.util.Arrays的API文

件说明,看看有没有现成的方法可以使用

 

二、Set   :一个不包含重复元素的 collection。

HashSet
说明 内部使用HashMap 来存储数据
初始大小 16
扩容因子 数据超过当前大小*0.75 容量扩一倍
扩容例子 当前容量16 如果插入13个数 超过了(16*0.75=12)

 

容量增加16 最后容量是 32。

优势 不允许有重复的元素
线程是否安全 不安全,可以使用如下进行安全处理

 

Set s = Collections.synchronizedSet(new HashSet(...))

 

LinkedHashSet
说明 内部使用HashMap 来存储数据
初始大小 16
扩容因子 数据超过当前大小*0.75 容量扩一倍
扩容例子 当前容量16 如果插入13个数 超过了(16*0.75=12)

 

容量增加16 最后容量是 32。

优势 不允许有重复的元素 、 查询足够快 、 有序
线程是否安全 不安全,可以使用如下进行安全处理

 

Set s = Collections.synchronizedSet(new HashSet(...))

 

三、Map  :一个不包含重复元素的 无序集合  键值对 。

 

HashMap
说明 内部使用Entity来存储数据,key可以为空

 

put方法:如果key为空,则替换换Key为空的值,

否则插入到第 O 位置上。

for (Entry<K,V> e = table[0]; e != null; e = e.next) {

//null key都放在table[0]上

if (e.key == null) {

V oldValue = e.value;

e.value = value;

e.recordAccess(this);

return oldValue;

}

}

如果key不为空,先算出来key对象的hashcode ,

然后调用函数 hash()在算一次,

最后把结果和当前hash大小进行计算找到存放该值的位置;

如果该位置有值 直接把当前值(entity)链接到该值最前面 ,

Entry<K,V> e = table[bucketIndex];

//这个地方获取当前位置的 e

//table[bucketIndex] = new Entry<K,V>(hash, key, value, e);

//这个地方把要插入的entity的next属性指向 e,

然后把整个entity放入 hashMap的index位置,

如果没有值就直接放入,

数组位置每变大一次  里面每个对象的位置都要重新计算一下

初始大小 16
扩容因子 数据超过当前大小*0.75 容量扩一倍
扩容例子 当前容量16 如果插入13个数 超过了(16*0.75=12)

 

容量增加16 最后容量是 32

优势 查询足够快
线程是否安全 线程不安全  可以使用如下进行安全处理

 

Set s = Collections.synchronizedSet(new HashSet(...))

 

 

Hashtable
初始大小 11
扩容因子 大小 = 大小 * 2 + 1
扩容例子 11 然后  23 然后47 ....
是否同步 hashtable是同步的.
优势 查询足够快
说明 key  不允许为空

 

数据的put和get和hashMap基本上一致

里面的所有方法除了不需要同步的都有 synchronized

 

 

LinkedHashMap
初始大小 16
扩容因子 数据超过当前大小*0.75 容量扩一倍
扩容例子 当前容量16 如果插入13个数 超过了(16*0.75=12)

 

容量增加16 最后容量是 32

是否同步 异步线程不安全 多线程使用可以如下

 

Map m = Collections.synchronizedMap(new LinkedHashMap(...))
优势 查询足够快的  有序
说明 链表的形式存储数据 使用的hash算法保持数据,但同样也维护了一个插入

 

顺序查询对象时,速度足够快

 

TreeMap 
初始大小 0
扩容因子 1
扩容例子 每插入一个键值对,内部创建一个entity来存储    size + 1
是否同步 异步线程不安全 多线程使用可以如下

 

Map m = Collections.synchronizedMap(new TreeMap(...));
优势  能够维护其内元素的排序状态
说明 TreeMap 初始化为0 , 每插入一个键值对,内部创建一个entity来存储

 

内部实现和维护的是一颗红黑树,遍历的时候使用的是前序遍历法,但是

查询get方法的时候需要遍历,速度不如直接使用hash算法的快

 

 

Properties
初始大小 11
扩容因子 大小 = 大小 * 2 + 1
扩容例子 11 然后  23 然后47 ....
是否同步 是同步的.
优势 查询足够快   可保存在流中或从流中加载数据
说明 实现了 HashTable  表示了一个持久的属性集。

 

Properties 可保存在流中或从流中加载数据。

 

 

posted on 2012-05-14 16:50 透明的鱼 阅读(286) 评论(0)  编辑  收藏


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