目录
一、初识Map
1、初识Map
概述：
Map接口及其常用实现类：
2、Map通用方法
二、HashMap的使用（无序）
1、HashMap基本用法
构造方法：
代码演示：
运行结果：
2、HashMap的Entry结构
3、观察HashMap的顺序
代码演示：
运行结果：
发现：
4、HashMap遍历-keySet
概述：
代码演示：
运行结果：
5、HashMap遍历-values
概述：
代码演示：
运行结果：
6、HashMap遍历-entrySet
概述：
代码演示：
运行结果：
6、HashMap遍历-Iterator
概述：
代码演示：
运行结果：
7、HashMap遍历-性能分析
三、HashMap的原理
1、需求场景描述
2、代码实现
代码演示：
运行结果：
3、底层分析
思考：
原理分析：
如何key是字符类型该怎么定位呢？
关于负载因子loadFactor：
4、HashMap构造方法优化
不带参的构造方法：
带一个初始化大小的参数：
负载因子参数：
备注：
5、性能测试结果
6、HashMap常用方法（一）
方法概述：
代码演示：
7、HashMap常用方法（二）
方法概述：
代码实现：
运行结果：
四、LinkedHashMap（有序）
1、速度对比（100万条数据）
代码实现：
运行结果：
结论：
2、速度对比（500万条数据）
运行结果：
结论：
3、速度对比（1000万条）
4、LinkedHashMap特有方法
两种输出顺序：
录入顺序：
使用顺序：
利用LinkedHashMap实现LRU缓存：
五、TreeMap（有序）
1、TreeMap实现升序
代码实现：
运行结果：
2、TreeMap实现降序
代码实现：
运行结果：
3、TreeMap速度测试
代码实现：
运行结果：
结论：
一、初识Map
1、初识Map
概述：
以键值对形式来保存数据 ---key ---value；
键(key)值(value)来保存数据，其中值(value)可以重复，但键(key)必须是唯一，相同就覆盖；
也可以为空，但最多只能有一个key为空；
它的主要实现类有HashMap(去重)、LinkedHashMap、TreeMap(排序)。 指的都是对key 的操作；
HashSet去重和HashMap的关系：
HashSet依赖Map 存储数据，set在保存数据时，实际上是在向Map中key这一列中存数据；
Map接口及其常用实现类：
2、Map通用方法
put(key,value)：存入Map中的一个key-value键值对映射；
get(key)：返回指定key所映射的值；
int size()：返回键值对的数量；
remove(key)：删除指定key的一对映射；
containsKey(key)：判断是否包含指定的key；
二、HashMap的使用（无序）
1、HashMap基本用法
构造方法：
HashMap()：无参构造，默认初始化长度为16，负载因子为0.75；
HashMap(int initalCapacity)：指定初始化长度；
HashMap(int initalCapacity,float loadFactor)：指定初始化长度和负载因子；
代码演示：
package com.zb.study.map;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
//测试HashMap
public class TestHashMap {
public static void main(String[] args) {
//创建HashMap
Map<String,String> map = new HashMap<>();
//存放元素
map.put("齐天大圣","孙悟空");
//取出元素
String s = map.get("齐天大圣");
System.out.println(s);
//获取map长度
int size = map.size();
System.out.println(size);
//判断是否包含指定key
boolean b = map.containsKey("齐天大圣");
System.out.println(b);
}
}
运行结果：
2、HashMap的Entry结构
3、观察HashMap的顺序
代码演示：
package com.zb.study.map;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
//测试HashMap
public class TestHashMap {
public static void main(String[] args) {
//创建HashMap
Map<String,Integer> map = new HashMap<>();
//存放元素
map.put("大哥",1);
map.put("二哥",2);
map.put("三哥",3);
map.put("四哥",4);
map.put("五哥",5);
//输出map
System.out.println(map);
}
}
运行结果：
{二哥=2, 四哥=4, 大哥=1, 三哥=3, 五哥=5}发现：
HashMap输出后，我们发现：它不是按照值的顺序（12345）也不是按照put的顺序存放的，而是按照自己的算法进行排序的，见HashMap原理；
4、HashMap遍历-keySet
概述：
keySet是map集合中所有key的集合，我们可以通过遍历keySet的方法取出所有的value；
代码演示：
package com.zb.study.map;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import java.util.Set;
//测试HashMap
public class TestHashMap {
public static void main(String[] args) {
//创建HashMap
Map<String,Integer> map = new HashMap<>();
//存放元素
map.put("大哥",1);
map.put("二哥",2);
map.put("三哥",3);
map.put("四哥",4);
map.put("五哥",5);
//获取keySet，keySet是map集合中所有key的集合，我们可以通过遍历keySet的方法取出所有的value；
Set<String> keySet = map.keySet();
for (String key : keySet) {
System.out.println(map.get(key));
}
}
}
运行结果：
5、HashMap遍历-values
概述：
values是map所有值的集合，可以直接通过遍历values并输出；
代码演示：
package com.zb.study.map;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
//测试HashMap
public class TestHashMap {
public static void main(String[] args) {
//创建HashMap
Map<String,Integer> map = new HashMap<>();
//存放元素
map.put("大哥",1);
map.put("二哥",2);
map.put("三哥",3);
map.put("四哥",4);
map.put("五哥",5);
//获取values，values是map所有值的集合，可以直接通过遍历values并输出
for (Integer integer : map.values()) {
System.out.println(integer);
}
}
}
运行结果：
6、HashMap遍历-entrySet
概述：
entrySet是所有entry的集合，可以通过遍历entrySet的方式获取key和value并输出；
代码演示：
package com.zb.study.map;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import java.util.Set;
//测试HashMap
public class TestHashMap {
public static void main(String[] args) {
//创建HashMap
Map<String,Integer> map = new HashMap<>();
//存放元素
map.put("大哥",1);
map.put("二哥",2);
map.put("三哥",3);
map.put("四哥",4);
map.put("五哥",5);
//获取entrySet，entrySet是所有entry的集合，可以通过遍历entrySet的方式获取key和value并输出
Set<Map.Entry<String, Integer>> entrySet = map.entrySet();
for (Map.Entry<String, Integer> entry : entrySet) {
System.out.println(entry.getKey() + "==>" + entry.getValue());
}
}
}
运行结果：
二哥==>2
四哥==>4
大哥==>1
三哥==>3
五哥==>5
6、HashMap遍历-Iterator
概述：
iterator是一个迭代器，iterator.hasNext()用来判断是否还存在下一个entry，iterator.next()用来获取下一个entry；
代码演示：
package com.zb.study.map;
import java.util.HashMap;
import java.util.Iterator;
import java.util.Map;
//测试HashMap
public class TestHashMap {
public static void main(String[] args) {
//创建HashMap
Map<String,Integer> map = new HashMap<>();
//存放元素
map.put("大哥",1);
map.put("二哥",2);
map.put("三哥",3);
map.put("四哥",4);
map.put("五哥",5);
//获取iterator，iterator是一个迭代器，iterator.hasNext()用来判断是否还存在下一个entry，iterator.next()用来获取下一个entry
Iterator<Map.Entry<String, Integer>> iterator = map.entrySet().iterator();
while (iterator.hasNext()){
Map.Entry<String, Integer> next = iterator.next();
System.out.println(next.getKey() + "==>" + next.getValue());
}
}
}
运行结果：
二哥==>2
四哥==>4
大哥==>1
三哥==>3
五哥==>5
7、HashMap遍历-性能分析
我们组织了10万条数据，分别对集中遍历的方式进行了速度的测试，得出的结果从快到慢是顺序为：
iterator 11毫秒 （工作时次常用）—— values 11毫秒 —— entrySet 18毫秒（工作时最常用） —— keySet 33毫秒
补充：在上千万条数据进行遍历的时候，除了keySet时间较长，其他方式时间都极为接近；
三、HashMap的原理
1、需求场景描述
将五个学生的三门成绩使用Map存储起来；
2、代码实现
代码演示：
package com.zb.study.map;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
//测试HashMap
public class TestHashMap {
public static void main(String[] args) {
//创建HashMap
Map<String,Integer> subMap1 = new HashMap<>();
Map<String,Map<String,Integer>> stuMap = new HashMap<>();
subMap1.put("chinese",90);
subMap1.put("math",96);
subMap1.put("english",98);
stuMap.put("s1",subMap1);
Map<String,Integer> subMap2 = new HashMap<>();
subMap2.put("chinese",91);
subMap2.put("math",94);
subMap2.put("english",95);
stuMap.put("s2",subMap2);
Map<String,Integer> subMap3 = new HashMap<>();
subMap3.put("chinese",96);
subMap3.put("math",95);
subMap3.put("english",94);
stuMap.put("s3",subMap3);
Map<String,Integer> subMap4 = new HashMap<>();
subMap4.put("chinese",91);
subMap4.put("math",97);
subMap4.put("english",96);
stuMap.put("s4",subMap4);
Map<String,Integer> subMap5 = new HashMap<>();
subMap5.put("chinese",93);
subMap5.put("math",96);
subMap5.put("english",99);
stuMap.put("s5",subMap5);
System.out.println(stuMap);
}
}
运行结果：
（手动换行了）
{s3={chinese=96, english=94, math=95}, s4={chinese=91, english=96, math=97},
s5={chinese=93, english=99, math=96}, s1={chinese=90, english=98, math=96},
s2={chinese=91, english=95, math=94}}
3、底层分析
思考：
将120、37、61、40、92、78作为key存放到map中的过程；
原理分析：
如何key是字符类型该怎么定位呢？
转成hash码 —— 优化hash码 —— 根据优化后的hash码和HashMap的长度定位；
final int hash(Object k)：用hashCode()方法将key转换成hash码并进行优化得到优化后的hash码；
static int indexFor(int h,int length)：对优化的hash码进行取址，确定在Hashmap的位置；
关于负载因子loadFactor：
默认负载因子是0.75，意思是当元素占满map75%的时候对HashMap进行扩容，扩容规则是2的倍数（2的n次方），默认长16第一次扩容后就是32了，扩容之后重新计算，按照新的位置进行重新排序；
4、HashMap构造方法优化
不带参的构造方法：
Map<String,Integer> map= new HashMap<>();
默认长度：16
负载因子：0.75f
等价：
Map<String,Integer> map= new HashMap<>(16, 0.75f);
带一个初始化大小的参数：
Map<String,Integer> map= new HashMap<>(3);
传参为3，实际长度为4；
如果传参为5，实际长度为8；
因为其长度必须是2的倍数，传的参数为3意思是大于3的最小的2的n次方，也就是4，同理传参为5，长度也就是8了；
负载因子参数：
假如有两个元素经过计算位置都是8，那么只计算一次，当所有的位置被占用比例超过负载因子时进行扩容，扩容到下一个2的n次方的长度，根据新的长度重新计算位置，然后重新排序；
经过计算默认的0.75是最合理的，一般不轻易更改；
备注：
我们因情况下只自定义长度，但我们明确知道我们录入多少数据，我们就将默认长度设置为与其接近的数值，减少map的自动扩容，因为自动扩容需要重新选址很消耗性能；
5、性能测试结果
我们计划传入10万条数据，分别创建初始化长度为16和初始化长度为16384的两个map，负载因子使用默认的0.75，经测算我们发现：
初始化长度为16384的map由于不需要太多次扩容，其执行速度高于初始化长度为16的map；
6、HashMap常用方法（一）
方法概述：
判断是否为空、删除节点、清空HashMap对象、判断是否存在某个key、判断是否存在某个value、替换某个key的value，不存在则put；
代码演示：
package com.zb.study.map;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
//测试HashMap
public class TestHashMap {
public static void main(String[] args) {
//创建HashMap
Map<String,Integer> map = new HashMap<>();
map.put("大哥",1);
map.put("二哥",2);
//判断是否为空
System.out.println("判断是否为空map.isEmpty()：" + map.isEmpty());
//删除节点
map.remove("大哥");
map.remove("大哥",1);
//清空HashMap对象
map.clear();
// 判断是否存在某个key
System.out.println("判断是否存在某个key：" + map.containsKey("二哥"));
// 判断是否存在某个value
System.out.println("判断是否存在某个value：" + map.containsValue(1));
// 替换某个key的value
map.replace("大哥",999);//替换
map.replace("大哥",1,999);//替换
map.put("大哥",888);//覆盖
//不存在则put
map.putIfAbsent("大哥",222);
}
}
7、HashMap常用方法（二）
方法概述：
map.foreach()、getOrDefault()；
代码实现：
package com.zb.study.map;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
//测试HashMap
public class TestHashMap {
public static void main(String[] args) {
//创建HashMap
Map<String,Integer> map = new HashMap<>();
map.put("大哥",1);
map.put("二哥",2);
//forEach遍历
map.forEach((key,value)-> System.out.println(key + "==>" + value));
//默认返回值
System.out.println(map.getOrDefault("三哥", 9999));
}
}
运行结果：
四、LinkedHashMap（有序）
1、速度对比（100万条数据）
代码实现：
package com.zb.study.map;
import java.util.HashMap;
import java.util.LinkedHashMap;
import java.util.Map;
//测试LinkedHashMap
public class TestLinkedHashMap {
public static void main(String[] args) {
Map<String, String> hashMap = new HashMap<>();
Map<String, String> linkedHashMap = new LinkedHashMap<>();
long start = System.currentTimeMillis();
System.out.println("=======put时间=======");
System.out.println("开始时间：" + start);
for (int i = 0; i < 1000000; i++) {
hashMap.put(String.valueOf(i),"value");
}
long end = System.currentTimeMillis();
System.out.println("结束时间：" + end);
System.out.println("hashMap使用时间：" + (end-start));
start = System.currentTimeMillis();
System.out.println("开始时间：" + start);
for (int i = 0; i < 1000000; i++) {
linkedHashMap.put(String.valueOf(i),"value");
}
end = System.currentTimeMillis();
System.out.println("结束时间：" + end);
System.out.println("linkedHashMap使用时间：" + (end-start));
System.out.println("=======遍历时间=======");
start = System.currentTimeMillis();
System.out.println("开始时间：" + start);
for (String value : hashMap.values());
end = System.currentTimeMillis();
System.out.println("结束时间：" + end);
System.out.println("hashMap使用时间：" + (end-start));
start = System.currentTimeMillis();
System.out.println("开始时间：" + start);
for (String value : linkedHashMap.values());
end = System.currentTimeMillis();
System.out.println("结束时间：" + end);
System.out.println("hashMap使用时间：" + (end-start));
}
}
运行结果：
=======put时间=======
开始时间：1606196463697
结束时间：1606196463880
hashMap使用时间：183
开始时间：1606196463880
结束时间：1606196464040
linkedHashMap使用时间：160
=======遍历时间=======
开始时间：1606196464040
结束时间：1606196464074
hashMap使用时间：34
开始时间：1606196464074
结束时间：1606196464093
hashMap使用时间：19
结论：
LinkedHashMap比HashMap速度快；
2、速度对比（500万条数据）
运行结果：
=======put时间=======
开始时间：1606196769308
结束时间：1606196773364
hashMap使用时间：4056
开始时间：1606196773364
结束时间：1606196779231
linkedHashMap使用时间：5867
=======遍历时间=======
开始时间：1606196779232
结束时间：1606196779384
hashMap使用时间：152
开始时间：1606196779384
结束时间：1606196779464
hashMap使用时间：80
结论：
存的速度：hashMap > linkedHashMap ；
遍历速度：linkedHashMap > hashMap ；
3、速度对比（1000万条）
与500万条结论一致；
4、LinkedHashMap特有方法
两种输出顺序：
1、录入顺序；2、使用顺序；
录入顺序：
代码实现：
package com.zb.study.map;
import java.util.LinkedHashMap;
import java.util.Map;
//测试LinkedHashMap
public class TestLinkedHashMap {
public static void main(String[] args) {
Map<String, String> map = new LinkedHashMap<>();
map.put("y1","xx");
map.put("m1","xx");
map.put("k1","xx");
map.put("n1","xx");
System.out.println(map.get("m1"));
//按照录入顺序输出
for (String key : map.keySet()) {
System.out.println(key + "==>" + map.get(key));
}
}
}
运行结果：
xx
y1==>xx
m1==>xx
k1==>xx
n1==>xx
使用顺序：
代码实现：
package com.zb.study.map;
import java.util.LinkedHashMap;
import java.util.Map;
//测试LinkedHashMap
public class TestLinkedHashMap {
public static void main(String[] args) {
Map<String, String> map = new LinkedHashMap<>(16,0.75f,true);
map.put("y1","xx");
map.put("m1","xx");
map.put("k1","xx");
map.put("n1","xx");
System.out.println(map);
System.out.println(map.get("m1"));
//按照录入顺序输出
System.out.println(map);
}
}
运行结果（实现和上面一样的方法会报错）：
{y1=xx, m1=xx, k1=xx, n1=xx}
xx
{y1=xx, k1=xx, n1=xx, m1=xx}
利用LinkedHashMap实现LRU缓存：
自定义LRUMap类：
package com.zb.study.map;
import java.util.LinkedHashMap;
import java.util.Map;
public class LRUMap<K,V> extends LinkedHashMap<K,V> {
private final int maxSize;
public LRUMap(int maxSize) {
super(16,0.75f,true);
this.maxSize = maxSize;
}
@Override
protected boolean removeEldestEntry(Map.Entry<K, V> eldest) {
return size() > this.maxSize;
}
}
测试代码：
package com.zb.study.map;
import java.util.Map;
//测试LinkedHashMap
public class TestLinkedHashMap {
public static void main(String[] args) {
//长度为3，只保留最新“活跃”的3个
Map<String, String> lruMap = new LRUMap<>(3);
lruMap.put("大哥","value");
lruMap.put("二哥","value");
lruMap.put("三哥","value");
System.out.println(lruMap.get("大哥"));
lruMap.put("四哥","value");
lruMap.put("五哥","value");
System.out.println(lruMap);
}
}
运行结果：
value
{大哥=value, 四哥=value, 五哥=value}
五、TreeMap（有序）
1、TreeMap实现升序
代码实现：
package com.zb.study.map;
import java.util.Map;
import java.util.TreeMap;
public class TestTreeMap {
public static void main(String[] args) {
Map<String, String> map = new TreeMap<>();
map.put("c","a3");
map.put("e","a5");
map.put("b","a2");
map.put("a","a1");
map.put("d","a4");
//默认升序
System.out.println(map);
}
}
运行结果：
{a=a1, b=a2, c=a3, d=a4, e=a5}
2、TreeMap实现降序
代码实现：
package com.zb.study.map;
import java.util.Comparator;
import java.util.Map;
import java.util.TreeMap;
public class TestTreeMap {
public static void main(String[] args) {
//Map<String, String> map = new TreeMap<>(String::compareTo);//这里用了lambda表达式
//完整表达式
Map<String, String> map = new TreeMap<>(new Comparator<String>() {
@Override
public int compare(String o1, String o2) {
return o2.compareTo(o1);
}
});
map.put("c","a3");
map.put("e","a5");
map.put("b","a2");
map.put("a","a1");
map.put("d","a4");
//降序
System.out.println(map);
}
}
运行结果：
{e=a5, d=a4, c=a3, b=a2, a=a1}
3、TreeMap速度测试
代码实现：
package com.zb.study.map;
import java.util.HashMap;
import java.util.LinkedHashMap;
import java.util.Map;
import java.util.TreeMap;
//测试LinkedHashMap
public class TestLinkedHashMap {
public static void main(String[] args) {
Map<String, String> hashMap = new HashMap<>();
Map<String, String> linkedHashMap = new LinkedHashMap<>();
Map<String, String> treeMap = new TreeMap<>();
long start = System.currentTimeMillis();
System.out.println("=======put时间=======");
System.out.println("开始时间：" + start);
for (int i = 0; i < 1000000; i++) {
hashMap.put(String.valueOf(i),"value");
}
long end = System.currentTimeMillis();
System.out.println("结束时间：" + end);
System.out.println("hashMap使用时间：" + (end-start));
start = System.currentTimeMillis();
System.out.println("开始时间：" + start);
for (int i = 0; i < 1000000; i++) {
linkedHashMap.put(String.valueOf(i),"value");
}
end = System.currentTimeMillis();
System.out.println("结束时间：" + end);
System.out.println("linkedHashMap使用时间：" + (end-start));
start = System.currentTimeMillis();
System.out.println("开始时间：" + start);
for (int i = 0; i < 1000000; i++) {
treeMap.put(String.valueOf(i),"value");
}
end = System.currentTimeMillis();
System.out.println("结束时间：" + end);
System.out.println("treeMap使用时间：" + (end-start));
System.out.println("=======遍历时间=======");
start = System.currentTimeMillis();
System.out.println("开始时间：" + start);
for (String value : hashMap.values());
end = System.currentTimeMillis();
System.out.println("结束时间：" + end);
System.out.println("hashMap使用时间：" + (end-start));
start = System.currentTimeMillis();
System.out.println("开始时间：" + start);
for (String value : linkedHashMap.values());
end = System.currentTimeMillis();
System.out.println("结束时间：" + end);
System.out.println("hashMap使用时间：" + (end-start));
start = System.currentTimeMillis();
System.out.println("开始时间：" + start);
for (String value : treeMap.values());
end = System.currentTimeMillis();
System.out.println("结束时间：" + end);
System.out.println("treeMap使用时间：" + (end-start));
}
}
运行结果：
=======put时间=======
开始时间：1606201339487
结束时间：1606201339664
hashMap使用时间：177
开始时间：1606201339664
结束时间：1606201339827
linkedHashMap使用时间：163
开始时间：1606201339827
结束时间：1606201341737
treeMap使用时间：1910
=======遍历时间=======
开始时间：1606201341737
结束时间：1606201341774
hashMap使用时间：37
开始时间：1606201341774
结束时间：1606201341797
hashMap使用时间：23
开始时间：1606201341797
结束时间：1606201341832
treeMap使用时间：35
结论：
treeMap存放数据比较耗时，遍历与hashMap和linkedHashMap差不多；
