- Colletion，iterator，comparable
- List
- Map
- CHM
- Set
- Linkedhashmap
- collections和Arrays工具类
- comparable和comparator
- treemap和treeset
- 微信公众号
这篇总结是基于之前博客内容的一个整理和回顾。
这里先简单地总结一下，更多详细内容请参考我的专栏：深入浅出Java核心技术
https://blog.csdn.net/column/details/21930.html
里面有包括Java集合类在内的众多Java核心技术系列文章。
以下总结不保证全对，如有错误，还望能够指出。谢谢
一般认为Collection是最上层接口，但是hashmap实际上实现的是Map接口。iterator是迭代器，是实现iterable接口的类必须要提供的一个东西，能够使用for(i : A) 这种方式实现的类型能提供迭代器，以前有一个enumeration，现在早弃用了。
List接口下的实现类有ArrayList，linkedlist，vector等等，一般就是用这两个，用法不多说，老生常谈。 ArrayList的扩容方式是1.5倍扩容，这样扩容避免2倍扩容可能浪费空间，是一种折中的方案。 另外他不是线程安全，vector则是线程安全的，它是两倍扩容的。
linkedlist没啥好说的，多用于实现链表。
map永远都是重头戏。
hashmap是数组和链表的组合结构，数组是一个Entry数组，entry是k-V键值对类型，所以一个entry数组存着很entry节点，一个entry的位置通过key的hashcode方法，再进行hash（移位等操作），最后与表长-1进行相与操作，其实就是取hash值到的后n - 1位，n代表表长是2的n次方。
hashmap的默认负载因子是0.75，阈值是16 * 0.75 = 12；初始长度为16；
hashmap的增删改查方式比较简单，都是遍历，替换。有一点要注意的是key相等时，替换元素，不相等时连成链表。
除此之外，1.8jdk改进了hashmap，当链表上的元素个数超过8个时自动转化成红黑树，节点变成树节点，以提高搜索效率和插入效率到logn。
还有一点值得一提的是，hashmap的扩容操作，由于hashmap非线程安全，扩容时如果多线程并发进行操作，则可能有两个线程分别操作新表和旧表，导致节点成环，查询时会形成死锁。chm避免了这个问题。
另外，扩容时会将旧表元素移到新表，原来的版本移动时会有rehash操作，每个节点都要rehash，非常不方便，而1.8改成另一种方式，对于同一个index下的链表元素，由于一个元素的hash值在扩容后只有两种情况，要么是hash值不变，要么是hash值变为原来值+2^n次方，这是因为表长翻倍，所以hash值取后n位，第一位要么是0要么是1，所以hash值也只有两种情况。这两种情况的元素分别加到两个不同的链表。这两个链表也只需要分别放到新表的两个位置即可，是不是很酷。
最后有一个比较冷门的知识点，hashmap1.7版本链表使用的是节点的头插法，扩容时转移链表仍然使用头插法，这样的结果就是扩容后链表会倒置，而hashmap.1.8在插入时使用尾插法，扩容时使用头插法，这样可以保证顺序不变。
concurrenthashmap也稍微提一下把，chm1.7使用分段锁来控制并发，每个segment对应一个segmentmask，通过key的hash值相与这个segmentmask得到segment位置，然后在找到具体的entry数组下标。所以chm需要维护多个segment，每个segment对应一个数组。分段锁使用的是reetreetlock可重入锁实现。查询时不加锁。
1.8则放弃使用分段锁，改用cas+synchronized方式实现并发控制，查询时不加锁，插入时如果没有冲突直接cas到成功为止，有冲突则使用synchronized插入。
set就是hashmap将value固定为一个object，只存key元素包装成一个entry即可，其他不变。
在原来hashmap基础上将所有的节点依据插入的次序另外连成一个链表。用来保持顺序，可以使用它实现lru缓存，当访问命中时将节点移到队头，当插入元素超过长度时，删除队尾元素即可。
两个工具类分别操作集合和数组，可以进行常用的排序，合并等操作。
实现comparable接口可以让一个类的实例互相使用compareTo方法进行比较大小，可以自定义比较规则，comparator则是一个通用的比较器，比较指定类型的两个元素之间的大小关系。
主要是基于红黑树实现的两个数据结构，可以保证key序列是有序的，获取sortedset就可以顺序打印key值了。其中涉及到红黑树的插入和删除，调整等操作，比较复杂，这里就不细说了。
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