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本文参考 http://cmsblogs.com/?p=155 和 https://www.jianshu.com/p/0e84b8d3606c
LinkedList与ArrayList同样实现List接口,只是ArrayList是List接口的大小可变数组的实现,LinkedList是List接口链表的实现。基于链表实现的方式使得LinkedList在插入和删除时更优于ArrayList,而随机访问则比ArrayList逊色些。
LinkedList实现全部可选的列表操做,并容许全部的元素包括null。
除了实现 List 接口外,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。这些操做容许将连接列表用做堆栈、队列或双端队列。
此类实现 Deque 接口,为 add、poll 提供先进先出队列操做,以及其余堆栈和双端队列操做。
全部操做都是按照双重连接列表的须要执行的。在列表中编索引的操做将从开头或结尾遍历列表(从靠近指定索引的一端)。
同时,与ArrayList同样此实现不是同步的。
(以上摘自JDK 6.0 API)。
首先咱们先看LinkedList的定义:
public class LinkedList<E> extends AbstractSequentialList<E> implements List<E>, Deque<E>, Cloneable, java.io.Serializable 从这段代码中咱们能够清晰地看出LinkedList继承AbstractSequentialList,实现List、Deque、Cloneable、Serializable。其中AbstractSequentialList提供了 List 接口的骨干实现,从而最大限度地减小了实现受“连续访问”数据存储(如连接列表)支持的此接口所需的工做,从而以减小实现List接口的复杂度。Deque一个线性 collection,支持在两端插入和移除元素,定义了双端队列的操做。
在LinkedList中提供了两个基本属性size、header。
private transient Entry<E> header = new Entry<E>(null, null, null); private transient int size = 0; 其中size表示的LinkedList的大小,header表示链表的表头,Entry为节点对象。
private static class Entry<E> { E element; //元素节点 Entry<E> next; //下一个元素 Entry<E> previous; //上一个元素 Entry(E element, Entry<E> next, Entry<E> previous) { this.element = element; this.next = next; this.previous = previous; } } 上面为Entry对象的源代码,Entry为LinkedList的内部类,它定义了存储的元素。该元素的前一个元素、后一个元素,这是典型的双向链表定义方式。
LinkedList提供了两个构造方法:LinkedList()和LinkedList(Collection<? extends E> c)。
/** * 构造一个空列表。 */ public LinkedList() { header.next = header.previous = header; } /** * 构造一个包含指定 collection 中的元素的列表,这些元素按其 collection 的迭代器返回的顺序排列。 */ public LinkedList(Collection<? extends E> c) { this(); addAll(c); }
LinkedList()构造一个空列表。里面没有任何元素,仅仅只是将header节点的前一个元素、后一个元素都指向自身。
LinkedList(Collection<? extends E> c): 构造一个包含指定 collection 中的元素的列表,这些元素按其 collection 的迭代器返回的顺序排列。该构造函数首先会调用LinkedList(),构造一个空列表,而后调用了addAll()方法将Collection中的全部元素添加到列表中。如下是addAll()的源代码:
/** * 添加指定 collection 中的全部元素到此列表的结尾,顺序是指定 collection 的迭代器返回这些元素的顺序。 */ public boolean addAll(Collection<? extends E> c) { return addAll(size, c); } /** * 将指定 collection 中的全部元素从指定位置开始插入此列表。其中index表示在其中插入指定collection中第一个元素的索引 */ public boolean addAll(int index, Collection<? extends E> c) { //若插入的位置小于0或者大于链表长度,则抛出IndexOutOfBoundsException异常 if (index < 0 || index > size) throw new IndexOutOfBoundsException("Index: " + index + ", Size: " + size); Object[] a = c.toArray(); int numNew = a.length; //插入元素的个数 //若插入的元素为空,则返回false if (numNew == 0) return false; //modCount:在AbstractList中定义的,表示从结构上修改列表的次数 modCount++; //获取插入位置的节点,若插入的位置在size处,则是头节点,不然获取index位置处的节点 Entry<E> successor = (index == size ? header : entry(index)); //插入位置的前一个节点,在插入过程当中须要修改该节点的next引用:指向插入的节点元素 Entry<E> predecessor = successor.previous; //执行插入动做 for (int i = 0; i < numNew; i++) { //构造一个节点e,这里已经执行了插入节点动做同时修改了相邻节点的指向引用 // Entry<E> e = new Entry<E>((E) a[i], successor, predecessor); //将插入位置前一个节点的下一个元素引用指向当前元素 predecessor.next = e; //修改插入位置的前一个节点,这样作的目的是将插入位置右移一位,保证后续的元素是插在该元素的后面,确保这些元素的顺序 predecessor = e; } successor.previous = predecessor; //修改容量大小 size += numNew; return true; } 在addAll()方法中,涉及到了两个方法,一个是entry(int index),该方法为LinkedList的私有方法,主要是用来查找index位置的节点元素。 /** * 返回指定位置(若存在)的节点元素 */ private Entry<E> entry(int index) { if (index < 0 || index >= size) throw new IndexOutOfBoundsException("Index: " + index + ", Size: " + size); //头部节点 Entry<E> e = header; //判断遍历的方向 if (index < (size >> 1)) { for (int i = 0; i <= index; i++) e = e.next; } else { for (int i = size; i > index; i--) e = e.previous; } return e; }
从该方法有两个遍历方向中咱们也能够看出LinkedList是双向链表,这也是在构造方法中为何须要将header的前、后节点均指向本身。
若是对数据结构有点了解,对上面所涉及的内容应该问题,咱们只须要清楚一点:LinkedList是双向链表,其他都迎刃而解。
因为篇幅有限,下面将就LinkedList中几个经常使用的方法进行源码分析。
add(E e): 将指定元素添加到此列表的结尾。 public boolean add(E e) { addBefore(e, header); return true; } 该方法调用addBefore方法,而后直接返回true,对于addBefore()而已,它为LinkedList的私有方法。 private Entry<E> addBefore(E e, Entry<E> entry) { //利用Entry构造函数构建一个新节点 newEntry, Entry<E> newEntry = new Entry<E>(e, entry, entry.previous); //修改newEntry的先后节点的引用,确保其链表的引用关系是正确的 newEntry.previous.next = newEntry; newEntry.next.previous = newEntry; //容量+1 size++; //修改次数+1 modCount++; return newEntry; }
在addBefore方法中无非就是作了这件事:构建一个新节点newEntry,而后修改其先后的引用。
LinkedList还提供了其余的增长方法:
add(int index, E element):在此列表中指定的位置插入指定的元素。 addAll(Collection<? extends E> c):添加指定 collection 中的全部元素到此列表的结尾,顺序是指定 collection 的迭代器返回这些元素的顺序。 addAll(int index, Collection<? extends E> c):将指定 collection 中的全部元素从指定位置开始插入此列表。 AddFirst(E e): 将指定元素插入此列表的开头。 addLast(E e): 将指定元素添加到此列表的结尾。
remove(Object o):今后列表中移除首次出现的指定元素(若是存在)。该方法的源代码以下: public boolean remove(Object o) { if (o==null) { for (Entry<E> e = header.next; e != header; e = e.next) { if (e.element==null) { remove(e); return true; } } } else { for (Entry<E> e = header.next; e != header; e = e.next) { if (o.equals(e.element)) { remove(e); return true; } } } return false; }
该方法首先会判断移除的元素是否为null,而后迭代这个链表找到该元素节点,最后调用remove(Entry<E> e),remove(Entry<E> e)为私有方法,是LinkedList中全部移除方法的基础方法,以下:
private E remove(Entry<E> e) { if (e == header) throw new NoSuchElementException(); //保留被移除的元素:要返回 E result = e.element; //将该节点的前一节点的next指向该节点后节点 e.previous.next = e.next; //将该节点的后一节点的previous指向该节点的前节点 //这两步就能够将该节点从链表从除去:在该链表中是没法遍历到该节点的 e.next.previous = e.previous; //将该节点归空 e.next = e.previous = null; e.element = null; size--; modCount++; return result; }
其余的移除方法:
clear(): 今后列表中移除全部元素。 remove():获取并移除此列表的头(第一个元素)。 remove(int index):移除此列表中指定位置处的元素。 remove(Objec o):今后列表中移除首次出现的指定元素(若是存在)。 removeFirst():移除并返回此列表的第一个元素。 removeFirstOccurrence(Object o):今后列表中移除第一次出现的指定元素(从头部到尾部遍历列表时)。 removeLast():移除并返回此列表的最后一个元素。 removeLastOccurrence(Object o):今后列表中移除最后一次出现的指定元素(从头部到尾部遍历列表时)。
对于查找方法的源码就没有什么好介绍了,无非就是迭代,比对,而后就是返回当前值。 get(int index):返回此列表中指定位置处的元素。 getFirst():返回此列表的第一个元素。 getLast():返回此列表的最后一个元素。 indexOf(Object o):返回此列表中首次出现的指定元素的索引,若是此列表中不包含该元素,则返回 -1。 lastIndexOf(Object o):返回此列表中最后出现的指定元素的索引,若是此列表中不包含该元素,则返回 -1。
Queue接口定义了队列数据结构,元素是有序的(按插入顺序),先进先出。Queue接口相关的部分UML类图以下:
DeQueue(Double-ended queue)为接口,继承了Queue接口,建立双向队列,灵活性更强,能够前向或后向迭代,在队头队尾都可心插入或删除元素。它的两个主要实现类是ArrayDeque和LinkedList。
public ArrayDeque() { // 默认容量为16 elements = new Object[16]; } public ArrayDeque(int numElements) { // 指定容量的构造函数 allocateElements(numElements); } private void allocateElements(int numElements) { int initialCapacity = MIN_INITIAL_CAPACITY;// 最小容量为8 // Find the best power of two to hold elements. // Tests "<=" because arrays aren't kept full. // 若是要分配的容量大于等于8,扩大成2的幂(是为了维护头、尾下标值);不然使用最小容量8 if (numElements >= initialCapacity) { initialCapacity = numElements; initialCapacity |= (initialCapacity >>> 1); initialCapacity |= (initialCapacity >>> 2); initialCapacity |= (initialCapacity >>> 4); initialCapacity |= (initialCapacity >>> 8); initialCapacity |= (initialCapacity >>> 16); initialCapacity++; if (initialCapacity < 0) // Too many elements, must back off initialCapacity >>>= 1;// Good luck allocating 2 ^ 30 elements } elements = new Object[initialCapacity]; }
add(E e) 调用 addLast(E e) 方法: public void addLast(E e) { if (e == null) throw new NullPointerException("e == null"); elements[tail] = e; // 根据尾索引,添加到尾端 // 尾索引+1,并与数组(length - 1)进行取‘&’运算,由于length是2的幂,因此(length-1)转换为2进制全是1, // 因此若是尾索引值 tail 小于等于(length - 1),那么‘&’运算后仍为 tail 自己;若是恰好比(length - 1)大1时, // ‘&’运算后 tail 便为0(即回到了数组初始位置)。正是经过与(length - 1)进行取‘&’运算来实现数组的双向循环。 // 若是尾索引和头索引重合了,说明数组满了,进行扩容。 if ((tail = (tail + 1) & (elements.length - 1)) == head) doubleCapacity();// 扩容为原来的2倍 } addFirst(E e) 的实现: public void addFirst(E e) { if (e == null) throw new NullPointerException("e == null"); // 此处若是head为0,则-1(1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111)与(length - 1)进行取‘&’运算,结果必然是(length - 1),即回到了数组的尾部。 elements[head = (head - 1) & (elements.length - 1)] = e; // 若是尾索引和头索引重合了,说明数组满了,进行扩容 if (head == tail) doubleCapacity(); }
remove()方法最终都会调对应的poll()方法: public E poll() { return pollFirst(); } public E pollFirst() { int h = head; @SuppressWarnings("unchecked") E result = (E) elements[h]; // Element is null if deque empty if (result == null) return null; elements[h] = null; // Must null out slot // 头索引 + 1 head = (h + 1) & (elements.length - 1); return result; } public E pollLast() { // 尾索引 - 1 int t = (tail - 1) & (elements.length - 1); @SuppressWarnings("unchecked") E result = (E) elements[t]; if (result == null) return null; elements[t] = null; tail = t; return result; }
优先队列跟普通的队列不同,普通队列是一种遵循FIFO规则的队列,拿数据的时候按照加入队列的顺序拿取。 而优先队列每次拿数据的时候都会拿出优先级最高的数据。
优先队列内部维护着一个堆,每次取数据的时候都从堆顶拿数据(堆顶的优先级最高),这就是优先队列的原理。
public boolean add(E e) { return offer(e); // add方法内部调用offer方法 } public boolean offer(E e) { if (e == null) // 元素为空的话,抛出NullPointerException异常 throw new NullPointerException(); modCount++; int i = size; if (i >= queue.length) // 若是当前用堆表示的数组已经满了,调用grow方法扩容 grow(i + 1); // 扩容 size = i + 1; // 元素个数+1 if (i == 0) // 堆尚未元素的状况 queue[0] = e; // 直接给堆顶赋值元素 else // 堆中已有元素的状况 siftUp(i, e); // 从新调整堆,从下往上调整,由于新增元素是加到最后一个叶子节点 return true; } private void siftUp(int k, E x) { if (comparator != null) // 比较器存在的状况下 siftUpUsingComparator(k, x); // 使用比较器调整 else // 比较器不存在的状况下 siftUpComparable(k, x); // 使用元素自身的比较器调整 } private void siftUpUsingComparator(int k, E x) { while (k > 0) { // 一直循环直到父节点还存在 int parent = (k - 1) >>> 1; // 找到父节点索引,等同于(k - 1)/ 2 Object e = queue[parent]; // 得到父节点元素 // 新元素与父元素进行比较,若是知足比较器结果,直接跳出,不然进行调整 if (comparator.compare(x, (E) e) >= 0) break; queue[k] = e; // 进行调整,新位置的元素变成了父元素 k = parent; // 新位置索引变成父元素索引,进行递归操做 } queue[k] = x; // 新添加的元素添加到堆中 }
public E poll() { if (size == 0) return null; int s = --size; // 元素个数-1 modCount++; E result = (E) queue[0]; // 获得堆顶元素 E x = (E) queue[s]; // 最后一个叶子节点 queue[s] = null; // 最后1个叶子节点置空 if (s != 0) siftDown(0, x); // 从上往下调整,由于删除元素是删除堆顶的元素 return result; } private void siftDown(int k, E x) { if (comparator != null) // 比较器存在的状况下 siftDownUsingComparator(k, x); // 使用比较器调整 else // 比较器不存在的状况下 siftDownComparable(k, x); // 使用元素自身的比较器调整 } private void siftDownUsingComparator(int k, E x) { int half = size >>> 1; // 只需循环节点个数的通常便可 while (k < half) { int child = (k << 1) + 1; // 获得父节点的左子节点索引,即(k * 2)+ 1 Object c = queue[child]; // 获得左子元素 int right = child + 1; // 获得父节点的右子节点索引 if (right < size && comparator.compare((E) c, (E) queue[right]) > 0) // 左子节点跟右子节点比较,取更大的值 c = queue[child = right]; if (comparator.compare(x, (E) c) <= 0) // 而后这个更大的值跟最后一个叶子节点比较 break; queue[k] = c; // 新位置使用更大的值 k = child; // 新位置索引变成子元素索引,进行递归操做 } queue[k] = x; // 最后一个叶子节点添加到合适的位置 }
public boolean remove(Object o) { int i = indexOf(o); // 找到数据对应的索引 if (i == -1) // 不存在的话返回false return false; else { // 存在的话调用removeAt方法,返回true removeAt(i); return true; } } private E removeAt(int i) { modCount++; int s = --size; // 元素个数-1 if (s == i) // 若是是删除最后一个叶子节点 queue[i] = null; // 直接置空,删除便可,堆仍是保持特质,不须要调整 else { // 若是是删除的不是最后一个叶子节点 E moved = (E) queue[s]; // 得到最后1个叶子节点元素 queue[s] = null; // 最后1个叶子节点置空 siftDown(i, moved); // 从上往下调整 if (queue[i] == moved) { // 若是从上往下调整完毕以后发现元素位置没变,从下往上调整 siftUp(i, moved); // 从下往上调整 if (queue[i] != moved) return moved; } } return null; }
先执行 siftDown() 下滤过程:
再执行 siftUp() 上滤过程:
一、jdk内置的优先队列PriorityQueue内部使用一个堆维护数据,每当有数据add进来或者poll出去的时候会对堆作从下往上的调整和从上往下的调整。
二、PriorityQueue不是一个线程安全的类,若是要在多线程环境下使用,可使用 PriorityBlockingQueue 这个优先阻塞队列。其中add、poll、remove方法都使用 ReentrantLock 锁来保持同步,take() 方法中若是元素为空,则会一直保持阻塞。
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https://blog.csdn.net/Faker_Wang/article/details/80923155
https://blog.csdn.net/m0_37869177/article/details/88847569
https://www.iteye.com/blog/shmilyaw-hotmail-com-1825171
http://www.javashuo.com/article/p-yxcuegvg-cx.html
黄小斜是 985 硕士,阿里巴巴Java工程师,在自学编程、技术求职、Java学习等方面有丰富经验和独到看法,但愿帮助到更多想要从事互联网行业的程序员们。 做者专一于 JAVA 后端技术栈,热衷于分享程序员干货、学习经验、求职心得,以及自学编程和Java技术栈的相关干货。 黄小斜是一个斜杠青年,坚持学习和写做,相信终身学习的力量,但愿和更多的程序员交朋友,一块儿进步和成长!
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