開發場景中Java 集合的最佳選擇

在 Java 開發中，集合類是處理數據的核心工具。合理選擇集合，不僅可以提高代碼效率，還能讓代碼更簡潔。本篇文章將重點探討 List、Set 和 Map?的適用場景及優缺點，幫助你在實際開發中找到最佳解決方案。

一、List：有序存儲的/最佳選擇

1. ArrayList：快速查詢與動態數組

應用場景：當你需要頻繁查詢元素，或者存儲的元素數目動態變化時，ArrayList 是首選。例如：分頁展示用戶數據。

代碼示例：

List<String> users = new ArrayList<>();
users.add("Alice");
users.add("Bob");
System.out.println(users.get(1)); // 輸出 Bob

底層結構：ArrayList 使用一個 動態數組 來存儲元素。初始時，數組的大小是固定的，當元素超過數組的容量時，會自動擴展數組的大小。

優點：

查詢效率高：數組支持按索引快速訪問元素，時間復雜度為 O(1)，因此 get() 操作非常高效。
內存局部性：數組存儲在連續的內存空間中，CPU 緩存友好，可以利用 CPU 的緩存機制提高訪問效率。

缺點：

插入和刪除效率低：當插入或刪除元素時，尤其是在中間位置時，必須移動數組中的大量元素，時間復雜度為 O(n)。
擴容操作代價高：數組擴容時需要分配新的數組并將舊數組元素復制到新數組，操作的時間復雜度為 O(n)。

2. LinkedList：高效增刪的雙向鏈表

應用場景：需要頻繁在列表中間或首尾插入、刪除數據時，例如實現任務隊列。

代碼示例：

LinkedList<String> tasks = new LinkedList<>();
tasks.addFirst("Task1");
tasks.addLast("Task2");
tasks.removeFirst();

底層結構：LinkedList 使用 雙向鏈表，每個元素都有兩個指針：一個指向前一個元素，一個指向下一個元素。這樣可以在常數時間內插入或刪除元素。

優點：

插入和刪除高效：無論是在鏈表的頭部、中部還是尾部，插入和刪除元素的時間復雜度都為 O(1)，因為只需要改變相關節點的指針。
內存使用靈活：每個元素的內存可以分散存儲，不需要連續的內存塊。

【比如在中間插入】

假設需要在鏈表中的某個位置 node 前插入新節點 newNode：

將 newNode 的 next 指向 node，將 newNode 的 prev 指向 node.prev。

更新 node.prev.next 為 newNode，更新 node.prev 為 newNode。

這只涉及 4 次指針操作，與鏈表的長度無關，因此在已定位到目標節點后，插入操作的時間復雜度為 O(1)。

缺點：

查詢效率低：為了查找元素，必須從頭節點或尾節點開始遍歷鏈表，時間復雜度為 O(n)。
內存開銷大：每個元素都需要額外存儲指向前后元素的指針，相較于數組，占用更多的內存。

二、Set：無重復集合的首選

1. HashSet：高效去重

應用場景：當需要存儲一組不允許重復的元素，且對順序沒有要求時，例如用戶注冊時驗證用戶名的唯一性。

代碼示例

Set<String> usernames = new HashSet<>();
usernames.add("Alice");
usernames.add("Bob");
usernames.add("Alice"); // 重復的元素會被忽略
System.out.println(usernames.size()); // 輸出 2

底層結構：HashSet 使用 哈希表（HashMap）【哈希表在文末有補充講解】來存儲元素。哈希表通過將元素的哈希碼映射到表中的桶來進行存儲，確保元素是唯一的。

優點：

去重高效：哈希表能夠快速判斷元素是否已存在，因為它通過哈希值進行查找，時間復雜度為 O(1)。
查詢效率高：哈希表的查找時間復雜度為 O(1)，因此 contains() 和 add() 操作非常高效。

缺點：

無序存儲：哈希表并不維護元素的順序，因此 HashSet 中的元素是無序的。
哈希沖突：不同的元素可能具有相同的哈希值，哈希沖突會影響性能，但通常情況下，哈希表的設計會盡量減少沖突的概率。

2. LinkedHashSet：有序去重

應用場景：當需要去重的同時保留插入順序，例如記錄用戶最近瀏覽的商品。

代碼示例：

Set<String> products = new LinkedHashSet<>();
products.add("Laptop");
products.add("Phone");
products.add("Laptop"); // 再次添加無效
System.out.println(products); // 輸出 [Laptop, Phone]

底層結構：LinkedHashSet 使用一個 哈希表 來存儲元素，并通過一個 雙向鏈表 來維護元素的插入順序。

優點：

有序存儲：由于鏈表的存在，LinkedHashSet 能夠保持元素的插入順序，訪問時能夠按照插入的順序遍歷元素。
去重高效：與 HashSet 一樣，哈希表提供了快速的查找和去重機制。

缺點：性能略低于 HashSet，由于還需要維護鏈表，LinkedHashSet 的操作稍微比 HashSet 慢，但差距通常不大。

3. TreeSet：排序與去重兼備

應用場景：當需要去重的同時對元素進行排序，例如實現排行榜或數據字典。

代碼示例：

TreeSet<Integer> scores = new TreeSet<>();
scores.add(50);
scores.add(80);
scores.add(70);
System.out.println(scores); // 輸出 [50, 70, 80]

底層結構：TreeSet 使用 紅黑樹 來存儲元素。紅黑樹是一種自平衡的二叉搜索樹，能夠確保樹的深度保持在對數級別。

優點：

有序存儲：TreeSet 會自動對元素進行排序，默認按自然順序排序（compareTo(Object obj)）或者通過傳入 Comparator 自定義排序）。
查找、插入和刪除的時間復雜度為 O(log n)：由于紅黑樹的結構特性，所有操作的時間復雜度為對數級別。

缺點：性能較低，相比哈希表，紅黑樹的插入、刪除和查找操作的時間復雜度為 O(log n)，因此在大量數據操作時，性能略遜色于 HashSet 和 LinkedHashSet。

三、Map：鍵值對存儲的首選

Map 是存儲鍵值對的集合類，每個鍵唯一對應一個值。常用于快速查找和關聯關系的存儲。

1. HashMap：高效的鍵值映射

應用場景：需要高效查找時，例如存儲用戶 ID 和用戶信息的映射。

代碼示例：

Map<Integer, String> userMap = new HashMap<>();
userMap.put(1, "Alice");
userMap.put(2, "Bob");
System.out.println(userMap.get(1)); // 輸出 Alice

底層結構：HashMap 使用 哈希表 來存儲鍵值對，通過鍵的哈希碼來確定存儲位置。

優點：

查找和插入高效：查找、插入和刪除操作的時間復雜度為 O(1)，通過哈希值直接定位位置。
支持鍵值對的存儲：每個鍵對應唯一的值，適合各種映射操作。

缺點：

無序存儲：哈希表中的元素是無序的，因此遍歷時無法保證順序。

2. LinkedHashMap：有序的鍵值映射

應用場景：需要既保持插入順序，又能高效查找，例如實現最近訪問頁面的緩存。

代碼示例：

Map<Integer, String> accessLog = new LinkedHashMap<>();
accessLog.put(1, "HomePage");
accessLog.put(2, "ProfilePage");
accessLog.put(3, "SettingsPage");
System.out.println(accessLog); // 輸出 {1=HomePage, 2=ProfilePage, 3=SettingsPage}

底層結構：LinkedHashMap 使用 哈希表 存儲元素，并通過 雙向鏈表 維護元素的插入順序。

優點：

有序存儲：保持了元素的插入順序，遍歷時能夠按照插入順序輸出。
高效查找：與 HashMap 一樣，查詢和插入操作的時間復雜度為 O(1)。

缺點：內存開銷較大，需要額外的內存來存儲鏈表指針。

3. TreeMap：有序的鍵值存儲

應用場景：需要按鍵排序存儲鍵值對，例如實現字典或排行榜。

代碼示例：

Map<Integer, String> sortedMap = new TreeMap<>();
sortedMap.put(3, "C");
sortedMap.put(1, "A");
sortedMap.put(2, "B");
System.out.println(sortedMap); // 輸出 {1=A, 2=B, 3=C}

底層結構：TreeMap 使用 紅黑樹 來存儲鍵值對，按照鍵的自然順序（或通過指定的 Comparator）進行排序。
優點：
- 有序存儲：自動對鍵進行排序，適用于需要順序訪問鍵值對的場景。
- 高效的查找、插入和刪除：操作時間復雜度為 O(log n)。
缺點：性能略低于 HashMap 和 LinkedHashMap，由于紅黑樹需要維護平衡，操作的時間復雜度為對數級別，性能不如哈希表

4. Properties

應用場景

Properties 常用于管理應用程序的配置信息，如數據庫連接信息、語言國際化資源等。
它可以方便地加載和存儲鍵值對到 .properties 文件中，支持流式操作。

代碼示例：

import java.io.*;
import java.util.Properties;
?
public class PropertiesExample {public static void main(String[] args) throws IOException {Properties properties = new Properties();// 設置鍵值對properties.setProperty("database.url", "jdbc:mysql://localhost:3306/mydb");properties.setProperty("database.user", "root");properties.setProperty("database.password", "password");
?// 保存到文件try (FileOutputStream output = new FileOutputStream("config.properties")) {properties.store(output, "Database Configuration");}
?// 從文件加載try (FileInputStream input = new FileInputStream("config.properties")) {properties.load(input);}
?// 打印所有屬性properties.forEach((key, value) -> System.out.println(key + ": " + value));}
}

底層結構

Properties 的基礎是 Hashtable：
- 底層采用線程安全的哈希表結構。
- 鍵和值均為字符串類型（String），以適應配置文件的存儲和解析需求。
- 提供了 load() 和 store() 方法，用于流式操作，方便配置文件的讀寫。

優點

簡單直觀：內置方法支持直接操作配置文件，減少手動解析的復雜性；適合存儲和管理小規模配置。
線程安全：繼承自 Hashtable，所有操作均是同步的，適合簡單的多線程環境。
與文件系統集成良好：提供了流式操作接口，方便將鍵值對直接保存為 .properties 文件或從文件中加載。

缺點

性能較低：由于繼承自同步的 Hashtable，在現代高并發場景下不推薦使用，性能落后于 HashMap。
局限性：僅支持 String 類型的鍵值對，若需要存儲復雜對象，需額外序列化。
不適合大規模配置：適合小型項目或簡單模塊的配置管理，大型系統建議采用更復雜的配置管理工具（如 Apache Commons Configuration 或 Spring）。

總結

集合類	底層數據結構	主要優點	主要缺點
ArrayList	動態數組	查詢效率高，支持隨機訪問	插入刪除效率低，擴容代價大
LinkedList	雙向鏈表	插入刪除效率高，內存靈活	查詢效率低，占用內存大
HashSet	哈希表	查詢和去重效率高	無序存儲，受哈希沖突影響
LinkedHashSet	哈希表 + 雙向鏈表	有序存儲，去重效率高	內存占用較高
TreeSet	紅黑樹	有序存儲，按自然順序或自定義順序排序	性能略低于哈希表，操作復雜度為 `O(log n)`
HashMap	哈希表	查找和插入效率高，支持鍵值對映射	無序存儲，受哈希沖突影響
LinkedHashMap	哈希表 + 雙向鏈表	有序存儲，按插入順序遍歷鍵值對	內存開銷較高
TreeMap	紅黑樹	有序存儲，按鍵自然順序或自定義順序排序	性能略低于哈希表，操作復雜度為 `O(log n)`
Properties	哈希表（繼承自 `Hashtable`）	專為存儲鍵值對配置設計，支持讀寫 `.properties` 文件	性能較低（繼承自同步的 `Hashtable`），不適合高并發