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在 Java 開發中，集合類的選擇直接影響程序的性能和代碼的可維護性。不同的數據結構適用于不同的場景，盲目使用可能導致內存浪費、性能下降甚至邏輯錯誤。本文將從底層原理、時間復雜度、內存占用和典型場景出發，對比分析 ArrayList vs LinkedList、HashMap vs TreeMap，幫助你做出合理選擇。

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一、ArrayList vs LinkedList：線性結構的對決

1. 底層數據結構

• ArrayList：基于動態數組實現，內存連續分配。
• LinkedList：基于雙向鏈表實現，節點通過指針連接。

2. 時間復雜度對比

操作	ArrayList	LinkedList
隨機訪問（get）	O(1)	O(n)
頭部插入/刪除	O(n)（需移動元素）	O(1)
尾部插入/刪除	O(1)（均攤時間）	O(1)
中間插入/刪除	O(n)	O(n)（需遍歷到位置）

3. 內存占用

• ArrayList：內存緊湊，僅存儲數據和容量字段。但可能存在預分配空間（默認擴容為原容量的 1.5 倍）。
• LinkedList：每個節點需額外存儲前驅和后繼指針，內存占用約為 ArrayList 的 2 倍。

4. 適用場景

• 選擇 ArrayList：
  • 需要頻繁隨機訪問元素（如按索引查詢）。
  • 尾部插入/刪除操作較多（如棧或隊列場景）。
  • 內存敏感，需減少空間碎片。
• 選擇 LinkedList：
  • 頻繁在頭部或中間插入/刪除（如實現隊列或雙向隊列）。
  • 無需隨機訪問，僅需順序遍歷（如迭代器遍歷）。

5. 誤區與注意事項

• “LinkedList 插入一定比 ArrayList 快”：實際在中間插入時，LinkedList 需要遍歷到目標位置，耗時可能超過 ArrayList 的元素移動。
• 內存局部性：ArrayList 的連續內存對 CPU 緩存更友好，遍歷速度更快。

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二、HashMap vs TreeMap：鍵值對的兩種哲學

1. 底層數據結構

• HashMap：基于哈希表（數組 + 鏈表/紅黑樹，Java 8 優化）。
• TreeMap：基于紅黑樹（平衡二叉搜索樹）。

2. 時間復雜度對比

操作	HashMap（平均）	TreeMap
插入（put）	O(1)	O(log n)
查詢（get）	O(1)	O(log n)
范圍查詢（如子圖）	不支持	O(log n + k)

3. 核心特性

• HashMap：
  • 無序存儲，鍵的哈希值決定位置。
  • 允許 null 鍵和 null 值。
  • 負載因子（默認 0.75）控制擴容閾值。
• TreeMap：
  • 按鍵的自然順序或自定義 Comparator 排序。
  • 支持范圍查詢（如 subMap()、tailMap()）。
  • 鍵不可為 null（依賴比較邏輯）。

4. 適用場景

• 選擇 HashMap：
  • 需要快速存取鍵值對，且不關心順序。
  • 數據量大且哈希沖突較少（合理設計哈希函數）。
  • 允許 null 鍵值。
• 選擇 TreeMap：
  • 需要按順序遍歷鍵（如按字母序輸出）。
  • 頻繁執行范圍查詢（如查找 10~20 之間的鍵）。
  • 需自定義排序規則（如按對象屬性排序）。

5. 誤區與注意事項

• 哈希沖突：HashMap 在哈希沖突嚴重時，鏈表會轉為紅黑樹（Java 8+），但仍需設計良好的哈希函數。
• 線程安全：二者均非線程安全，多線程場景需用 ConcurrentHashMap 或 Collections.synchronizedMap。

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三、綜合選擇策略

1. 根據操作類型選擇：

   • 頻繁隨機訪問 → ArrayList。
   • 頻繁插入刪除 → 根據位置選擇 LinkedList 或 ArrayList。
   • 需要排序 → TreeMap。
   • 純鍵值存取 → HashMap。

2. 根據數據規模選擇：

   • 小數據量：結構差異對性能影響較小，優先考慮代碼可讀性。
   • 大數據量：關注時間復雜度，避免線性操作（如 LinkedList 的遍歷）。

3. 通過性能測試驗證：理論分析需結合實際場景測試（如 JMH 基準測試）。

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四、總結

• ArrayList：隨機訪問之王，尾部操作高效，內存友好。
• LinkedList：頭尾插入刪除利器，但慎用于遍歷和中間操作。
• HashMap：快速鍵值存取，無序場景首選。
• TreeMap：有序鍵值對的終極選擇，支持復雜查詢。

最終，選擇集合類時需明確需求：是更關注速度、內存，還是功能特性？理解底層原理，結合實際場景，才能寫出高效健壯的代碼。