什么是集合框架

集合本質是java所實現的一組數據結構，提供了不同的增刪改查方法。

集合就是定義了接口，再通過不同的類去實現定義的接口，這些實現了接口的類就是集合類，例如list，stack，map。

集合框架的重要性

使用成熟的集合框架，有助于我們便捷、快速的寫出高效、穩定的代碼學習背后的數據結構知識，有助于我們理解各個集合的優缺點及使用場景?

背后涉及的數據結構和算法

數據結構

容器背后的數據結構

什么是算法?

算法(Algorithm):就是定義良好的計算過程，他取一個或一組的值為輸入，并產生出一個或一組值作為輸出。簡單來說算法就是一系列的計算步驟，用來將輸入數據轉化成輸出結果。

時間復雜度和空間復雜度

算法優劣的衡量

算法效率

算法效率分析分為兩種：第一種是時間效率，第二種是空間效率。時間效率被稱為時間復雜度，而空間效率被稱作空間復雜度。 時間復雜度主要衡量的是一個算法的運行速度，而空間復雜度主要衡量一個算法所需要的額外空間，在計算機發展的早期，計算機的存儲容量很小。所以對空間復雜度很是在乎。但是經過計算機行業的迅速發展，計算機的存儲容量已經達到了很高的程度。所以我們如今已經不需要再特別關注一個算法的空間復雜度。

時間復雜度

?時間復雜度的定義：在計算機科學中，算法的時間復雜度是一個數學函數，它定量描述了該算法的運行時間。一個算法執行所耗費的時間，從理論上說，是不能算出來的，只有你把你的程序放在機器上跑起來，才能知道。但是我們需要每個算法都上機測試嗎？是可以都上機測試，但是這很麻煩，所以才有了時間復雜度這個分析方式。一個算法所花費的時間與其中語句的執行次數成正比例，算法中的基本操作的執行次數，為算法的時間復雜度。?

推導大O階方法

?空間復雜度

空間復雜度是對一個算法在運行過程中臨時占用存儲空間大小的量度 。空間復雜度不是程序占用了多少bytes的空間，因為這個也沒太大意義，所以空間復雜度算的是變量的個數。空間復雜度計算規則基本跟時間復雜度類似，也使用大O漸進表示法。