【Java高频面试问题】数据结构篇
【Java高频面试问题】数据结构篇
- ArrayList原理
- 一、数据结构与初始化
- 二、扩容机制（核心）
- 三、添加元素流程（add方法）
- 四、性能特点
- 五、高频面试题
- ✅ 关键总结
- HashMap原理
- 一、数据结构演进
- 二、核心实现原理
- 三、扩容机制（resize）
- 四、线程安全问题
- 五、高频面试题
- ✅ 关键总结
ArrayList原理
一、数据结构与初始化
-
底层结构：基于动态数组（
Object[] elementData）实现，支持索引随机访问，查询效率高（O(1)）。 -
初始化机制：
- 无参构造时，初始容量为 0（首次添加元素时扩容为默认容量 10）。
- 指定容量的构造器（如
new ArrayList(20)）直接分配对应大小的数组。
二、扩容机制（核心）
-
触发条件：添加元素时，若当前元素数量
size + 1 > 数组长度，则触发扩容。 -
扩容规则：
- 新容量 = 旧容量 × 1.5（位运算实现：
newCapacity = oldCapacity + (oldCapacity >> 1)）。 - 首次扩容时，默认容量为 10。
- 新容量 = 旧容量 × 1.5（位运算实现：
-
扩容步骤：
a. 创建新数组（大小为计算后的新容量）；
b. 复制原数组元素到新数组（Arrays.copyOf()）；
c. 更新底层数组引用指向新数组。
三、添加元素流程（add方法）
- 检查当前数组是否需扩容，若需扩容则执行
grow()方法。 - 将新元素存入数组末尾（
elementData[size] = element）。 - 元素数量
size自增 1。
四、性能特点
| 操作 | 时间复杂度 | 说明 |
|---|---|---|
| 随机访问 | O(1) | 数组索引直接定位元素 |
| 尾部插入 | 均摊 O(1) | 偶尔触发扩容复制操作 |
| 中间插入/删除 | O(n) | 需移动后续元素（System.arraycopy） |
- 线程不安全：多线程并发修改会导致数据不一致（如
ConcurrentModificationException）。 - 替代方案：需线程安全时使用
Vector或Collections.synchronizedList。
五、高频面试题
-
扩容因子为什么是 1.5？
- 空间与时间权衡：倍数过小导致频繁扩容；过大导致内存浪费。1.5 倍经验证为较优解。
-
ArrayList(int capacity) 会立即分配数组吗？
- 是，直接初始化指定容量的数组（不触发首次扩容）。
-
ArrayList 与 LinkedList 的区别？
| 特性 | ArrayList | LinkedList |
|---|---|---|
| 底层结构 | 动态数组 | 双向链表 |
| 随机访问效率 | O(1)（快） | O(n)（慢） |
| 中间增删效率 | O(n)（慢） | O(1)（快） |
| 内存占用 | 连续内存，无额外指针 | 节点存储前后指针 |
-
Arrays.asList() 转换后的 List 能扩容吗？
- 不能！返回的是固定大小的
Arrays内部类ArrayList（非java.util.ArrayList）。
- 不能！返回的是固定大小的
✅ 关键总结
- 扩容是性能瓶颈：预估数据量并指定初始容量可避免频繁扩容。
- 适用场景：高频查询、尾部插入；避免频繁中间增删。
- 线程安全：优先选择
CopyOnWriteArrayList。
HashMap原理
一、数据结构演进
- JDK 1.7：数组 + 单向链表
- 哈希冲突采用 拉链法（头插法），插入新节点到链表头部。
- 问题：链表过长时查询退化至 O(n)；多线程扩容时头插法可能形成循环链表导致死循环。
// JDK 1.7 Entry节点（头插法）
void addEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) {Entry<K,V> e = table[bucketIndex];table[bucketIndex] = new Entry<>(hash, key, value, e); // 新节点指向原头节点
}
- JDK 1.8：数组 + 链表/红黑树
- 链表长度 ≥8 且数组长度 ≥64 时，链表转为红黑树（查询效率 O(n) → O(log n)）；
- 树节点 ≤6 时退化为链表；
- 插入方式改为尾插法，解决多线程死循环问题。
二、核心实现原理
-
哈希计算与索引定位
- 扰动函数：
(h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16)，混合高低位减少哈希冲突。 - 索引计算：
index = (n - 1) & hash（n为数组长度，必须为 2 的幂）。
- 扰动函数：
-
为何容量为 2 的幂？
- 位运算
&替代取模%提升性能； - 使
(n-1)的二进制全为 1，哈希分布更均匀。
- 位运算
-
put 方法流程
a. 数组未初始化则扩容（默认容量 16）；
b. 计算索引位置，若桶为空则直接插入；
c. 若桶为红黑树，按树结构插入；
d. 若桶为链表，遍历插入（尾插法），链表≥8 时触发树化；
e. 插入后检查负载因子（默认 0.75），超过阈值则扩容。
三、扩容机制（resize）
- 触发条件：元素数量 > 容量 × 负载因子（默认 16×0.75=12）。
- 扩容过程：
- 容量翻倍（新容量 = 旧容量 << 1）；
- 重新计算节点位置：原节点索引不变或迁移至
原索引 + 旧容量位置（高位变化判断）。
- 树拆分：红黑树在扩容时按哈希值高低位拆分为两个链表，若长度≤6则退化为链表。
四、线程安全问题
-
多线程操作风险
- 数据覆盖：并发 put 时相同哈希值的节点可能被覆盖。
- 死循环（JDK 1.7）：头插法扩容时链表倒序形成环（尾插法在 JDK 1.8 解决）。
-
替代方案：使用
ConcurrentHashMap（分段锁或 CAS + synchronized）。
五、高频面试题
-
为什么负载因子是 0.75？
- 权衡空间与时间：过低导致频繁扩容；过高增加哈希冲突概率。
-
HashMap 允许 Null 键/值吗？
- 允许一个 Null 键和多个 Null 值（HashTable 不允许）。
-
重写 equals 为什么要重写 hashCode？
- 确保相同对象哈希值一致，否则可能导致 put/get 时定位到不同桶。
✅ 关键总结
| 特性 | JDK 1.7 | JDK 1.8 |
|---|---|---|
| 数据结构 | 数组 + 链表 | 数组 + 链表/红黑树 |
| 插入方式 | 头插法 | 尾插法 |
| 哈希冲突解决 | 纯拉链法 | 链表树化优化 |
| 多线程扩容安全性 | 可能死循环 | 无死循环（尾插法保证） |
持续更新中…