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1. Java集合框架体系

首先Java中的集合分为单列集合Collection和双列集合Map，单列集合又分为List集合和Set集合。其中List是有序的，可重复的，Set是无序的，不可重复的，唯一的。List的实现类有Vector、ArrayList、LinkedList。而Set的实现类有HashSet哈希表结构、TreeSet红黑树结构，双列集合Map中包括HashTable，HashMap，ConcurrentHashMap、TreeMap。

2. 算法复杂度分析

大O表示法：不具体表示代码真正的执行时间和空间，而是表示代码执行时间和消耗空间随数据规模增长的变化趋势。

3. List相关面试题

3.1 数组

数组Array是一种用连续的内存空间存储相同数据类型数据的线性数据结构。

只要创建了这个数组，那就会去堆内存中开辟这个空间，用来存放数组，栈内存中存放的是指向首地址的指针。

3.1.1 为什么数组索引从0开始而不是从1开始呢？

因为以0开始时寻址公式如下，寻址公式中，baseAddress是数组的首地址，i是对应的索引值，dataTypeSize是数组元素类型的大小。但是如果是从1开始，寻址公式就变成了如下所示，变成这样以后，在每次寻址时都要多计算一次减法操作，当数据量大的时候这是一种消耗。

3.1.2 操作数组的时间复杂度（查找）

1. 随机查询，即根据索引查询，数组元素的访问就是通过索引来访问的，计算机通过数组的首个元素的地址以及寻址公式完成查询。所以时间复杂度是O(1)。

2. 未知索引查询，如果从前往后依次遍历，时间复杂度就是O(n)，但是二分查找的话就是O(logn)。

3.1.3 操作数组的时间复杂度（插入、删除）

数组是一段连续的内存空间，因此为了保证数组的连续性会使得数组的插入和删除的效率很低。时间复杂度是O(n)。

3.2 ArrayList源码分析

首先是ArrayList中的成员变量：重要的有三个：默认初始的容量：10，Object[] elementData数组，这个数组是真正用来存储数据的；还有一个我们经常使用的size。

接着是ArrayList的构造方法：一个是带初始化容量的构造函数，一个是无参的构造函数，还有一个是Collection对象的构造函数，分别如下：

ArrayList的添加和扩容操作：当第1次添加元素时，需要进行扩容，如果没有指定容量，那就是扩到10。接着再添加元素时就不需要进行扩容，直接添加即可。但是当添加第11个元素的时候，容量不够了，这时候需要去扩容，扩容的方法有两步重要操作：增加原来容量的1.5倍，如由10变为了15；接着就是将原数组拷贝到扩容后的新数组中。

3.3 ArrayList底层实现原理是什么？

首先ArrayList底层是使用动态数组实现的，初始容量为0，当第一次添加元素时扩容为初始容量10，当进行扩容时，容量变为原来的1.5倍，并且每次都需要拷贝数组。ArrayList在添加数组的时候，需要确保已使用长度+1之后足够存储下下一个数据。计算数组的容量，如果当前数组已使用长度+1后大于当前数组的容量，则需要调用扩容方法。确保新增数据有地方存储之后，则将新元素添加到位于size的位置上。最后返回boolean值。

3.4 ArrayList list = new ArrayList(10) 中的list扩容了几次？

当指定集合大小时，执行的是有参构造，在构造的时候就直接创建了对应大小的数组，所以0次扩容。 

3.5 如何实现数组和List之间的转换？

首先是数组转换成List：List<String>  list = Arrays.asList(strs)，调用的是asList方法。该方法的底层是使用的Arrays类中的一个内部类ArrayList来构造的集合，在这个集合的构造器中，把传入的集合进行了包装，最终指向的是同一块地址区域，所以当改变原数组时，这个集合中的元素也会跟着改变。

集合转换为数组：String[] array = list.toArray(new String[list.size()])，使用的是toArray方法，底层是对数组进行拷贝，拷贝完以后就跟原来的数组没什么关系了，所以当原集合改变时，新的数组也不会再发生改变。

3.6 ArrayList与LinkedList的区别是什么？

3.6.1 链表

链表中的每一个元素称为结点，物理存储单元上，是非连续、非顺序的存储结构。

单向链表时间复杂度分析：

查询操作：时间复杂度是O(n)；

新增或者删除操作：时间复杂度也是O(n)，只要在添加和删除头节点的时候不需要遍历链表，时间复杂度是O(1)。

双向链表，需要额外的两个空间来存储后继节点和前驱节点。

双向链表时间复杂度分析：

查询头尾节点的时间复杂度是O(1)，平均的查询时间复杂度是O(n)，给定节点找前驱节点的时间复杂度是O(1)。

新增或者删除：删除或新增头尾节点的时间复杂度是O(1)，平均的删除或者新增时间复杂度是O(n)，给定节点新增或者删除的时间复杂度是O(1)。

3.6.2 ArrayList与LinkedList的区别是什么？

首先说一下这两个底层的数据结构：ArrayList的底层数据结构是动态数组，而LinkedList的底层数据结构是双向链表。

接着说一下操作数据的效率：查询：ArrayList是数组，所以是连续的存储空间，按照下标查询时间复杂度是O(1)，即按照索引值就能查询。LinkedList不支持下表查询。无索引情况下，时间复杂度都是O(n)。新增和删除：由于数组新增和删除需要挪动数组，所以时间复杂度是O(n)而双向链表除了头尾节点以外，删除和插入都得查询，所以时间复杂度是O(n)。

接下来是内存空间的占用：ArrayList底层是数组，内存是连续的，节省内存。而LinkedList是双向链表，需要存储数据以及两个指针，比较占用内存。

最后是线程安全方面：ArrayList和LinkedList都不是线程安全的，如果需要保证线程安全有两种方案：在方法内使用，局部变量不涉及到线程安全问题；使用synchronized来包装这两个变量，就是线程安全的了。

4. HashMap相关面试题

4.1 HashMap的实现原理

HashMa底层使用的是数据加链表的结构进行存储的，根据key的值计算hash值，将其值填充到对应数组的索引处，如果两个key计算得到的hash值相同，则称为hash冲突。这时，如果key是一样的，那就会覆盖原来key的值，而如果key不一样，那么就将其添加到该索引处的链表或者红黑树中。即这就是用拉链法解决hash冲突。使用红黑树替代链表的好处就是查询数据时，效率更高，红黑树的复杂度是O(logn)，而链表是O(n)。当获取key对应的值时，就是将key的hash值计算出来，去数组中找链表或者红黑树。

4.2 HashMap的jdk1.7和jdk1.8有什么区别？

jdk1.8之前，拉链法解决hash冲突时，就是使用链表，而1.8开始使用链表和红黑树。当链表节点数超过8个时并且数组长度大于等于64，就会将链表转换为红黑树，当扩容时，不足六个，红黑树会自动退回到链表。

4.3 HashMap的put方法的具体流程

根据上图可以将HashMap的put方法的大致流程总结如下：

1. 当第一次添加元素时，首先判断table是否为空，第一次为空，所以初始化长度为16的数组，接着根据key的值计算出该元素在map中对应的位置。如果这个索引处，没有值，则直接将该值插入到数组中即可。如果已经有元素了，那么就判断当前元素即首个元素的key是否跟新元素的key一样，如果一样就直接覆盖value。如果不一样，就去判断当前节点处是链表还是红黑树，如果是链表，就去遍历链表，在遍历过程中，判断当前key是否存在，如果存在则直接赋值。如果不存在，则在链表的尾部插入节点，插入之后需要判断当前链表长度是否已经超过了8，如果是就转换成红黑树，如果没有就结束。如果当前不是链表而是红黑树，则直接在红黑树中进行存储数据即可。所有将元素插入的操作结束之后，都需要去判断现在的size是否已经超出了threshold阈值，如果超过了就得去扩容。threshold = 数组长度*0.75，扩容阈值。数组长度默认为16.

2. 当后边再进行添加元素时，table就不为空，所以直接进行计算key的hash值即可，其他流程与插入第一个元素时相同。

4.4 HashMap的扩容机制

在添加元素或者初始化对的时候需要调用resize方法进行扩容，第一次添加数据初始化数组长度为16，以后每次扩容都是达到了扩容阈值进行扩容。

扩容时，容量扩大为原来大小的2倍，然后新建一个数组。需要将旧数组中的元素移到新数组中，分三种情况：如果是只有一个元素就直接添加到新数组中即可。如果是红黑树，就按照红黑树的方法添加。如果是链表，则需要遍历链表，可能需要拆分链表，判断e.hash&oldCap是否为0，该元素的位置要么停留在原始位置，要么移动到原始位置+增加的数组大小这个位置上。

4.5 hashMap的寻址算法

首先执行hashCode()方法计算该key的哈希值；为了让哈希均匀分布，减少哈希冲突，则进行调用hash()方法进行二次哈希，hashcode值右移16位再异或运算，这样哈希值就更加均匀。计算哈希值以后，需要决定该值应该放在哪个桶里，为了将哈希值映射到桶数组的索引处，计算

hash& (capacity - 1))得到对应的桶索引。

4.6 为何HashMap的数组长度一定是2的次幂？

首先，如果是2的n次幂可以使用位与运算代替取模，从而计算索引时效率更高。其次就是再扩容时重新计算索引效率更高：hash&oldCap==0的元素留在原来位置，否则就新位置等于旧位置+oldCap。