【百问百答】Java开发手册灵魂15问之为什么建议初始化HashMap的容量大小

由于问题数量较多，我将尽量简洁地回答每个问题，以提供关键信息。

1. Java集合框架：Java集合框架是一个预构建的数据结构库，用于存储和操作数据集合。它提供了接口、实现类以及算法，支持高效地执行基本操作如添加、删除、搜索和遍历等。

2. 集合框架内容：主要包括接口（如Collection、List、Set、Map）、实现类（ArrayList、LinkedList、HashSet、HashMap等）和算法（迭代器Iterator、比较器Comparator等）。

3. 图数据结构：图是一种非线性数据结构，由顶点（Vertex）和边（Edge）组成，用来表示对象之间的多对多关系。

4-5. 无向图：图中的每条边都没有方向，即从顶点A到顶点B的边也意味着从B到A的边存在。

1. 有向图：图中每条边都有明确的方向，例如从顶点A指向顶点B，并不意味着B直接指向A。

2. 混合图：同时包含有向边和无向边的图。

3. 顶点的度：一个顶点的度是指与该顶点相连的边的数量。

4. 邻接顶点：对于图中的某顶点，与其直接相连的顶点称为邻接顶点。

5. 无向完全图：图中任意两个不同的顶点之间都恰好有一条边相连。

6. 有向完全图：图中任意两个不同的顶点之间都有两条方向相反的边相连。

7. 有向无环图(DAG)：图中没有环，且所有边都是有方向的。

8. 无权图和有权图：无权图中边没有权重值；有权图中每条边有一个关联的权重值，代表某种成本或距离。

9. 图的连通性：判断图中任意两点是否可以通过一系列边相连。

10. 简单图：无自环（顶点到自身的边）和多重边（两个顶点间有多条边）的图。

11. 集合框架体系：包括了接口层次结构、具体实现类以及算法工具类，形成了一个完整而灵活的数据结构解决方案。

12. 集合接口情况：主要接口有Collection（List、Set）、Map，以及它们各自的子接口。

13. Set和List区别：Set不允许重复元素，无序；List允许重复元素，有序。

14. 集合实现类：如ArrayList（动态数组）、LinkedList（双向链表）、HashSet（基于哈希表的无序集合）、HashMap（基于哈希表的键值对映射）等。

15. 集合算法实现：通过迭代器、比较器等机制，实现排序、查找、过滤等操作。

16. 迭代器实现：使用Iterator接口，通过hasNext()和next()方法遍历集合。

22-23. 遍历代码示例： - ArrayList遍历： java ArrayList<String> list = new ArrayList<>(); // 添加元素... for (String item : list) { System.out.println(item); } - HashMap遍历： java HashMap<String, String> map = new HashMap<>(); // 添加元素... for (Map.Entry<String, String> entry : map.entrySet()) { System.out.println("Key: " + entry.getKey() + ", Value: " + entry.getValue()); }

1. 使用比较器：通过实现Comparator接口自定义比较规则，用于排序等操作。

2. 集合框架实现总结：利用泛型提供类型安全，多种实现满足不同性能需求，算法分离提高复用性。

3. HashMap成员变量：主要包含存储数据的Entry数组（Node[] table）、大小(size)、容量(capacity)、加载因子(loadFactor)等。

4. size和capacity区别：size是实际存放的键值对数量，capacity是哈希表的容量，即底层数组的长度。

5. HashMap默认容量：可通过DEFAULT_INITIAL_CAPACITY常量查看，默认为16。

6. HashMap容量为16的原因：这是一个质数，能减少哈希碰撞，同时保持空间效率和查询效率。

7. 散列函数：将输入（如对象的键）转换成固定长度的输出值，用于快速访问数据。

8. 常见Hash函数：简单的如取模法、乘法散列、位运算等，复杂的有MurmurHash、CityHash等。

9. 散列碰撞：两个不同的输入经过散列函数计算后得到相同的结果。

10. 解决碰撞方法：开放地址法、链地址法（HashMap采用）、再哈希法等。

11. 数组和链表特点：数组索引访问快，但插入删除慢；链表插入删除快，但随机访问慢。

12. 位运算的使用：在Java中，位运算（如&、|、^、<<、>>等）通常比算术运算更快，因为它们直接操作内存中的比特位，适用于高效地进行数据处理和状态管理，尤其是在处理二进制数据时更为有效。