Java Map集合是Java程序员编程中使用Java集合频次非常高的，而且面试也经常问，下面我重点详解Java Map集合@mikechen
Map集合简介
Map集合又称键值对集合，是一种双列集合，每个元素包含两个数据，每个元素的格式：key=value(键值对元素)。
注意：Map集合中的键是不能重复的，但是值可以重复，一个键只能对应一个值。
Map集合特点
1.Map是一个双列集合，一个元素包含两个值（一个key，一个value）
2.Map集合中的元素，key和value的数据类型可以相同，也可以不同
3.Map中的元素，key不允许重复，value可以重复
4.Map里的key和value是一一对应的。
Map集合和Collection集合的区别
Map集合和Collection Java集合有所不同，Map集合存储的元素是成对出现的（键值对），MAP集合的键是唯一的，值是可重复的。
Collection Java集合存储的元素是单独出现的。Collection集合的儿子Set是唯一的，List是可重复的。
Map集合实现类
使用最多的Map集合是HashMap，重点掌握HashMap , LinkedHashMap , TreeMap。
HashMap
1.HashMap数据结构
首先我们从数据结构的角度来看：HashMap是:数组+链表+红黑树（JDK1.8增加了红黑树部分）的数据结构，如下所示:
2.哈希表来存储
HashMap采用哈希表来存储数据。
哈希表（Hash table，也叫散列表），是根据关键码值(Key value)而直接进行访问的数据结构，只要输入待查找的值即key，即可查找到其对应的值。
哈希表其实就是数组的一种扩展，由数组演化而来。可以说，如果没有数组，就没有散列表。
3.哈希函数
哈希表中元素是由哈希函数确定的,将数据元素的关键字Key作为自变量，通过一定的函数关系（称为哈希函数），计算出的值，即为该元素的存储地址。
表示为：Addr = H（key）,如下图所示：
哈希表中哈希函数的设计是相当重要的，这也是建哈希表过程中的关键问题之一。
4.核心问题
建立一个哈希表之前需要解决两个主要问题：
1)构造一个合适的哈希函数,均匀性 H（key）的值均匀分布在哈希表中
2)冲突的处理
冲突：在哈希表中，不同的关键字值对应到同一个存储位置的现象。
5.哈希冲突：链式哈希表
哈希表为解决冲突，可以采用地址法和链地址法等来解决问题，Java中HashMap采用了链地址法。
链地址法，简单来说，就是数组加链表的结合,如下图所示：
LinkedHashMap
LinkedHashMap继承自HashMap，它的多种操作都是建立在HashMap操作的基础上的。
同HashMap不同的是，LinkedHashMap维护了一个Entry的双向链表，保证了插入的Entry中的顺序，这也是Linked的含义，结构图如下：
加入插入顺序为key1，key2，key3，key4，那么就会维护一个红线所示的双向链表。
如果一句话抓住LinkedHashMap的本质，LinkedHashMap=HashMap+双向链表。
具体代码示例如下：
import java.util.LinkedHashMap;
import java.util.Map;
public class MapDemo01 {
public static void main(String[] args) {
//1、创建一个对象
Map<String,Integer> maps=new LinkedHashMap<>();
maps.put("苹果",3);
maps.put("梨",5);
maps.put("橘子",1);
maps.put("香蕉",10);
maps.put(null,null);
System.out.println(maps);
}
}
TreeMap
在Map集合框架中除了HashMap以外，TreeMap也是我们工作中常用到的集合对象之一。
Java中的TreeMap与HashMap区别在于：TreeMap提供了一种以排序顺序存储键/值对的有效方法，它是基于红黑树的NavigableMap实现。
与HashMap相比TreeMap是一个能比较元素大小的Map集合，会对传入的key进行了大小排序。
不同于HashMap的哈希映射TreeMap底层实现了树形结构，可以简单的理解为一颗倒过来的树:根在上叶在下，如下图所示：
如果用计算机术语来说的话，TreeMap实现了红黑树的结构，形成了一颗二叉树。
Java Map集合总结
本篇重点讲解了Java Map集合的特点，以及常见的Java Map:HashMap、TreeMap、LinkedHashMap的使用与底层实现，希望对你有所帮助。
陈睿mikechen
10年+大厂架构经验，资深技术专家，就职于阿里巴巴、淘宝、百度等一线互联网大厂。
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