背景

最近在准备面试，结合之前的工作经验和近期在网上收集的一些面试资料，准备将Android开发岗位的知识点做一个系统的梳理，整理成一个系列：Android应用开发岗 面试汇总。本系列将分为以下几个大模块：
Java基础篇、Java进阶篇、常见设计模式
Android基础篇、Android进阶篇、性能优化
网络相关、数据结构与算法
常用开源库、Kotlin、Jetpack

注1：以上文章将陆续更新，直到我找到满意的工作为止，有跳转链接的表示已发表的文章。
注2：该系列属于个人的总结和网上东拼西凑的结果，每个知识点的内容并不一定完整，有不正确的地方欢迎批评指正。
注3：部分摘抄较多的段落或有注明出处。如有侵权，请联系本人进行删除。

本节内容只对部分数据结构做概述，算法的学习和刷题，文章底下会给出推荐的公众号

一、八大数据结构分类

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二、常见集合

1 ArrayList

• 数据结构：ArrayList的底层数据结构是一个数组，数组元素的类型为Object类型，对ArrayList的所有操作底层都是基于数组的。
• 线程不安全：由于ArrayList进行添加元素的操作的时候是分两个步骤进行的，即第一步先在object[size]的位置上存放需要添加的元素；第二步将size的值增加1。由于这个过程在多线程的环境下是不能保证具有原子性的，因此ArrayList在多线程的环境下是线程不安全的。
• 继承关系： ArrayList继承AbstractList抽象父类，实现了List接口（规定了List的操作规范）、RandomAccess（可随机访问）、Cloneable（可拷贝）、Serializable（可序列化）。
• 扩容机制： 将原元素数组的长度增大1.5倍（oldCapacity + (oldCapacity >> 1)），然后对扩容后的容量与minCapacity进行比较：
  ① 新容量小于minCapacity，则将新容量设为minCapacity；
  ②新容量大于minCapacity，则指定新容量。
  最后将旧数组拷贝到扩容后的新数组中。
• 默认大小：在没有指定ArrayList大小的时候，默认为10。
• 增删改查效率：
  ①查询、修改：由于是基于数组的，可以通过数组下标直接定位到元素，因此查询和修改的时间复杂度为O(1)
  ②增加、删除：同理，在增加和删除元素时，增/删某个位置的元素后，后面的元素需要进行位移，因此时间复杂度为O(n)

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2 LinkedList

• 数据结构：LinkedList的底层数据结构是一个双向链表，数组元素的类型为Object类型，包含两个重要的成员：header 和 size。
• header： 是双向链表的表头，它是双向链表节点所对应的类Entry的实例。Entry中包含成员变量： previous, next, element。
• 继承关系： 同ArrayList。
• 扩容机制： 不需要扩容机制，因为添加元素，是改变头尾节点指向的元素。
  增删改查效率：
  ①查询、修改：由于是基于双向链表的，只能通过头尾节点去遍历定位到元素，因此查询和修改的时间复杂度为O(n)
  ②增加、删除：效率是比较高的，因为只涉及到指向节点的指针的改变，找到相应的节点之后进行替换设置好指针的前后指向地址，因此时间复杂度为O(1)

3 HashMap

3.1 数据结构

用到了4中数据结构：数组、链表、哈希表、红黑树（Java 8引入）

3.2 map.put(k,v)实现原理

（1）首先将k,v封装到Node对象当中（节点）。
（2）然后它的底层会调用K的hashCode()方法得出hash值。
（3）通过哈希表函数/哈希算法，将hash值转换成数组的下标，
①下标位置上如果没有任何元素，就把Node添加到这个位置上。
②如果下标对应的位置上有链表。此时，就会拿着k和链表上每个节点的k进行Object.equal()。
③如果所有的equals方法返回都是false，那么这个新的节点将被添加到链表的末尾。
④如其中有一个equals返回了true，那么这个节点的value将会被覆盖。

3.3 map.get(k)实现原理

(1)先调用k的hashCode()方法得出哈希值，并通过哈希算法转换成数组的下标。
(2)通过上一步哈希算法转换成数组的下标之后，在通过数组下标快速定位到某个位置上。
①如果这个位置上什么都没有，则返回null。
②如果这个位置上有单向链表，那么它就会拿着K和单向链表上的每一个节点的K进行equals，如果所有equals方法都返回false，则get方法返回null。
③如果其中一个节点的K和参数K进行equals返回true，那么此时该节点的value就是我们要找的value了，get方法最终返回这个要找的value。

3.3 HashMap红黑树原理分析

相比 jdk1.7 的 HashMap 而言，jdk1.8最重要的就是引入了红黑树的设计，红黑树除了插入操作慢其他操作都比链表快

• 转化时机：
  当hash表的单一链表长度超过 8 个的时候，数组长度大于64，链表结构就会转为红黑树结构。当红黑树上的节点数量小于6个，会重新把红黑树变成单向链表数据结构。
• 为什么要这样设计呢？
  好处就是避免在最极端的情况下链表变得很长很长，在查询的时候，效率会非常慢。

3.4 其他知识点

• 初始容积：数组大小为16，即2的4次方
• 扩容时机：容积大小（默认16） x 负载系数（0.75）= 12，即当数组达到12时，记性扩容，扩容成之前的两倍，即16 x 2 = 32.
• hash算法：对key值进行hashCode，在对hash值进行取模，如：hash=1001，取模后为1，Hashmap中有对取模后的值进行二次hash（目的：让hash值尽量分散，避免碰撞），最终作为数组的下边，将元素存入数组。
• hash碰撞：当hash=1和hash=1001，假设进行取模后，hash都为1，则出现hash碰撞，此时，引入链表，通过头插法，将最新的值放入链表的最前面
• 什么时候创建数组：第一次put()时
• 树化时机：单一链表长度超过 8 个的时候，数组长度大于64，链表结构就会转为红黑树结构。当红黑树上的节点数量小于6个，会重新把红黑树变成单向链表数据结构。

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三、算法

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