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一、Collection：存放独立元素
Collection中的接口都是可选操作，事实上现类 并不一定实现了其全部接口，这是为了防止“接口爆炸”。最常见的Unsupported Operation都源自于背后由固定尺寸的数据结构支持的容器，比方使用ArrayList.asList将数组转换成List的时候，就会得到这种容器。
（1）Collection之List
List较之Collection添加了非常多额外的接口。
特别是LinkedList。
| 长处 | 缺点 | 保存元素的顺序 | 应用 |
ArrayList | 随机訪问速度快。内部使用数组实现。 | 迭代。插入和删除元素慢，尤其是当List]尺寸比較大的时候。 | 插入顺序 | 可变长数组 |
LinkedList | 迭代(顺序訪问经过优化)，插入。删除都非常快 内部使用双向链表实现 | 随机訪问速度慢 | 插入顺序 | 顺序訪问, 批量插入删除元素的场合 |
（2）Collection之Set
存入Set的每个元素都必须是唯一的，由于Set不保存反复元素。可是存入Set的元素必须要定义equals()方法以确保对象的惟一性。另外Set与Collection有着全然同样的接口。Set并不保证维护元素的次序。
所以须要注意。Set不包括随机訪问的get方法。由于Set是自己维护内部顺序的，不须要随机訪问。
| 长处 | 保存元素的顺序 | 要求 |
HashSet | 为快速查找设计 | 散列存储 | 必须定义hashCode()方法 |
LinkedHashSet | 和HashSet一样的查询速度，可是插入要比HashSet慢一些，由于它通过维护链表形式维护元素。 | 使用链表维护元素顺序(插入顺序) | 必须定义hashCode()方法 |
TreeSet | 保存有序的Set，底层通过TreeMap来实现的 | 依照排序顺序维护元素 | 必须实现Comparable接口(包括compareTo方法) |
注意，假设没有特别的限制，HashSet就应该是你的默认选择，由于它对速度进行了优化。
（3）Collection之Queue：
| 特点 | 保存元素的顺序 |
LinkedList | LinkedList除了普通List之外。还加入了非常多实现<队列。栈，双向队列>三种数据结构的方法。 尤其是模拟Queue的时候在两端插入删除元素非常快(经过了优化)。 | 插入的顺序 |
PriorityQueue | 依照排序顺序取出元素，所以要求必须实现Comparable接口。 | 排序顺序 |
二、Map：存放键-值对
为了保证Map中的唯一性，不论什么“键”都须要有一个equals()方法，推断当前键是否与表中的键同样。
| 特点 | 保存元素的顺序 | 要求 |
HashMap | Map基于散列存储。插入和查询“键值对”的开销是固定的。 | 散列存储 | 存入的键须要具备hashCode()方法，当然，返回的标识不一定要唯一 |
LinkedHashMap | 为了提快速度散列了全部元素，插入查询仅仅比HashMap慢一点点，由于它在维护散列数据结构的同一时候还要维护链表(插入顺序)。 可是迭代訪问的时候更快。由于内部使用链表维护次序。 | 插入顺序 | 同样须要键实现hashCode()方法 |
TreeMap | Map基于红黑树的实现。所以所得的结果是经过排序的。 | 红黑树 | 为了排序。必须实现Comparable接口。 |
其它为解决特殊问题设计的Map还有IdentityHashMap。WeakHashMap，ConcurrentHashMap等。
实验证明。除了IdentityHashMap之外的其它全部Map，随着Map的尺寸变大，插入会明显变慢。可是查找的代价小非常多。我推測这是由于每次插入都要通过equals方法来确保键值的唯一性导致的，只是Map最经常使用的操作是查询操作，所以情况还比較乐观。
总结：
（1）要想让你的容器类型安全，须要使用泛型（否则编译器同意你向容器中插入各种不同类型，仅仅要是Object就可以）；
（2）创建容器的时候尽量将其向上转型为接口，像这样：
List<Apple> apples = newArrayList<Apple>();
使用接口的目的在于当你决定改动你的实现的时候。仅仅须要在创建的地方改动它就能够了。
（3）Java有大量的用于容器的卓越的方法，他们被封装到java.util.Collections类中，全部都是static方法。
比方Collections类中有unmodifiableMap/List/Set()方法设置Collection和Map为不可改动。还有synchronizedCollection/List/Set/Map等方法同步整个容器。
另外排序。填充，逆置。最大最小值等非常多方法也能够找到。