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Java集合源码分析之超级接口：Collection
CollectionCollection是List、Queue和Set的超集，它直接继承于Iterable，也就是所有的Collection集合类都支持for-each循环。除此之外，Collection也是面向接口编程的典范，通过它可以在多种实现类间转换，这也是面向对象编程的魅力之一。方法定义在阅
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Java集合源码分析之Iterable概述
前言当我们想要遍历集合时，Java为我们提供了多种选择，通常有以下三种写法：写法1：for循环for(inti=,len=strings.size();i<len;i++){System.out.println(strings.get(i));}写法2：foreach循环for(Stringv
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Java集合源码分析之基础（六）：红黑树（RB Tree）
红黑树和AVL树的思想是类似的，都是在插入过程中对二叉排序树进行调整，从而提升性能，它的增删改查均可以在O(lgn)内完成。本文会从定义到实现一棵红黑树展开。定义红黑树是一棵二叉排序树。且满足以下特点：每个节点或者是黑色，或者是红色。根节点是黑色。每个叶子节点（NIL）是黑色。[注意：这里叶子节点，
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Java集合源码分析之基础（五）：平衡二叉树（AVL Tree）
二叉排序树很好的平衡了插入与查找的效率，但不平衡的二叉排序树效率大打折扣。今天介绍的AVL树就是一种解决此问题的方案。定义平衡二叉树(Self-BalancingBinarySearchTree或Height-BalancedBinarySearchTree)，是一种二叉排序树，其中每一个节点的左子
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Java集合源码分析之基础（四）：二叉排序树
解决查询速度慢的方案除了哈希表外，还可以使用二叉排序树。我们知道，查询慢主要是因为不知道元素的位置，使用hash函数映射虽然解决了问题，但其并不稳定，当出现大量的哈希碰撞后其表现更像一个链表，查询速度大大降低。二叉排序树的方案则是使元素有序，这样便可以使用二分法进行查找了，虽然效率相比hash函数低
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Java集合源码分析之基础（三）：树与二叉树
数组和链表都是用来解决一对一问题的，而一对多问题则需要树来解决。这里，我们重点关注二叉排序树，所以只会介绍一些必需了解的概念，关于树的更多知识，大家可以查看相关书籍进行系统的学习。树的定义树(Tree)是n(n≥0)个结点的有限集。n=0时称为空树。在任意一棵非空树中:1.有且仅有一个特定的称为根(
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Java集合源码分析之基础（二）：哈希表
无论是数组还是链表，其对数据的查询表现都比较无力，要想知道一个元素是否在数组或链表中，只能从前向后挨个对比。出现这个问题的根源在于，我们没有办法直接根据一个元素找到它存储的位置，那有没有办法消除这个对比的过程呢？哈希表就是解决查询问题的一种方案。在后续将会分析的二叉排序树中，还会将数据排序以进行二分
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Java集合源码分析之基础（一）：数组与链表
数组和链表是数据结构中最基本的部分，也是其余众多数据结构的基础。即使在Java中，这两种结构使用的也很普遍。这里我们会先对它们进行简要分析。数组在java中，数组定义为一种基本类型，其可以通过下标获取到对应位置的数据。那么这种结构的数据，在内存中是怎么存放的呢？数组的结构示意图正如上图所示，数组在内
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Java集合源码分析之开篇
初衷Java集合是我们使用最频繁的工具，也是面试的热点，但我们对它的理解仅限于使用上，而且大多数情况没有考虑过其使用规范。本系列文章将跟随源码的思路，分析实现的每个细节，以期在使用时避免各种不规范的坑。在这里，我们会惊艳于开发者优秀的设计，也会感激先辈们付出的艰辛努力，更重要的是知其所以然，少犯错误
