Question

Java中HashMap和TreeMap的区别深入理解

Answer 1

HashMap底层是用数组做的，TreeMap是基于树做的
这么做的结果就是HashMap的数据在不停的添加的时候效率会比较低，而对于查找的效率是比较快的，TreeMap对于添加的效率是比较高的但是对于查找的效率要相对比较低一些

这里简单从底层说一下，我就不从具体的实现上说，只从数据结构和大致的原理上来补充一下我的答案。
HashMap这个类在存储的时候，首先根据key来计算机将要存储的key-value映射对存储在数组的什么位置上，当计算出位置后就把这个映射对存储到这个位置上。当读取的时候，首先根据key来计算出一个位置来，到数组的相应的位置上去读取数据，如果没有数据，则表示此Map中不存在该映射对，若存在则直接返回。说到这里就可以解释一下为什么对于不停地存储的效率相对比较低了，首先在初始化的时候对于数组的长度给了一个初始的长度，当往这里面添加数据达到一定的程度的时候就没法继续添加数据了，继续添加数据的冲突就会增大，或者没法添加数据（这里有一个衡量的量就是装填因子，是指这个数组中的添加的数据的个数和数组长度的比值，在java中比较合理的装填因子数是0.75），当数据添加到这个程度的时候不能不让用户继续添加数据吧，总得解决继续添加数据的问题啊，于是提出了解决方案，即开一个更大的数组，把当前上的每一个数据重新在更大的数组上计算位置，并把数据复制过去，这样完成的数组的扩大，看完这个我们知道，这个过程是很耗时的，所以说对于不停的存储数据时效率是比较低的。这里有没有一个稍微好一点的解决方案或者说不需要进行数组的扩大吗，我们能不能一开始在初始化的时候就把数组的空间开辟的足够大，这样就不用在存储的过程进行复制了，可以吗，答案是肯定的，java给我们提供了这个在初始化的时候的方式。但是，也是有问题的那就是我们的数据不够多，就会造成空间的浪费。有没有一个速度即快又不浪费空间的方式呢，解决方案也有一个，那就是在开始的时候我们就能很好的预测数据的规模，这样我们在开始的时候按照相应的规模进行初始化，这样就很好了，实际中我们是不能很好的预测这个规模的。于是对于这种情况提出了下一个解决方案TreeMap。
TreeMap是一个基于树的存储结构，学过数据结构的应该知道，树的实现方式是基于指针实现的，在Java中是用引用模拟实现的，这里大家都知道，其实树的读取效率并不低，这里是相对于数组的顺序查找来说的，但是与HashMap的查找方式相比就有了差距，HashMap是上来先问你在哪，直接就去取数据了，TreeMap需要遍历，也就是需要挨个询问你是我要的东西吗，对比一下，是就返回，不是就继续查找，于是查找的效率就低了，但是它解决了HashMap数组扩大的时候的效率问题，就是新添加的数据可以往里面添加，不会出现复制的情况，这里就是由于模拟的指针的缘故实现的。
其实从总体来说这两个各有利弊，我们在使用的时候需要根据实际的需要来选择相应的类。