由浅入深逐步往里面研究；
[](()List
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ArrayList 底层由数组组成； 事件复杂度查询是O（1）: 插入是O（N）
每次插入的时候会去检查是否需要扩容；非线程安全的；
如果单单调用add(Object)时间 复杂度是O（1）；
因为它会在数组尾部进行数据的添加；
优化方案：提前知晓数组长度 提前扩容数组；减少扩容次数；
LinkedList: 底层是由链表组成； 时间复杂度 查询O（N） 插入 删除是O（1）
链表不是数组； 链表是另外一种数据结构； 节点以对象Node进行组装；
每个Node 都记录着上面一个Node信息 以及下面一个Node信息；
因此查找的时候需要每个Node 循环查找下去； 这样查询时间复杂度就是O（N）
插删及是插拔模式。 即改变其Node的上个节点信息 以及他的下个节点信息 即可做成替换
linkedList 是一个双向链表； 下一个节点next 上一个节点prev
ArrayList 以及LinkedList 同样使用 add方法； 其效率 主要是看ArrayList的扩容机制； 在LinkedList里面 是不存在扩容机制的。 在ArrayList里面的扩容机制。 如果一开始 就知道ArrayList 的容量体积大小； 那么ArrayList 的效率 一定是比 LinkedList 高。 这一点如果面试官面到了 需要重点回答的；
[](()Set
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set底层是使用 Map的key 我们看一下源码；
PRESENT 是
一个空对象；
所以我们重点放在Map;
[](()Map
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HashMap: 我们再开发中最常用到的一个结构。 底层 是由 数组，链表，红黑树 组成（1.8）尾插法
1.7是由 数组 链表 组成； 使用的是头插法
以下一张图带你们了解整个HashMap 以及其底层代码；
图内字有点小：
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数组长度 ：数组长度初始长度为16
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数组的扩容因子是0.75，例如长度为16 ，当长度到达12的时候扩容
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树化长度必须要大于64
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为什么HashMap扩容会是原先的2倍，业务其容量是N的2次幂；
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Node 会先Hash 散列算法 算出下标；然后把相对应的Node 放到下标处
《一线大厂Java面试题解析+后端开发学习笔记+最新架构讲解视频+实战项目源码讲义》无偿开源 威信搜索公众号【编程进阶路】 6. 如果Node散列出相同位置；那么该位置就会形成一个链表；
以下是Map 节点 链表与红黑树之间的转换 以及转换阈值 红黑树对比链表 由什么好处？
链表大家都知道 如果要查询的情况 肯定是第一位开始往下查 链表 是查询慢的一种数据结构；
但是 红黑树； 不一样。
红黑树 我们遵从2个原则 就是 左小 右大 ； 我们从根节点开始比对；
如果比根节点下 就从左边往下找； 如果比跟节点大 就从右边往下找。
如果数据量足够大；查找效率就会比链表快接近一倍；
红黑树有一个左旋操作 因此红黑树是有个插入效率问题的；
在后面我们数据结构与算法篇章 我会提出；
总结：
在HashMap 这个数据结构中。 在面试期间问的相当多。
HashMap在我们业务逻辑的场景下 也使用的非常非常多；
我们必须要掌握；
补充：
在JDK 1.7 Map使用的是 头插法 put的对象 在hash相同的情况下 ；
那么就会插入到Node.pre 在多个Thread 的情况下； 就会产生 A覆盖B B覆盖A；
进入死循环的情况 、
在JDK1.8 Map使用的是尾插法 put的对象 在hash相同的情况下；
会插入到Node.next 在多个Thread的情况下；修复了 AB问题；
ConcurrentHashMap：是线程安全的； 在变成链表头部 就会进行加锁 锁粒度是代码块级别的；
首先 我们发现
ConcurrentHashMap 采用了懒加载的方式 在他的创建中
不会有任何操作 知道put的数据 才会初始化整个容器；
