优点：查询快，知道索引可以快速查找到元素。在所有容器中ArrayList是查询最快的。
缺点：增删慢。因为数组满了以后需要扩容，就是先创建一个原来数组的1.5倍的数组，然后把之前的元素拷贝到一个新的数组中来。这样添加元素的效率就慢慢变低了。数据越多，删除也变得慢。
1.无参构造方法：数组的初始容量是10
2.指定数组的初始容量
3.构造方法（传入一个集合）：可以将另一个集合中的元素的元素插入到ArrayList中，数组的初始容量就是该集合的大小。
（2）ArrayList里的常用方法：
1.查询操作：get(int index) indexof(Object o) Iteraor() size() isEmpty()
2.修改操作：add(E element) set(int index,E element) remove(int index)
3.批量操作：clear() stream()
特点：1.有序性，元素存入的顺序和取出的顺序一致
2.可重复，可以存入重复的值
3.可以为null，可以存储为null的值
优点：增删快，增加时只需记录前后节点是谁，删除时改变前后的节点记录
缺点：查询慢，必须从头节开始查找
Linkedlist常用方法分类
1.查询操作：getFirst() getLast() size() isEmpty()
2.修改操作：add(E e) addFirst(E e)
3.批量操作：listIterator() clear() stream()
但缺少删除数据的方法，Linkedlist删除数据一般是找到匹配项后使用迭代器的rmove方法删除
数据结构 数组 链表
查询速度 快 慢
增删速度 慢 快
内存空间 小，连续 大，不连续
应用场景 查询较多 增删较多
HashMap是以Key-value来存储数据保存在数组中，默认的初始容量为16。
1.元素是无序的，但是根据Key计算出的。
2.key可以为null并且哈希值为零。
3.key不可以相同，重复的key，对应的新的值将会覆盖旧值。
哈希冲突：是不同的key产生了相同的哈希值，发送冲突的原因是哈希值的取值范围，更大的哈希值意味着相同的概率越小，但也需要更大的存储空间。
“树化”是当链表的长度大于8且数组的容量大于等于64时，将链表转换为红黑树，当红黑树中的节点小于6个时，红黑树将转换为链表，这个过程叫做“链化”，在插入元素时，直接在尾部插入，但红黑树还要计算节点的位置，因此相互转化是很好的互补。
扩容：当前元素个数超越临界值时，HashMap就需要扩容，扩容后的容量是之前的两倍
频繁扩容很容易影响HashMap的性能，所以设置合适的初始容量和负载因子很重要。
HashMap常用的方法：
1.查询操作：size() isEmpty() *get(O e ) Containskey(O e)
2.修改操作：*put(K,V) remove(O e)
3.批量操作：keyset() clear()
它扩展自哈希映射，有序的
特点：元素的排序顺序
1.元素的添加顺序：元素添加的顺序和元素取出的顺序一致
2.元素的访问顺序：被访问过的元素将会被排到链表的尾部
LinkedHashMap常用的方法分类
1.查询操作：*size() *isEmpty() *get(O e) *ContainsKey(O e)
2.修改操作: *put(K,v) *remove(O e)
3.批量删除：*keyset() *clear()
以二叉树的形式来存储元素，二叉树是红黑树的类型，红黑树拥有自平衡的特点，根据key的值进行排序
特点：
1.对key的排序 2.无序 3.key不可以为null 4.key唯一
优点：对key排序 缺点：无序
TreeMap的常用方法：
1.查询操作：*size() *isEmpty() *get(Object) *containskey(Object)
2.修改操作：*put(K,V) *remove(Object)
3.批量删除：*keyset() *clear() *descendingMap()
内部使用HashMap来储存元素，所以是无序的，创建Hashset就是创建了一个HashMap。在存储元素的时候将key当做value使用，value再用一个统一的值进行填充即可。这个值便在HashMap内部PRESENT是Object类型。
元素取出的顺序，数组从下标0开始
特点：1.无序。 2.值唯一。 3.值可以为null。
优点：增删改查快。 缺点：无序。
HashSet常用方法：
1.查询操作：*size() *isEmpty() *contains()
2.修改操作：*add() *remove(Object o)
3.批量删除：*iterater() *clear().
HashMap HashSet
key是键，value是值。 用原来Key的位置来存储元素，value用统一的值进行填充
它扩展至HashSet，但它的内部使用的是LinkedHashMap，由于LinkedHashMap是有序的，所以
LinkedHashMap也是有序的。使用key值来存储元素，使用值的位置为唯一的值。
LinkedHashSet常用方法分类
1.查询操作：*size() *isEmpty()
2.修改操作：*add() *remove()
3. 批量删除：*iterater() *clear()
LinkedHashMap LinkedHashSet
存储方式 key是键，value是值 把key当做存储value的空间，value用统一的值填充
排序顺序 添加顺序，访问顺序 添加顺序
内部使用的是TreeMap，对元素进行自然排序，自然排序是通过元素的comparaTo方法完成的，自定义排序则需要实现comparaTo接口。
特点：1.对值排序 2.无序 3.值不可以为null 4.值唯一
优点：对值排序 特点：无序
TreeSet的常用方法：
1.查询操作： *size() *isEmpty() *contans(Object O)
2.修改操作：*add() *remove(Object O)
3.删除操作：*iterator() *clear()
HashSet LinkedHashSet TreeSet
特点： 添加查询快 添加，删除，修改，有序 排序
适用问题： 添加查询性能最佳。 当需要存入取出的顺序一致时。 对元素进行排序
它能够防止多个线程并发修改同一个容器的内容，如果发生了并发修改的情况那么就会触发"快速失败"的机制，也就是抛出并发修改异常。
1.一种容器的保护机制
2.防止多线程同时修改一个容器
3.容器若被修改将抛出异常
在容器中定义一个modcount属性：用来记录容器修改的次数，初始值为零，只要容器有被操作就会++，在每次获取迭代器的时候，迭代器的时候，迭代器会获取modcount的值，如果两值不相等，就说明有其他的线程修改了容器，并抛出修改异常。
解决方法：使用线程安全的容器类便可以起到线程安全。
CopyOnNriteArrayList类 ConCurrentHashMap类 CopyOnWriterArrayset类
1.同步：给数组中的每一个头节点加锁，这样一来并发度从原来的1增长到16，理论上数组有多长，并发度就有多少，并发度上去了，效率也就上去了。
2.统计元素的个数：在并发度大的情况下不能在使用一个属性来统计元数对个数，原因是多个线程同时来读取属性的值，然后再对其++，再同时赋给属性，这样一来就产生了线程安全问题，明明有很多线程对其++，结果却是加一。
为了解决这个线程安全问题，我们给它加锁，这却使得刚刚提升起来的效率又降下来了，获取锁，释放锁耗时资源，于是设计者使用比锁轻量的CAS，使用CAS更新属性时，同一时刻也只有一个线程能更新成功，其余线程更新失败，更新失败的线程再无限循环更新，只到更新成功。
但是却没高到那里去，于是设计者又提出，不妨新增一个数组，让失败的线程先把值累加到数组中去，在此之前各线程需要知道自己里面加的位置，位置的计算方式和HashMap是一样的，取一个随机数，当做是哈希值&（数组长度减一），这个操作等同于数组操作取余，得到的余数就是要累加的位置（下标）累加失败的线程再循环累加，直到累加成功，最终元素个数由单个属性和数组中累加获得。
3.多线程协同扩容：从后往前，每个线程负责一段数据的迁移工作，一段有多长？
关注一下源码。
4.Key和value是不能为空的。
5.区别： HashMap ConCrrentHashMap
线程是否安全 不安全 安全
扩容 单线程扩容 多线程扩容
统计个数 size baseCont+ConterCell[ ]
key和value能否为空 能 不能
6.常用方法：
(1)查询操作： size() isEmpty() get(O e) Containskey(O e)
(2)修改操作：put(K,V) remove(O e)
(3)批量操作：keyset() clear()
特点：1.无序 2.key唯一 3.key与value不可为null 4.线程安全
优点：增删改查快
缺点：无序
答：Concurrent只针对位置加锁，它不针对具体元素加锁，头结点之所以成为被锁的对象，是因为头结点正好在数组的位置上，它下面的节点都是链在它身后的，另外，头结点是不固定的，所以只针对位置加锁，而增删改查都是通过头结点来进行的。
所以只要入口每次只进一个线程，就可以保证数据的安全，因此ConcurrentHashMap只给头节点加速就可以了。
Q:为什么只需要给头节点加锁？
A:加锁只针对位置，不针对具体元素。位置上正好放的是头结点，且增删改查都是以头结点作为入口。所以，只需要给头节点加锁即可。