Java map 详解 - 用法、遍历、排序、常用API等
Map用法
类型介绍
Java 自带了各种 Map 类,这些 Map 类可归为三种类型:
通用Map
用于在应用程序中管理映射,通常在 java.util 程序包中实现
HashMap、Hashtable、Properties、LinkedHashMap、IdentityHashMap、TreeMap、WeakHashMap、ConcurrentHashMap
专用Map
通常我们不必亲自创建此类Map,而是通过某些其他类对其进行访问
java.util.jar.Attributes、javax.print.attribute.standard.PrinterStateReasons、java.security.Provider、java.awt.RenderingHints、javax.swing.UIDefaults
自行实现Map
一个用于帮助我们实现自己的Map类的抽象类
AbstractMap
类型区别
HashMap
最常用的Map,它根据键的HashCode 值存储数据,根据键可以直接获取它的值,具有很快的访问速度。HashMap最多只允许一条记录的键为Null(多条会覆盖);允许多条记录的值为 Null。非同步的。
TreeMap
能够把它保存的记录根据键(key)排序,默认是按升序排序,也可以指定排序的比较器,当用Iterator 遍历TreeMap时,得到的记录是排过序的。TreeMap不允许key的值为null。非同步的。
Hashtable
与 HashMap类似,不同的是:key和value的值均不允许为null;它支持线程的同步,即任一时刻只有一个线程能写Hashtable,因此也导致了Hashtale在写入时会比较慢。
LinkedHashMap
保存了记录的插入顺序,在用Iterator遍历LinkedHashMap时,先得到的记录肯定是先插入的.在遍历的时候会比HashMap慢。key和value均允许为空,非同步的。
Map 初始化
Map<String, String> map = new HashMap<String, String>();
插入元素
map.put("key1", "value1");
获取元素
map.get("key1")
移除元素
map.remove("key1");
清空map
map.clear();
四种常用Map插入与读取性能比较
插入10次平均(ms)
1W | 10W | 100W | |
---|---|---|---|
HashMap | 56 | 261 | 3030 |
LinkedHashMap | 25 | 229 | 3069 |
TreeMap | 29 | 295 | 4117 |
Hashtable | 24 | 234 | 3275 |
读取10次平均(ms)
1W | 10W | 100W | |
---|---|---|---|
HashMap | 2 | 21 | 220 |
LinkedHashMap | 2 | 20 | 216 |
TreeMap | 5 | 103 | 1446 |
Hashtable | 2 | 22 | 259 |
测试代码
package net.xsoftlab.baike;
import java.util.HashMap;
import java.util.Hashtable;
import java.util.LinkedHashMap;
import java.util.Map;
import java.util.Random;
import java.util.TreeMap;
import java.util.UUID;
public class Test {
static int hashMapW = 0;
static int hashMapR = 0;
static int linkMapW = 0;
static int linkMapR = 0;
static int treeMapW = 0;
static int treeMapR = 0;
static int hashTableW = 0;
static int hashTableR = 0;
public static void main(String[] args) {
for (int i = 0; i < 10; i++) {
Test test = new Test();
test.test(100 * 10000);
System.out.println();
}
System.out.println("hashMapW = " + hashMapW / 10);
System.out.println("hashMapR = " + hashMapR / 10);
System.out.println("linkMapW = " + linkMapW / 10);
System.out.println("linkMapR = " + linkMapR / 10);
System.out.println("treeMapW = " + treeMapW / 10);
System.out.println("treeMapR = " + treeMapR / 10);
System.out.println("hashTableW = " + hashTableW / 10);
System.out.println("hashTableR = " + hashTableR / 10);
}
public void test(int size) {
int index;
Random random = new Random();
String[] key = new String[size];
// HashMap 插入
Map<String, String> map = new HashMap<String, String>();
long start = System.currentTimeMillis();
for (int i = 0; i < size; i++) {
key[i] = UUID.randomUUID().toString();
map.put(key[i], UUID.randomUUID().toString());
}
long end = System.currentTimeMillis();
hashMapW += (end - start);
System.out.println("HashMap插入耗时 = " + (end - start) + " ms");
// HashMap 读取
start = System.currentTimeMillis();
for (int i = 0; i < size; i++) {
index = random.nextInt(size);
map.get(key[index]);
}
end = System.currentTimeMillis();
hashMapR += (end - start);
System.out.println("HashMap读取耗时 = " + (end - start) + " ms");
// LinkedHashMap 插入
map = new LinkedHashMap<String, String>();
start = System.currentTimeMillis();
for (int i = 0; i < size; i++) {
key[i] = UUID.randomUUID().toString();
map.put(key[i], UUID.randomUUID().toString());
}
end = System.currentTimeMillis();
linkMapW += (end - start);
System.out.println("LinkedHashMap插入耗时 = " + (end - start) + " ms");
// LinkedHashMap 读取
start = System.currentTimeMillis();
for (int i = 0; i < size; i++) {
index = random.nextInt(size);
map.get(key[index]);
}
end = System.currentTimeMillis();
linkMapR += (end - start);
System.out.println("LinkedHashMap读取耗时 = " + (end - start) + " ms");
// TreeMap 插入
key = new String[size];
map = new TreeMap<String, String>();
start = System.currentTimeMillis();
for (int i = 0; i < size; i++) {
key[i] = UUID.randomUUID().toString();
map.put(key[i], UUID.randomUUID().toString());
}
end = System.currentTimeMillis();
treeMapW += (end - start);
System.out.println("TreeMap插入耗时 = " + (end - start) + " ms");
// TreeMap 读取
start = System.currentTimeMillis();
for (int i = 0; i < size; i++) {
index = random.nextInt(size);
map.get(key[index]);
}
end = System.currentTimeMillis();
treeMapR += (end - start);
System.out.println("TreeMap读取耗时 = " + (end - start) + " ms");
// Hashtable 插入
key = new String[size];
map = new Hashtable<String, String>();
start = System.currentTimeMillis();
for (int i = 0; i < size; i++) {
key[i] = UUID.randomUUID().toString();
map.put(key[i], UUID.randomUUID().toString());
}
end = System.currentTimeMillis();
hashTableW += (end - start);
System.out.println("Hashtable插入耗时 = " + (end - start) + " ms");
// Hashtable 读取
start = System.currentTimeMillis();
for (int i = 0; i < size; i++) {
index = random.nextInt(size);
map.get(key[index]);
}
end = System.currentTimeMillis();
hashTableR += (end - start);
System.out.println("Hashtable读取耗时 = " + (end - start) + " ms");
}
}
Map 遍历
初始化数据
Map<String, String> map = new HashMap<String, String>();
map.put("key1", "value1");
map.put("key2", "value2");
增强for循环遍历
使用keySet()遍历
for (String key : map.keySet()) {
System.out.println(key + " :" + map.get(key));
}
使用entrySet()遍历
for (Map.Entry<String, String> entry : map.entrySet()) {
System.out.println(entry.getKey() + " :" + entry.getValue());
}
迭代器遍历
使用keySet()遍历
Iterator<String> iterator = map.keySet().iterator();
while (iterator.hasNext()) {
String key = iterator.next();
System.out.println(key + " :" + map.get(key));
}
使用entrySet()遍历
Iterator<Map.Entry<String, String>> iterator = map.entrySet().iterator();
while (iterator.hasNext()) {
Map.Entry<String, String> entry = iterator.next();
System.out.println(entry.getKey() + " :" + entry.getValue());
}
HashMap四种遍历方式性能比较
比较方式
分别对四种遍历方式进行10W次迭代,比较用时。
代码
package net.xsoftlab.baike;
import java.util.HashMap;
import java.util.Iterator;
import java.util.Map;
import java.util.Map.Entry;
public class TestMap {
public static void main(String[] args) {
// 初始化,10W次赋值
Map<Integer, Integer> map = new HashMap<Integer, Integer>();
for (int i = 0; i < 100000; i++)
map.put(i, i);
/** 增强for循环,keySet迭代 **/
long start = System.currentTimeMillis();
for (Integer key : map.keySet()) {
map.get(key);
}
long end = System.currentTimeMillis();
System.out.println("增强for循环,keySet迭代 -> " + (end - start) + " ms");
/** 增强for循环,entrySet迭代 */
start = System.currentTimeMillis();
for (Entry<Integer, Integer> entry : map.entrySet()) {
entry.getKey();
entry.getValue();
}
end = System.currentTimeMillis();
System.out.println("增强for循环,entrySet迭代 -> " + (end - start) + " ms");
/** 迭代器,keySet迭代 **/
start = System.currentTimeMillis();
Iterator<Integer> iterator = map.keySet().iterator();
Integer key;
while (iterator.hasNext()) {
key = iterator.next();
map.get(key);
}
end = System.currentTimeMillis();
System.out.println("迭代器,keySet迭代 -> " + (end - start) + " ms");
/** 迭代器,entrySet迭代 **/
start = System.currentTimeMillis();
Iterator<Map.Entry<Integer, Integer>> iterator1 = map.entrySet().iterator();
Map.Entry<Integer, Integer> entry;
while (iterator1.hasNext()) {
entry = iterator1.next();
entry.getKey();
entry.getValue();
}
end = System.currentTimeMillis();
System.out.println("迭代器,entrySet迭代 -> " + (end - start) + " ms");
}
}
运行三次,比较结果
第一次
增强for循环,keySet迭代 -> 37 ms
增强for循环,entrySet迭代 -> 19 ms
迭代器,keySet迭代 -> 14 ms
迭代器,entrySet迭代 -> 9 ms
第二次
增强for循环,keySet迭代 -> 29 ms
增强for循环,entrySet迭代 -> 22 ms
迭代器,keySet迭代 -> 19 ms
迭代器,entrySet迭代 -> 12 ms
第三次
增强for循环,keySet迭代 -> 27 ms
增强for循环,entrySet迭代 -> 19 ms
迭代器,keySet迭代 -> 18 ms
迭代器,entrySet迭代 -> 10 ms
平均值
增强for循环,keySet迭代 -> 31 ms
增强for循环,entrySet迭代 -> 20 ms
迭代器,keySet迭代 -> 17 ms
迭代器,entrySet迭代 -> 10.33 ms
总结
-
增强for循环使用方便,但性能较差,不适合处理超大量级的数据。
-
迭代器的遍历速度要比增强for循环快很多,是增强for循环的2倍左右。
-
使用entrySet遍历的速度要比keySet快很多,是keySet的1.5倍左右。
Map 排序
HashMap、Hashtable、LinkedHashMap排序
注:TreeMap也可以使用此方法进行排序,但是更推荐下面的方法。
Map<String, String> map = new HashMap<String, String>();
map.put("b", "b");
map.put("a", "c");
map.put("c", "a");
// 通过ArrayList构造函数把map.entrySet()转换成list
List<Map.Entry<String, String>> list = new ArrayList<Map.Entry<String, String>>(map.entrySet());
// 通过比较器实现比较排序
Collections.sort(list, new Comparator<Map.Entry<String, String>>() {
@Override
public int compare(Map.Entry<String, String> mapping1, Map.Entry<String, String> mapping2) {
return mapping1.getKey().compareTo(mapping2.getKey());
}
});
for (Map.Entry<String, String> mapping : list) {
System.out.println(mapping.getKey() + " :" + mapping.getValue());
}
TreeMap排序
TreeMap默认按key进行升序排序,如果想改变默认的顺序,可以使用比较器:
Map<String, String> map = new TreeMap<String, String>(new Comparator<String>() {
@Override
public int compare(String o1, String o2) {
// 降序排序
return o1.compareTo(o2);
}
});
map.put("b", "b");
map.put("a", "c");
map.put("c", "a");
for (String key : map.keySet()) {
System.out.println(key + " :" + map.get(key));
}
按value排序(通用)
Map<String, String> map = new TreeMap<String, String>();
map.put("b", "b");
map.put("a", "c");
map.put("c", "a");
// 通过ArrayList构造函数把map.entrySet()转换成list
List<Map.Entry<String, String>> list = new ArrayList<Map.Entry<String, String>>(map.entrySet());
// 通过比较器实现比较排序
Collections.sort(list, new Comparator<Map.Entry<String, String>>() {
@Override
public int compare(Map.Entry<String, String> mapping1, Map.Entry<String, String> mapping2) {
return mapping1.getValue().compareTo(mapping2.getValue());
}
});
for (String key : map.keySet()) {
System.out.println(key + " :" + map.get(key));
}
常用API
方法 | 描述 |
---|---|
clear() | 从 Map 中删除所有映射 |
remove(Object key) | 从 Map 中删除键和关联的值 |
put(Object key, Object value) | 将指定值与指定键相关联 |
putAll(Map t) | 将指定 Map 中的所有映射复制到此 map |
entrySet() | 返回 Map 中所包含映射的 Set 视图。Set 中的每个元素都是一个 Map.Entry 对象,可以使用 getKey() 和 getValue() 方法(还有一个 setValue() 方法)访问后者的键元素和值元素 |
keySet() | 返回 Map 中所包含键的 Set 视图。删除 Set 中的元素还将删除 Map 中相应的映射(键和值) |
values() | 返回 map 中所包含值的 Collection 视图。删除 Collection 中的元素还将删除 Map 中相应的映射(键和值) |
get(Object key) | 返回与指定键关联的值 |
containsKey(Object key) | 如果 Map 包含指定键的映射,则返回 true |
containsValue(Object value) | 如果此 Map 将一个或多个键映射到指定值,则返回 true |
isEmpty() | 如果 Map 不包含键-值映射,则返回 true |
size() | 返回 Map 中的键-值映射的数目 |