linkedlist和hash map的区别

LinkedList和HashMap是两种不同的数据结构。

LinkedList是一种线性数据结构，它由一些节点组成，每个节点包含一个元素和一个指向后继节点的引用。LinkedList的插入和删除操作很快，但是随机访问操作的效率比较低。

HashMap是一种哈希表数据结构，它使用键值对存储数据。它的插入、删除和查找操作都非常快，但是它的迭代操作比较慢，因为它需要遍历整个哈希表。

因此，LinkedList适合需要频繁插入和删除元素的场景，而HashMap适合需要频繁查找、插入和删除元素的场景。

相关问题

java map 面试题

回答: 在Java的Map面试中，常常会被问到关于Map的一些问题。首先，HashMap不是线程安全的，而线程安全的Map有HashTable、ConcurrentHashMap和SynchronizedMap，其中性能最好的是ConcurrentHashMap。\[1\]在单列集合中，List和Set的区别是List集合元素有序并且可以重复，而Set集合元素无序并且不允许重复。\[2\]在ArrayList和LinkedList的区别方面，ArrayList底层数据结构为数组，所以查询速度较快但增删速度较慢，而LinkedList底层数据结构为双向链表，所以查询速度较慢但增删速度较快。\[2\]对于HashMap的数据结构，JDK1.7版本是由数组和链表组成，JDK1.8版本之后还加入了二叉树。HashMap的put方法会根据key的hash地址将数据存放到对应的索引位置，如果存在冲突则会使用链表或二叉树来解决。\[2\]按添加顺序存储元素可以使用LinkedHashMap，按自然顺序存储元素可以使用TreeMap，而自定义排序可以使用TreeMap并传入Comparator。\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [Java Map集合面试题汇总](https://blog.csdn.net/m0_67403272/article/details/126387234)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [Map集合常见面试题](https://blog.csdn.net/weixin_42362271/article/details/86568914)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]

写一个Java线程池工具类，实现功能，具备相同uuid的消息事件由同一个线程按照消息事件接收顺序执行，要求高效，使用hash映射uuid，提供代码和测试方法

以下是一个简单的Java线程池工具类，它基于UUID和HashMap实现了按顺序处理具有相同UUID的消息事件。它使用了一个自定义的Runnable实现，其中包含了消息处理事件和UUID信息。该工具类具有以下功能：

1. 创建线程池
2. 将消息事件提交到线程池中
3. 按照UUID将消息事件分配到不同的线程中，并按照消息事件接收顺序执行

import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import java.util.UUID;
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;

public class UUIDThreadPool {
    private final ExecutorService executor;
    private final Map<UUID, UUIDRunnable> uuidMap;

    public UUIDThreadPool(int poolSize) {
        this.executor = Executors.newFixedThreadPool(poolSize);
        this.uuidMap = new HashMap<>();
    }

    public void submit(UUID uuid, Runnable runnable) {
        synchronized (uuidMap) {
            UUIDRunnable uuidRunnable = uuidMap.get(uuid);
            if (uuidRunnable == null) {
                uuidRunnable = new UUIDRunnable(uuid);
                uuidMap.put(uuid, uuidRunnable);
                executor.submit(uuidRunnable);
            }
            uuidRunnable.addRunnable(runnable);
        }
    }

    private class UUIDRunnable implements Runnable {
        private final UUID uuid;
        private final Object lock;
        private final Queue<Runnable> queue;

        public UUIDRunnable(UUID uuid) {
            this.uuid = uuid;
            this.lock = new Object();
            this.queue = new LinkedList<>();
        }

        public void addRunnable(Runnable runnable) {
            synchronized (lock) {
                queue.offer(runnable);
                lock.notifyAll();
            }
        }

        @Override
        public void run() {
            while (true) {
                Runnable runnable;
                synchronized (lock) {
                    while (queue.isEmpty()) {
                        try {
                            lock.wait();
                        } catch (InterruptedException e) {
                            Thread.currentThread().interrupt();
                            return;
                        }
                    }
                    runnable = queue.poll();
                }
                runnable.run();
            }
        }
    }
}

测试方法如下：

public static void main(String[] args) {
    UUIDThreadPool threadPool = new UUIDThreadPool(2);
    UUID uuid = UUID.randomUUID();
    for (int i = 0; i < 5; i++) {
        int j = i;
        threadPool.submit(uuid, () -> System.out.println("Task " + j + " for UUID " + uuid));
    }
}

该测试方法将创建一个随机UUID，然后将5个任务提交到线程池中，这些任务具有相同的UUID。由于线程池的大小为2，因此将使用2个线程来处理这些任务。每个线程将依次处理具有相同UUID的任务，以保证按顺序执行。