你作为一个java领域的专家，请完成以下任务：常用的查找结构都有什么？

在Java领域中，常用的查找结构有以下几种：

1. 数组：数组是一种线性数据结构，它可以通过下标直接访问元素。但是数组的查询效率较低，需要进行线性遍历。

2. 链表：链表是一种基础的数据结构，可以分为单向链表、双向链表和循环链表。链表的查询效率较低，需要进行遍历。

3. 栈：栈是一种先进后出的数据结构，可以使用栈来实现简单的搜索算法。但是栈不适合用于大规模的数据存储。

4. 队列：队列是一种先进先出的数据结构，可以使用队列来实现广度优先搜索算法。

5. 哈希表：哈希表是一种基于哈希函数实现的查找表，可以快速地进行查找操作。

6. 二叉树：二叉树是一种树形数据结构，每个节点最多只有两个子节点。二叉树可以通过中序遍历、前序遍历和后序遍历来实现查找。

7. 堆：堆是一种特殊的树形数据结构，可以使用堆来实现优先队列和堆排序算法。

8. Trie树：Trie树也叫字典树，是一种高效的字符串查找结构，可以用于快速地搜索和匹配字符串。

以上是常用的查找结构，每种结构都有其适用场景和优缺点。在实际开发中，需要根据具体情况选择适合的查找结构。

相关问题

你作为一个Java领域的专家，请完成以下任务：B+树了解吗？B+树如何范围查询？B+树退化的极端情况是什么？

作为一个Java领域的专家，我可以回答您的问题：

1. B+树是一种常用的平衡树数据结构，它可以在外存储器中高效地存储和查找数据。

2. B+树的范围查询可以通过在B+树中进行两次查找来实现。首先，通过二分查找找到第一个大于等于左端点的叶子节点，然后从该叶子节点开始，遍历其后续的叶子节点，直到找到最后一个小于等于右端点的叶子节点。在这些叶子节点中，就是我们需要查找的范围内的所有数据了。

3. 当B+树的节点过度分裂或合并时，可能会导致B+树退化成链表，这是B+树的极端情况。当B+树退化成链表时，其查询性能将退化为O(n)，这是非常低效的。

你作为一个Java领域的专家，请完成以下任务：hashmap底层等

HashMap是Java中非常常用的数据结构之一，它是一个基于哈希表实现的Map接口的实现类。下面我会简单介绍一下HashMap底层的实现原理。

首先，HashMap的底层是由一个数组和链表（或红黑树）组成的。数组的每个元素都是一个链表的头节点，当有新的键值对插入时，插入的元素会作为链表的一个新节点插入到数组对应位置的链表中。如果链表的长度超过了阈值（默认为8），那么会将链表转化成红黑树。这样做的目的是为了提高查询效率。

当要查询某个键值对时，HashMap会先根据键的hashCode()方法获取对应的数组下标，然后在该下标对应的链表（或红黑树）中查找该键值对。由于哈希函数的分布并不是完美的，所以会出现多个键的hashCode()方法返回的值相同的情况，这种现象就被称为哈希冲突。为了解决哈希冲突，HashMap采用了链表法，即在相同下标的链表中顺序查找键值对。

当HashMap中的元素个数超过了数组长度乘以负载因子（默认为0.75）时，就需要进行扩容。此时，HashMap会新建一个长度为原数组两倍的数组，并将原数组中的元素重新散列到新数组中。

总的来说，HashMap底层的实现原理就是通过哈希函数将键值对映射到数组的某个位置，并采用链表（或红黑树）解决哈希冲突，从而实现高效的查找、插入和删除操作。