大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于java语言链表的问题，于是小编就整理了4个相关介绍Java语言链表的解答，让我们一起看看吧。
map的默认长度是数组长度还是链表长度？
在通常情况下，Map的默认长度是根据数组的长度来确定的。在JAVA中，HashMap使用数组和链表结合的方式来存储数据，当数据量达到一定程度时会触发扩容操作。
具体的扩容策略是在HashMap的构造方法中确定的，默认长度是16，当达到一定阈值时会进行扩容，这个阈值是根据负载因子和当前数组长度来计算的。
因此，在大多数情况下，Map的默认长度是根据数组的长度来确定的，而链表长度在初始时是空的。
为用树不用链表？
树和链表都是数据结构中比较常见的存储模型，使用什么作为存储的数据结构根据场景，需求而定。
链表是什么？想象一根自行车链条，从中间折断，从一端到另一端刚好就是单向链表结构，在J***A中每个链表节点作为一个类，属性为自身的数据和下一个节点的引用，一扣接一扣成为一张连续的链表！
链表的查找和删除，修改都需要从头部一个一个比较节点数据，直到找到匹配的那个数为止，很明显这样的查找次数大概为N/2(N为链表节点总数)，也就是查询的效率使用大O表示法表示为O(N)，线性级别;一个总数为N＝***的链表需要平均比较512次才能做后面的增删改操作，而修改和删除只需要改变节点引用，效率很高！
再来看树结构(以红黑树为例)，就是生活中的树倒过来，所有的数据挂在根节点上，通过一定的策略(红黑树通过旋转，变色等，二叉搜索树通过比较父节点)放置在合适的位置上，通常树的深度都是常数级;
红黑树的查询速度是非常快的，因为查询效率为O(log2n)，比如上面的***的数据，最大的查询比较次数为10，效率非常惊人！删除节点也只需要最多三次旋转就可以实现平衡;
以上树结构举例使用红黑树，是因为红黑树是一种性能良好的平衡树，如果是二叉搜索树(规则为比父节点小的放在左子节点，大的放右子节点)，如果插入的数据为顺序的，则二叉搜索树就退变为一个链表结构，效率降低！换句话说不是说树结构的查询效率一定比链表好！
在数据量很低的时候，推荐使用链表，因为数据结构简单，开发成本低，效率也不差！
在数据为顺序插入时，不应该使用二叉搜索树，在删除操作频繁的时候，不应该使用二叉搜索树(因为数据重新平衡需要很大的代价)，而应该使用红黑树等有保证平衡的策略的树结构;
在数据量大的时候，使用平衡树结构的效率提升是显而易见的，从O(N)到O(log2n)的提升。
在J***A8中，当hashMap的冲突(某个数组元素中的链表结构很长)达到一定值的时候，将会从链表结构转变为红黑树，提***ashMap的查找性能。
简单来说，所有的数据结构都是为了增删改查，那么数组/链表等线性表的优缺点分别是什么呢？
数组的搜索比较方便，可以直接用下标，但删除或者插入某些元素就比较麻烦。
链表与之相反，删除和插入元素很快，但查找很慢。
这个时候，就需要一个折中方案的产生，此时二叉树就既有链表的好处，也有数组的好处。
文件系统和数据库系统一般都***用树（特别是B树）的数据结构数据，主要为排序和检索的效率。
二叉树支持动态的插入和查找，保证操作时间在Olog(n)内完成，n为节点数。
线性表与二叉树优缺点比较：
为何主流语言中，无任何技巧下直接暴力遍历数组、链表，多数情况链表更快？
首先搞清楚数组和链表的差异。
数组是在一整块连续的内存中存储数据，每一项数组成员大小相同。保存数组需要记录数组的起始地址、数组成员占用内存大小、数组长度；数组成员中记录了数据、类型。
下面用一个便于理解的方式举个关于数组的例子：
某数组起始位置在内存地址0上，每个数组成员占10byte，那么[0]在内存地址0，[2]在内存地址20，遍历数组的方式是根据数组起始位置+索引*数组成员大小。
链表是存储不需要一整块连续的内存，保存链表只要记录链表表头地址即可；每一项链表成员中保存了数据、数据类型、下一个成员的地址，另双向链表还会保存上一个成员的地址。
下面用一个便于理解的方式举个关于链表的例子：
某链表的表头在内存地址1000，访问它可获得数据和下一项数据地址是1234，遍历链表的方式是依次访问每一链的数据和下一链的地址，下一链的地址是直接获取，不需要计算。
再来说说题主的问题，为什么通常只是遍历那么链表性能略好一些，因为遍历链表时少做了一个加法和一个乘法运算。
那么实际上为啥链表总得很少数组用得很多呢？
原因主要有2条：
Show me the code. 下结论前先要证明你的结论是对的。
据我所知，没有任何一个语言“只是遍历”的话，链表会比数组快。
链表是否连续生成的，不会影响遍历速度。
redis有哪些数据类型？
有五种常用数据类型：String、Hash、Set、List、SortedSet。以及三种特殊的数据类型：Bitmap、HyperLogLog、Geospatial ，其中HyperLogLog、Bitmap的底层都是 String 数据类型，Geospatial 的底层是 Sorted Set 数据类型。
redis凭借着十分多的优良特性称霸缓存界，而丰富的数据类型就是至关重要的一点，能满足更多的场景需要！
redis包括的数据类型如下：
1，字符串string：区别于J***A中的字符串，string类型并不只是能存储J***A中的字符串，还有int，json等，redis中的string被定义为二进制安全的，也就代表着能存储文件的二[_a***_]串！
2，散列/哈希hash：维护着一个超大的字典，可以轻松的拿出某个属性来进行更改，而不需要额外的序列化等操作，类似数据库中的根据字段update数据！
3，列表list：使用双端链表顺序性的存储数据，可用来实现消息队列！
4，集合set：存放不重复的存放数据，类似于J***A中的set，可以用来做去重操作！
5，排序***sorted set：存放排序的不重复数据！
相比memcache等传统缓存，支持很多数据类型的是redis更具有可选择性，能支持完成一些常规的数据处理，而且redis还能支持数据持久化，事务等！所以redis是很好的选择！
不过内存型缓存作为数据库的防护层，会有缓存击穿，缓存穿透，雪崩问题，可参见
redis目前能够在缓存领域迅速蚕食鲸吞memcached的市场占比，能够在分布式架构中扮演重要的地位，都与其支持多种数据类型（而memcached只支持一种）这个优势有关。
redis支持存储的数据类型一共有5种，但是根据我的工作经验，最常用的只有三种，接下来，我就介绍下最常用的三种。
list是redis中常用的数据类型，能够进行头尾查找，插入，移除（lpop,lpush,rpop,rpush等等）；
可以按照索引查找队列中元素（lindex），删除队列中元素（lrem），修改队列中元素（lset），还能获取队列长度（llen）。
list还有一个更加突出的功能，它可以从当前队列弹出一个值，然后插入到另一个队列中（BRPOPLPUSH）。这个过程是原子的，保证了数据一致性，避免由于中间步骤失败而导致数值丢失。
set其实和list类似，但是正如平时我们了解的set，首先它的存储是无序的，其次它的存储是去重的。也就是说，如果你需要记录数据的插入顺序，或者可能会插入重复数据，并且数据不可去重的话，用list就更合适些，其它场景，就可以考虑用set。
set可以进行基础的增删（sadd,srem），也能进行进行***操作，比如求差集（sdiff），求交集（sinter），求并集（sunion），返回***中全部元素，但是并不将它们弹出（***ember）。同时set也支持像list一样，用一个原子操作，把一个元素从当前set弹出，并压入另一个set（***ove）。
到此，以上就是小编对于j***a语言链表的问题就介绍到这了，希望介绍关于j***a语言链表的4点解答对大家有用。
