本文已参与「新人创作礼」活动，一起开启掘金创作之路
4.HashMap和TreeMap
HaspMap
HaspMap是基于哈希表的Map接口的实现，是无序的 1.clear() 清空 2.containsKey（Object key） 如果包含指定键，返回true 3.containsValue（Object value）如果包含指定值，返回true 4.get（Object key）返回指定键所映射的值，如果对于改键来说，此映射不包含任何映射关系，则返回null 5.isEmpty（）如果此映射不包含键值关系，则返回null 6.put（K key，V value）在此映射中关联指定值与指定值 7.remove（Object key）从此映射中移除指定键的映射关系 8.size（）返回此映射中的键-值映射关系数
实例
HashMap<Integer,Integer> m = new HashMap<>();
m.put(100,1);
System.out.println(m.get(100));
补充说明
取数据的时间复杂度最好是O(1)，最差是O(n),为什么呢？因为如果根据key首先得到哈希地址，发现该下标处位置已经被占用，那么我们要找的节点到底在链表的哪个位置，如果该位置就只有一个节点或者要找的节点就在表头，那么就不用再往后遍历链表了，所以最好情况下时间复杂度是O(1)；如果要找到的节点在链表表尾，那么就需要一个一个遍历链表，所以此时最差情况下为O(n)。但是如果我们的链表长度都很短，那么时间效率就会很高，其实即使是O（n）这个级别的复杂度正常也还是可以接受的。所以来总结一下，map的put方法的时间复杂度为O（1），get方法的时间复杂度为O(1)~ O(n)。 那么containKey()方法的时间复杂度呢，其实和get方法的时间复杂度是一样的，也是O(1)~O(n)，首先我们也是要根据key计算出对应的哈希地址，如果该地址处没有占用，那么可以直接返回false，说明Map中没有这个key；如果已经被占用，那就开始在链表上遍历Entry，比较key,所以这和刚才的get方法是一样的，从原理上就是一样的，那么时间复杂度自然也是一样的。 containValue()的时间复杂度和containKey()的时间复杂度不是一个级别的，因为他要依赖于key,所以他的时间复杂度为O(n).
TreeMap
TreeMap是基于红黑树实现的，是有序的，可进行排序的。
此实现为containKey、get、put和remove操作提供受保证的log（n）时间开销
1.clear（）清空
2.containsKey(Object key) 如果包含指定键，返回true
3.containsValue（Object value）如果包含指定值，返回true
4.get（Object key）返回指定键的值，如果不存在返回null
5.firstKey（）返回此映射中当前第一个（最低） 的键
6.lastKey（）返回此映射中当前最后一个（最高）的键
7.ceilingKey（k key）返回大于等于给定键的最小键，如果不存在这样的键，则返回null
8.floorKey（k key） 返回小于等于给定键的最大键，如果不存在这样的键，则返回null
遍历键的集合，值的集合，键值对的集合
1.使用while + Iterator
TreeMap<Integer,String> m = new TreeMap<>();
m.put(1,"A");
m.put(2,"B");
Set<Integer> s = m.keySet();
Iterator it = s.iterator();
Integer key = null;
while(it.hasNext()){
key = (Integer)it.next;
String value = m.get(key);
System.out.println(value);
}
2.使用增强for
TreeMap<Integer,String> m = new TreeMap<>();
m.put(1,"A");
m.put(2,"B");
for(int k : m.key.set()){
System.out.println(m.get(key));
}
\
