📚 Android 面试：Collection & Map 核心全攻略
1. 经典 Java 集合框架 (HashMap & ArrayList)
这是所有面试的基础，重点在于扩容和演进。
1.1 HashMap (重点：1.8 的优化)
- 结构：数组 + 链表 + 红黑树。
- 初始化：构造时仅记录容量，第一次
put时才调用resize()分配 16 个空间。 - 索引计算：使用
(n-1) & hash，由于n始终是 的幂次（由tableSizeFor()保证），位运算比取模更快。 - 树化条件：当链表长度 且数组总长度 时，链表转红黑树。
- 扩容：翻倍扩容，数据迁移逻辑为
e.hash & oldCap，结果为 0 留在原位，1 迁移至oldIndex + oldCap。
1.2 ArrayList
- 结构：动态数组。
- 扩容：默认初始大小为 10，当容量不足时，按 1.5 倍 扩容（
newCapacity = oldCapacity + (oldCapacity >> 1)）。 - 性能：随机访问（
get）时间复杂度为 ，中间插入或删除需要调用System.arraycopy移动元素，效率较低。
2. 顺序与排序 (LinkedHashMap & TreeMap)
2.1 LinkedHashMap (面试高频：LRU 实现)
-
特性：继承自 HashMap，维护双向链表记录顺序。
-
顺序模式：
accessOrder = false：记录插入顺序。accessOrder = true：记录访问顺序，访问后的节点移至末尾。
-
LRU 缓存：通过重写
removeEldestEntry方法，可以在插入新数据时自动删除最久未使用的头部节点。
2.2 TreeMap
- 特性：基于红黑树，不存在扩容问题。
- 功能：保证 Key 的自然顺序或自定义 Comparator 顺序。
3. Android 特有优化 (SparseArray & ArrayMap)
在 Android 面试中，这部分是体现你“Android 架构理解”的关键。
3.1 SparseArray
- 原理：使用
int[] mKeys和Object[] mValues两个数组。 - 优势：Key 必须是
int，避免了Integer自动装箱，且没有Entry对象开销，极度省内存。 - 算法：采用二分查找（Binary Search）寻找 Key 的下标。
- 扩容：采用
currentSize <= 4 ? 8 : currentSize * 2的步进策略。
3.2 ArrayMap
- 原理：类似 SparseArray，但 Key 可以是任意对象。
- 设计：内部维护
mHashes[]（排序后的 hash 值）和mArray[]（Key-Value 对）。 - 缓存机制：ArrayMap 内部维护了两个静态缓存池（大小为 4 和 8），减少频繁创建数组带来的 GC 压力。
4. 并发与安全 (ConcurrentHashMap & CopyOnWrite)
4.1 ConcurrentHashMap (1.8)
- 锁粒度：不再使用 Segment 分段锁，而是直接用
synchronized锁住桶的头节点。 - 并发控制：大量使用 CAS 操作（例如在桶为空时插入数据）。
- 读写分离：
get方法完全不加锁，依靠volatile关键字保证内存可见性。
4.2 CopyOnWriteArrayList
- 核心思想：写时复制。
- 逻辑：在添加元素时，先拷贝一份新数组，在旧数组上读，新数组上写，写完后再将引用指向新数组。
- 缺点：极其耗费内存（每次写都复制），且只能保证最终一致性，不保证实时一致性。
5. 总结：面试怎么选？
| 需求场景 | 推荐集合 |
|---|---|
| 通用 Key-Value 存储 | HashMap |
| 需要按访问顺序排序 (LRU) | LinkedHashMap |
| 需要 Key 自动排序 | TreeMap |
| Android 端 Key 为 int 且数据量 < 1000 | SparseArray |
| Android 端内存极度敏感且数据量 < 1000 | ArrayMap |
| 多线程频繁读、极少写 | CopyOnWriteArrayList |
| 多线程高并发读写 | ConcurrentHashMap |
面试官可能会问的“最后一钩”：
“既然
SparseArray这么好，为什么不全部替换掉HashMap？”参考回答：因为
SparseArray的查找基于二分查找，时间复杂度为 ，而HashMap在理想情况下是 。当数据量达到千级以上时，二分查找的性能损耗会非常明显。
