集合java.util包下的常用子类，集合无非就是各种数据结构的应用。集合存在的目的就是为了将数据高校进行读写，无论哪种具体的集合无外乎CURD。

Collection->单个元素保存的父接口。

List->可以保存重复的单个元素。

Set->保存单个不重复元素。

Queue->队列接口，操作受限的线性表。

Deque->双端队列，使用此接口来表示栈或者队列。

一、JDK中的Map和Set

核心的应用场景：高效的搜索。

Set集合只能保存单个元素。集合中所有元素是唯一的不重复的。

Map集合一次保存一个键值对对象（key=vlaue）这样映射对象，用于统计某个元素以及其出现的次数。数学中的映射其实就是Java中的Map集合，存储的都是一个key对应一个value的映射关系。在Map映射关系中，key是唯一的，value的值可以重复。

1.1Map接口的使用

HashMap底层基于哈希表（数组+链表）的实现。

TreeMap底层基于二分搜索平衡树的实现（BeeTree）

（1）元素的添加操作

put（K key, V value）: 将键值对key和value保存到当前的Map

在Map集合中，key值不能重复，若put时，发现key重复，则会将当前map中的key对应的value更新为此刻put的value值。value是可以重复的。并且在Map中键值对是无序的，元素的保存顺序和添加顺序无关。

    public static void main(String[] args) {Map namesMap = new HashMap<>();namesMap.put("黑旋风","李逵");namesMap.put("智多星","吴用");namesMap.put("及时雨","宋江");namesMap.put("浪子","燕青");namesMap.put("及时雨","燕青");System.out.println(namesMap);}

在HashMap中key和value都可以为null，并且key值只能有一个null。

    public static void main(String[] args) {Map namesMap = new HashMap<>();namesMap.put("黑旋风","李逵");namesMap.put("智多星","吴用");namesMap.put(null,null);namesMap.put("及时雨",null);namesMap.put(null,"哈哈");System.out.println(namesMap);}

 在TreeMap中key值不能为空，value值可以为空，并且key必须事先Comparable接口或者通过TreeMap的构造方法传入比较器对象，TreeMap的Key值必须是可以比较的。

    public static void main(String[] args) {Map namesMap = new TreeMap<>();namesMap.put("黑旋风","李逵");namesMap.put("智多星","吴用");namesMap.put("及时雨",null);System.out.println(namesMap);namesMap.put(null,null);}

LinkedHashMap：给普通的HashMap加了个链表，这个链表就保存了元素的添加顺序。

    public static void main(String[] args) {Map namesMap = new LinkedHashMap<>();namesMap.put("黑旋风","李逵");namesMap.put("智多星","吴用");namesMap.put("及时雨",null);namesMap.put(null,null);System.out.println(namesMap);}

（2）在Map集合中查询特定的值 

get(K key)：根据Key值搜索对应的value值，若没有对应的key值则返回null。

getOrDefault（K key，V defaultVal）：根据key值搜索map中对应的value值，若没找到，返回默认值defaultValue。

    public static void main(String[] args) {Map namesMap = new LinkedHashMap<>();namesMap.put("黑旋风","李逵");namesMap.put("智多星","吴用");namesMap.put("及时雨","宋江");namesMap.put("浪子","燕青");namesMap.put("小乙哥","燕青");System.out.println(namesMap.get("浪子"));System.out.println(namesMap.getOrDefault("及时雨","0"));System.out.println(namesMap.getOrDefault("毛毛雨","0"));}

 boolean contains（K key）在当前Map集合中是否包含指定的key值。

boolean contains（V value）在当前Map集合中是否包含指定的value值。

    public static void main(String[] args) {Map namesMap = new LinkedHashMap<>();namesMap.put("黑旋风","李逵");namesMap.put("智多星","吴用");namesMap.put("及时雨","宋江");namesMap.put("浪子","燕青");namesMap.put("小乙哥","燕青");System.out.println(namesMap.containsKey("黑旋风"));System.out.println(namesMap.containsValue("江哥"));}

（3）删除Map中指定的value和key

remove（K key）删除key值对应的键值对对象，返回删除之前的value值。

boolean remove（K key，V value）删除key值对应的value对象，返回布尔值返回是否删除成功。

clear（）清空Map表。

    public static void main(String[] args) {Map namesMap = new LinkedHashMap<>();namesMap.put("黑旋风","李逵");namesMap.put("智多星","吴用");namesMap.put("及时雨","宋江");namesMap.put("浪子","燕青");namesMap.put("小乙哥","燕青");System.out.println(namesMap.remove("黑旋风"));System.out.println(namesMap.remove("智多星","李逵"));System.out.println(namesMap.remove("智多星","吴用"));System.out.println(namesMap);namesMap.clear();System.out.println(namesMap);}

 （4）Map集合的遍历

Map集合的遍历是比较低效的。

for-each循环只能用于lterable接口以及其子类，Map接口和它毫无关系。

要想进行Map集合的遍历，必须先将Map转为Set集合。

Map接口在存储键值对对象时，内部存储的每一个都是Map.Entry。

    public static void main(String[] args) {Map namesMap = new LinkedHashMap<>();namesMap.put("黑旋风","李逵");namesMap.put("智多星","吴用");namesMap.put("及时雨","宋江");namesMap.put("浪子","燕青");namesMap.put("小乙哥","燕青");Set> set = namesMap.entrySet();for(Map.Entry entry: set) {System.out.println(entry.getKey() + "=" + entry.getValue());}}

也可以分别输出key和value，这时重复地value会重复输出。 

   public static void main(String[] args) {Map namesMap = new LinkedHashMap<>();namesMap.put("黑旋风","李逵");namesMap.put("智多星","吴用");namesMap.put("及时雨","宋江");namesMap.put("浪子","燕青");namesMap.put("小乙哥","燕青"); Set keys = namesMap.keySet();Collection values = namesMap.values();System.out.println("Key值为 : ");for (String s : keys) {System.out.print(s +" ");}System.out.println();System.out.println("Values为 : ");for (String s : values) {System.out.print(s +" ");}}

1.2Set集合的应用 

最常用的操作就是去重处理

添加方法add(E e)，向当前Set集合中添加一个新的元素e，如果集合中没有该元素则成功添加返回true，若存在，添加失败返回false。

删除方法remove（O o），删除指定元素O。

boolean contains（O o）查询当前Set集合是否包含元素o。

1.3 Set集合和Map集合的关系

Set是保存单个不重复元素的集合，Map是保存一对键值对对象的集合。

Set的常用子类如HashSet，TreeSet内部就使用的是对应的Map对象，HashSet就在HashMap的key上保存，TreeSet就在TreeMap的key上保存。

二、二分搜索树

2.1什么是二分搜索树

右基础BST没有结构上的特点，他是一个二叉树，每个结点的值大于其左右左子树的结点值，小于其右子树的结点值，左子树<树根<右子树。

存储的元素必须具备可比较性。

（1）二分搜索树的中序遍历：能得到一个完全升序的数组（有序数组）

（2）在BST查找一个元素是否存在，其实就是一个二分查找，时间复杂度为O(logn）走到空树还没找到，说明该元素不存在。BST在实际的生产工作中有着广泛应用。

2.2创建一个二分搜索树

（1）二分搜索树的内部构建

和正常的二叉树是相通的，创建一个size来记录长度，root作为根节点。

然后TreeNode类中有val表示该节点的值，left表示左子树，right表示右子树。

public class MyBinarySearchTree {private int size;private TreeNode root;private static class TreeNode{int val;TreeNode left ;TreeNode right;public TreeNode(int val) {this.val = val;}}
}

（2）插入操作

插入之后的新节点一定是叶子结点，不断比较当要插入的值和树根的大小关系，不断走左右子树，如果值比左子树小就走左子树，值比右子树大就走右子树。直到走到null，就构造新节点放入带插入元素的值。

    public void add(int val){root = add(root,val);}private TreeNode add(TreeNode root, int val) {if(root==null){size++;return new TreeNode(val);}if(val>root.val){root.right = add(root.right,val);}if(val

    public Boolean contains(int val){return contains(root,val);}private Boolean contains(TreeNode root, int val) {if(root==null){return false;}if(root.val == val){return true;}if(val

    public static void main(String[] args) {MyBinarySearchTree bst = new MyBinarySearchTree();bst.add(41);bst.add(28);bst.add(58);bst.add(15);System.out.println(bst.contains(58));System.out.println(bst.contains(22));}

    public String toString() {StringBuilder sb = new StringBuilder();generateBSTSting(root,0,sb);return sb.toString();}private void generateBSTSting(TreeNode root, int depth, StringBuilder sb) {if(root==null){sb.append(generateHeightString(depth)).append("NULL\n");return ;}sb.append(generateHeightString(depth)).append(root.val).append("\n");generateBSTSting(root.left,depth+1,sb);generateBSTSting(root.right,depth+1,sb);}private String generateHeightString(int depth){StringBuilder sb = new StringBuilder();for (int i = 0; i < depth; i++) {sb.append("--");}return sb.toString();}

    public static void main(String[] args) {MyBinarySearchTree bst = new MyBinarySearchTree();bst.add(41);bst.add(28);bst.add(58);bst.add(15);bst.add(33);bst.add(50);System.out.println(bst.toString());}

    public int min(){if (size == 0) {throw new NoSuchElementException("bst is empty!no min");}TreeNode min = findMinNode(root);return min.val;}public  int removeMin(){if (size == 0) {throw new NoSuchElementException("bst is empty!cannot removeMin");}TreeNode minNode = findMinNode(root);root = removeMin(root);return minNode.val;}private TreeNode removeMin(TreeNode root) {if(root.left==null){TreeNode right = root.right;root.left = root.right = root = null;size--;return right;}root.left = removeMin(root.left);return root;}private TreeNode findMinNode(TreeNode root) {if(root.left==null){return root;}return findMinNode(root.left);}

    public static void main(String[] args) {MyBinarySearchTree bst = new MyBinarySearchTree();bst.add(41);bst.add(28);bst.add(58);bst.add(15);bst.add(33);bst.add(50);System.out.println(bst.toString());System.out.println(bst.removeMin());System.out.println(bst.min());System.out.println(bst.toString());}

public int max() {if (size == 0) {throw new NoSuchElementException("bst is empty!no max!");}TreeNode maxNode = findMaxNode(root);return maxNode.val;}private TreeNode findMaxNode(TreeNode root) {if(root.right==null){return root;}return findMaxNode(root.right);}public int removeMax() {if (size == 0) {throw new NoSuchElementException("bst is empty!cannot remove max!");}TreeNode maxNode = findMaxNode(root);root = removeMax(root);return maxNode.val;}private TreeNode removeMax(TreeNode root) {if(root.right==null){TreeNode left = root.left;root.left = root = null;size--;return left;}root.right = removeMax(root.right);return root;}

    public static void main(String[] args) {MyBinarySearchTree bst = new MyBinarySearchTree();bst.add(41);bst.add(28);bst.add(58);bst.add(15);bst.add(33);bst.add(50);System.out.println(bst.toString());System.out.println(bst.removeMax());System.out.println(bst.toString());System.out.println(bst.max());}

    public boolean remove(int key) {if(!contains(key)){return false;}else{root = remove(root,key);return true;}}private TreeNode remove(TreeNode root, int key) {if(root==null){return null;}if(root.val==key){if(root.left==null){TreeNode right = root.right;root.right = root = null;size--;return right;}else if(root.right==null){TreeNode left = root.left;root.left = root = null;size--;return left;}else{TreeNode successor = findMinNode(root.right);successor.right = removeMin(root.right);successor.left = root.left;root.left = root.right = root = null;return successor;}}else if(root.val

    public static void main(String[] args) {MyBinarySearchTree bst = new MyBinarySearchTree();bst.add(41);bst.add(28);bst.add(58);bst.add(15);bst.add(33);bst.add(50);System.out.println(bst.toString());System.out.println(bst.remove(28));System.out.println(bst.toString());}