Java常用数据结构需理解适用场景与问题：ArrayList随机访问O(1)但add(0,e)触发数组复制，频繁头插应选LinkedList；HashMap作key的自定义类必须重写hashCode()和equals()，且放入后勿修改影响哈希的字段；递归慎转循环，回溯与多分支场景手动模拟易错。
Java 里真正常用的数据结构不是靠死记 API，而是理解「什么时候该用哪个」以及「不用会出什么问题」。算法基础也不是背排序代码，而是能看懂 ArrayList 的扩容机制、HashMap 的哈希冲突处理、LinkedList 的插入开销——这些才是日常写 bug 或调性能时实际卡住你的点。
为什么 ArrayList 随机访问快但频繁 add(0, e) 很慢
ArrayList 底层是数组，get(i) 是 O(1)，但往开头或中间插入元素会触发 System.arraycopy，把后续所有元素往后挪一位。10 万个元素时 add(0, x) 一次就要移动 10 万次引用。
- 真要头插多、遍历少，改用
LinkedList（但注意它没有真正的随机访问） - 如果只是偶尔在开头加，不如先
add(e)到末尾，最后Collections.reverse() - 初始化时预估大小：比如知道要存 5000 条日志，就用
new ArrayList(5000)，避免多次扩容复制
HashMap 的 key 为什么必须重写 hashCode() 和 equals()
不重写的话，默认用 Object.hashCode()（基于内存地址），两个内容相同的自定义对象会算出不同 hash 值，被分到不同桶里；即使侥幸落到同一桶，equals() 也返回 false，导致查不到、重复插入。
- 只要用了自定义类作 key，就必须同时重写这两个方法，缺一不可
- IDE 生成的
hashCode()要包含所有参与equals()判断的字段 - 字段值在放入 map 后又被修改了？那 hash 值可能失效——
HashMap不会重新定位，这个 key 就“丢了”
递归写法容易栈溢出，但不是所有递归都能简单改成循环
像求斐波那契、二叉树深度这种线性递归，确实可以压栈模拟成 while + Stack；但涉及回溯（如全排列、N 皇后）、多分支递归（如归并排序拆分）时，手动维护状态复杂度陡增，反而更容易错。
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- 先确认递归深度：如果数据规模可控（比如树高
- 对尾递归，部分 JVM（如 GraalVM）能优化，但 OpenJDK 8/11 不支持，别依赖
- 真爆栈了，优先考虑减少单次递归的局部变量数量，而不是硬转循环
Arrays.sort() 和 Collections.sort() 用的不是同一个算法
Arrays.sort(int[]) 对基本类型用双轴快排（Dual-Pivot Quicksort），最坏 O(n²)；而 Collections.sort(List<t>)</t> 对对象列表用的是 TimSort（归并+插入混合），稳定且最坏 O(n log n)。
- 排序
Integer[]和int[]性能差异可能达 3 倍以上，因为前者要装箱、后者直接操作内存 -
Arrays.sort()对对象数组（如String[]）也用 TimSort，和Collections.sort()行为一致 - 自定义比较逻辑时，用
Comparator.comparing(...)比匿名内部类更简洁安全
Comparator<User> byAgeThenName = Comparator.comparing(User::getAge)
.thenComparing(User::getName);
最容易被忽略的是：集合类的行为边界往往藏在文档小字里，比如 LinkedHashSet 迭代顺序是插入顺序，但它的 contains() 时间复杂度仍是 O(1)；又比如 PriorityQueue 不保证整体有序，只保证 peek() 是最小（或最大）元素。不翻源码或 Javadoc，光靠名字猜，十有八九踩坑。
