1.线程安全的list之synchronizedList和CopyOnWriteArrayList
2.深入理解 Python 虚拟机：列表（list）的底层的源实现原理及源码剖析
3.List LinkedList HashSet HashMap底层原理剖析
4.STL源码剖析总结笔记（5）：认识迭代器的好帮手--list
5.python的库,比如numpy是如何调用c语言实现的代码的?
6.《面试1v1》List

线程安全的list之synchronizedList和CopyOnWriteArrayList

        在上篇文章中我们已经介绍了其他的一些list集合，如ArrayList、linkedlist等。不清楚的可以看下上篇文章 /p/ab5bf7

        但是向ArrayList这些会出现线程不安全的问题，我们该怎样解决呢？接下来就是要介绍我们线程安全的list集合synchronizedList和CopyOnWriteArrayList。

        synchronizedList的使用方式：

        从上面的使用方式中我们可以看出，synchronizedList是将List集合作为参数来创建的synchronizedList集合。

        synchronizedList为什么是线程安全的呢？

        我们先来看一下他的源码：

        我们大概贴了一些常用方法的源码，从上面的源码中我们可以看出，其实synchronizedList线程安全的原因是因为它几乎在每个方法中都使用了synchronized同步锁。

        synchronizedList官方文档中给出的使用方式是以下方式：

        在以上源码中我们可以看出，官方文档是建议我们在遍历的时候加锁处理的。但是既然内部方法以及加了锁，为什么在遍历的时候还需要加锁呢？我们来看一下它的遍历方法：

        从以上源码可以看出，虽然内部方法中大部分都已经加了锁，但是iterator方法却没有加锁处理。那么如果我们在遍历的时候不加锁会导致什么问题呢？

        试想我们在遍历的时候，不加锁的情况下，如果此时有其他线程对此集合进行add或者remove操作，那么这个时候就会导致数据丢失或者是脏数据的问题，所以如果我们对数据的要求较高，想要避免这方面问题的话，在遍历的时候也需要加锁进行处理。

        但是既然是使用synchronized加锁进行处理的，那肯定避免不了一些锁开销。有没有效率更好的方式呢？那就是我们另一个主要的并发集合CopyOnWriteArrayList。

        CopyOnWriteArrayList是在执行修改操作时，copy一份新的数组进行相关的操作，在执行完修改操作后将原来集合指向新的集合来完成修改操作。具体源码如下：

        从以上源码我们可以看出，它在执行add方法和remove方法的时候，分别创建了一个当前数组长度+1和-1的数组，将数据copy到新数组中，然后执行修改操作。修改完之后调用setArray方法来指向新的数组。在整个过程中是使用ReentrantLock可重入锁来保证不会有多个线程同时copy一个新的数组，从而造成的混乱。并且使用volatile修饰数组来保证修改后的可见性。读写操作互不影响，所以在整个过程中整个效率是非常高的。

        synchronizedList适合对数据要求较高的情况，但是因为读写全都加锁，所有效率较低。

        CopyOnWriteArrayList效率较高，适合读多写少的场景，因为在读的时候读的是旧集合，所以它的实时性不高。

深入理解 Python 虚拟机：列表（list）的实现原理及源码剖析

       深入理解 Python 虚拟机：列表（list）的实现原理及源码剖析

       在 Python 虚拟机中，列表作为基本数据类型之一，源码能够存储各种类型的底层的源数据并支持多种操作。本文将详细解析列表在 cpython 实现中的源码结构和关键操作的源代码。

       列表结构解析

       在 cpython 实现中，底层的源列表由一系列元素构成，源码银河组件源码每个元素由一个指针指向 Python 对象。底层的源列表还包含一个表示元素数量的源码字段，一个用于存储列表长度的底层的源字段，以及一个用于存储对象引用计数的源码字段。

       创建和扩容机制

       创建列表时，底层的源不会直接分配内存，源码而是底层的源将需要释放的内存地址保存在数组中，以便下次创建列表时复用。源码列表扩容时，底层的源通过检查当前容量并相应地增加，以适应新添加的元素。

       插入和删除操作

       插入元素时，将插入位置及其后元素后移一位。删除元素时，将后续元素前移，直至空位。

       复制操作

       列表复制分为浅拷贝和深拷贝。浅拷贝仅复制对象的指针，改变原始列表中的元素会影响复制后的列表。深拷贝则复制对象及其内部内容，确保复制后的列表独立于原始列表。

       列表清理和反转

       清空列表时，将元素数量字段设置为零，并减少所有对象的引用计数，以便在计数为零时自动释放内存。反转列表使用交换元素指针实现，不改变元素值。

       总结

       本文深入介绍了 Python 列表的内部实现，包括创建、扩容、插入、删除、复制、清理和反转等操作的券商出走指标源码源代码。理解这些细节有助于更高效地编写 Python 代码并深入掌握 Python 的内部机制。

List LinkedList HashSet HashMap底层原理剖析

       ArrayList底层数据结构采用数组。数组在Java中连续存储，因此查询速度快，时间复杂度为O(1)，插入数据时可能会慢，特别是需要移动位置时，时间复杂度为O(N)，但末尾插入时时间复杂度为O(1)。数组需要固定长度，ArrayList默认长度为，最大长度为Integer.MAX_VALUE。在添加元素时，如果数组长度不足，则会进行扩容。JDK采用复制扩容法，通过增加数组容量来提升性能。若数组较大且知道所需存储数据量，可设置数组长度，或者指定最小长度。例如，设置最小长度时，扩容长度变为原有容量的1.5倍，从增加到。

       LinkedList底层采用双向列表结构。链表存储为物理独立存储，因此插入操作的时间复杂度为O(1)，且无需扩容，也不涉及位置挪移。然而，查询操作的时间复杂度为O(N)。LinkedList的add和remove方法中，add默认添加到列表末尾，无需移动元素，相对更高效。而remove方法默认移除第一个元素，移除指定元素时则需要遍历查找，但与ArrayList相比，无需执行位置挪移。桥接模式源码

       HashSet底层基于HashMap。HashMap在Java 1.7版本之前采用数组和链表结构，自1.8版本起，则采用数组、链表与红黑树的组合结构。在Java 1.7之前，链表使用头插法，但在高并发环境下可能会导致链表死循环。从Java 1.8开始，链表采用尾插法。在创建HashSet时，通常会设置一个默认的负载因子（默认值为0.），当数组的使用率达到总长度的%时，会进行数组扩容。HashMap的put方法和get方法的源码流程及详细逻辑可能较为复杂，涉及哈希算法、负载因子、扩容机制等核心概念。

STL源码剖析总结笔记（5）：认识迭代器的好帮手--list

       在深入探讨STL中的`list`容器之前，我们先简要回顾了`vector`的特性以及分配器（`allocator`）的作用。接下来，我们将转向一个具有代表性的容器——`list`。之所以说其具有代表性，是因为`list`利用非连续的空间存储元素，从而在空间利用上更为精确。学习`list`是掌握迭代器机制的第一步。

       “list”实质上是双向链表，它具有两个重要特性：前向指针和后向指针。在STL中，`list`节点的定义可能使用`_list_node*`（可能为了兼容性或设计规范）来指代节点结构，其中包含了指向下一个节点和上一个节点的指针。

       `list`的内部实现为一个环状的双向链表结构，通过一个指向虚拟尾节点的指针`node`来方便遍历。`begin()`和`end()`方法的实现依赖于这个`node`。此外，`empty()`、`size()`、`front()`（访问头节点内容）、`back()`（访问尾节点内容）等方法的华为亲情关怀源码实现相对直截了当。

       `list`的迭代器（`iterator`）设计得更为复杂，因为非连续的空间分配使得简单指针的操作无法直接使用。迭代器需要智能地追踪当前节点及其前后的节点，以便进行递增、递减和取值操作。这要求迭代器实现诸如`++`和`--`等操作符的重载，同时还需要定义至少1-5个`typedef`类型来支持迭代器的基本行为。

       `++`操作符的重载遵循前置`++`和后置`++`的区别：前置`++`直接返回计算后的结果（即更新后的迭代器），而后置`++`返回迭代器的副本，避免了在C++中直接对整数进行两次后置`++`的操作，因为这会导致未定义的行为。`*`和`->`操作符用于访问当前节点的数据和成员，后者通过`*`操作符访问节点数据后再通过指针访问成员，确保了数据的安全访问。

       `list`的基本操作主要依赖于节点指针的移动和修改，如插入、删除等。这些操作通常需要考虑双向链表的特性以及虚拟尾节点的存在，以避免丢失数据或产生无效指针。例如，`transfer()`方法是一个关键功能，允许将一段连续范围的元素移动到链表中的特定位置，这是许多其他复杂操作的基础。

       在`list`中，`transfer()`方法实现了将`[first,last)`范围内的元素移动到指定位置的逻辑，通过调整节点的`next`和`prev`指针来完成移动，同时确保了数据的完整性。基于`transfer()`方法，其他高级操作也能够实现，尽管这些操作通常不直接暴露给用户，而是通过封装在`list`内部的实现来提供。

       学习`list`不仅有助于理解迭代器的设计原理，也为探索其他容器（如`vector`和`deque`）的实现提供了基础。在接下来的内容中，我们将详细探讨迭代器的实现技巧，以及如何在实际编程中利用这些概念来优化代码。

python的库,比如numpy是如何调用c语言实现的代码的?

       在深入探讨Python的内置容器实现的过程中，我们将重点讲解PyListObject、PyTupleObject、idea切换源码文件PyDictObject和PySetObject的C语言实现及其相关API。在这一系列教程中，我们已探讨过Python的内置对象和优化了datetimecpy.date对象。欲了解详情，敬请访问教程的repo。

       ### PyListObject及其相关函数

       Python的list底层实现为一段连续分配的内存，通过指针获取数据，类似数组实现。查看源码（Python 3.9）可知，`ob_item`用于存放元素，而`allocated`表示已分配内存。`ob_size`则用于存储实际长度，且必须小于`allocated`，强调了内存空间的高效重复利用。

       在实现中，`ob_item`被解释为指针的指针，用户应将PyObject*视为整体，因为所有对Python对象的操作都是引用。在C语言环境下，Python对象数组即为指针的指针。

       重点API包括访问、修改、遍历和管理list的方法。

       ### PyTupleObject及其相关函数

       作为不可变序列容器，tuple底层实现与list极为相似，但其设计考虑了内存效率和不可变性。在Python 3.9的源码中，`ob_item`定义为数组，元素存储连续，体现数组特性。

       由于不可变性，tuple无需动态分配内存，故无`allocated`字段。`ob_size`同样用于存储长度信息。

       区别于list，tuple的API侧重于元素访问和不可变性维护。

       ### PyDictObject及其相关函数

       Python字典基于哈希表实现，负载因子设置为2/3，确保高效查找。在Python 3.9版本中，dict有两种类型：combined和split。combined类型将key和value存放在同一entry内，split类型则将key和value分开存储，分别通过不同的机制进行管理。

       为了节省内存，PyDictKeysObject在存储dk_indices时使用char数组，并通过DK_ENTRIES宏转换为PyDictKeyEntry，实现更紧凑的存储。

       常用API包括插入、查找、更新和删除等操作。

       ### PySetObject及其相关函数

       Python中的set基于哈希表实现，内部使用table存储元素。插入元素时，通过哈希值与mask进行与运算确定位置，若位置为空则直接插入，否则继续尝试插入以避免冲突。

       API涵盖元素添加、查找、删除和迭代等基本操作。

       ### 操作实践与小结

       在datetimecpy项目中，我们实现了timetuple函数，用于返回tuple对象，包含year、month、day、hour、minute、second、wday、yday和dst等元素。此函数利用了PyTupleObject相关API，实现了Python日期时间对象与tuple之间的转换。

       本章旨在深入理解Python内置容器的C语言实现及其API，为后续构建datetime中的新对象——time对象打下基础。下一章将探讨模块和方法相关的C语言API。

《面试1v1》List

       面试官：小伙子,听说你对Java集合挺在行的?

       候选人：谢谢夸奖,我对Java集合还在学习中,只能算入门水平。特别是List这个接口,其下的实现类功能非常丰富,我还未能全部掌握。

       面试官：那么,简单介绍下List这个接口及常用实现类吧!这是Java集合的基础,也是日常开发中最常用的。

       候选人：List接口表示一个有序集合,它的主要实现类有ArrayList、LinkedList、Vector等。它们都实现了List接口,有一些共同的方法,但底层数据结构不同,所以在不同场景有不同的使用优势。这取决于应用的需求。

       面试官：那日常工作用的最多的是哪个实现类?它的源码能不能讲解一下?

       候选人：我日常工作中最常用的List实现类就是ArrayList。它的源码如下:

       ArrayList底层采用动态数组实现,通过ensureCapacityInternal()方法动态扩容,以达到在保证查询效率的同时,尽量减小扩容带来的性能消耗。这也是我在日常使用中最欣赏ArrayList的地方。当然,它的实现远不止这些,我还在不断学习与理解中。

       面试官：不错,你对这些知识已经有一定理解。ArrayList的源码分析得也比较到位。看来你之前真的有认真研读与理解。不过List相关知识还有更广阔的空间,需要你继续努力!

       候选人：非常感谢面试官的肯定与指导。您说得对,List及其相关知识还有很多值得我继续学习与探索的地方。我会持续加深理解,提高运用能力。

       面试官：那么,你对List还有哪些不太理解的地方?或是想更深入学习的内容?

       候选人：关于List,我还不太清楚或想进一步学习的内容如下：

       这些都是我想进一步学习与理解的List相关内容与知识点。我会根据这份清单继续深入阅读源码、分析案例并实践使用,以便全面掌握List及其相关接口与实现类。这无疑需要一段长期的学习与总结过程,但这正是我成长为一名资深Java工程师所必须经历的阶段。

       面试官：Wonderful!这份学习清单涵盖的内容非常全面且具有针对性。你能够准确定位自己尚未完全掌握的知识点,这展现出你的自我认知能力。只要你能够有计划和耐心地向这个清单上的每一项知识点进发,你在List及相关接口的理解上一定会有大的提高,这也为你成长为资深工程师奠定基础。我对你的学习态度和理解能力很为欣赏。

       最近我在更新《面试1v1》系列文章，主要以场景化的方式，讲解我们在面试中遇到的问题，致力于让每一位工程师拿到自己心仪的offer。如果您对这个系列感兴趣，可以关注公众号JavaPub追更！

       《面试1v1》系列文章涵盖了Java基础、锁、数据结构与算法、Mybatis、搜索LuceneElasticsearch、Spring、Spring Boot、中间件、zookeeper、RocketMQ、Prometheus、流程引擎、Redis、Docker、sql、设计模式、分布式、shell等主题。您可以在Gitee或GitHub上找到更多资源。如果您需要PDF版的干货，可以访问指定链接进行下载。希望这些资源能帮助您更好地准备面试，实现职业目标！

STL容器—list使用技巧

       列表容器(list)在STL中是一种序列容器，特点是非连续内存分配。对比vector，其查找操作通常较慢，但插入和删除操作速度较快。列表通常实现为双向链表，这为实现单链表提供了便利。通过双向链接，可在常数时间内进行插入和删除操作，但查找操作需遍历整个列表，时间复杂度为O(n)。

       查看上图，可了解std::list在内存中的布局，列表中的元素通过双向链接结点存储，每个结点包含数据和指向前后结点的指针。

       列表的查找操作耗时，一旦找到元素，后续操作如更新、插入或删除则为常数时间复杂度。从性能角度看，list并不总是最佳选择，但在某些场景下仍具有优势。

       以下代码展示了如何使用list进行内存分配测试，结果显示list的内存分配与vector不同，不会在插入元素时进行内存重新分配和数据拷贝。

       清理list内存通常较为复杂。std::list自身并未提供内存释放接口，且标准库不保证立即释放内存。只有vector和string容器支持类似std::vector的swap函数，以在清理内存时立即释放空间。例如，chromium.org源代码中的stl_util.h文件中的清理代码仅适用于vector和string。

       尽管在多数情况下std::list似乎并不突出，它在某些特定场景中仍具有用武之地。例如，当需要频繁插入和删除元素，而访问元素的顺序不固定时，list可能是更优选择。此外，当处理大量数据且内存使用效率是关键因素时，list的特性也能带来优势。因此，在权衡效率和特定需求后，list仍值得在编程实践中考虑。

C#浅析C# List实现原理

       C# List 实现原理详解

       在面试中，我被问到List的初始化容量问题，暴露了自己在C#编程中的不足。List作为C#中最常见的可伸缩数组组件，常用于替代数组，其可扩展性避免了手动分配数组大小的麻烦，甚至有时作为链表使用。那么，它底层的工作机制如何呢？我们来深入了解其添加、插入、删除、索引操作以及排序等方面的实现。

       Add操作

       在添加元素前，List会调用EnsureCapacity确保有足够的空间，如果容量不够，会按需扩容，初始容量为4，每次扩张都是翻倍：4, 8, , ...。然而，List使用数组作为底层数据结构，虽然索引访问快，扩容时会产生新的数组，造成内存浪费和GC压力。

       Insert操作

       插入操作涉及Array.Copy，将指定索引后的元素后移，时间复杂度为O(n)。这可能导致性能降低和内存冗余。

       Remove操作

       删除元素时，同样通过Array.Copy将指定索引后的元素前移，O(n)复杂度。删除元素后，后续元素需要移动，增加了内存消耗和GC负担。

       索引访问与Find

       直接使用数组下标访问速度快，但Find的线性查找可能导致O(n)效率。在Unity中，foreach可能导致额外的GC，尽管Unity5.5已解决这个问题，但仍需注意foreach可能增加垃圾对象。

       Clear操作

       Clear并不会删除数组，仅清零元素并设_size为0，表示容量为0，避免内存浪费。

       foreach与Sort

       foreach在Unity中可能增加额外GC，但已在新版本中解决。List的Sort使用快速排序，时间复杂度为O(nlogn)。

       总结与参考

       深入理解List的实现原理，对提高C#编程效率至关重要。参考《Unity3D高级编程之进阶主程》第一章和List源码(list.cs)，以优化代码和避免不必要的性能损失。