前面花了4章对HashMap、LinkedHashMap以及TreeMap的原理实现进行了讲解，本章对它们进行简单的对比分析。
这里简单提一下，为什么前面没有单独一章来讲HashTable，HashTable是基于陈旧的Dictionary来实现的，效率上比起HashMap差很多，同时其唯一的优势“线程安全”的实现机制效率也是非常差的，现在一般都用ConcurrentHashMap，所以这个类基本上已经算是废弃了。
下面通过一个表格从各方面对比分析HashMap、LinkedHashMap、TreeMap
| HashMap | LinkedHashMap | TreeMap | |
|---|---|---|---|
| 原理 | HashMap扩容机制及存取原理 | LinkedHashMap如何保证顺序性 | TreeMap原理实现及常用方法 |
| 线程安全 | 否 | 否 | 否 |
| 初始容量 | 16 | 16 | 0 |
| 存储结构 | 数组+链表/红黑树 | 数组+链表/红黑树，HashMap子类 | 红黑树 |
| 顺序规则 | 取值无顺序 | 取值按插入的顺序/按修改的顺序，根据accessOrder控制 | 插入时按key的自然顺序或者自定义顺序 |
| 存储特点 | 最多一条记录的key为null，可以多条记录value为null | 最多一条记录的key为null，可以多条记录value为null | 当为key的自然顺序存储时key不能为null，当自定义顺序时，通过传入的Comparator的实现控制 |
| 插入效率 | 高 | 高 | 较高（因为需要不断Compare比较） |
| 遍历效率 | 高 | 较高（遍历后会改变存储顺序） | 较高 |
| 使用场景 | 使用最多，绝大多数无需排序的情况都可使用 | 需要插入的顺序和取出的顺序一样的情况下 | 需要按照key的自然顺序甚至于自定义顺序的情况下 |
| 使用场景举例 | – | 如我们对领导进行排名，对城市的经济发展进行排名等 | 如我们要展示周一到周五的消费情况，数据库里只取到了周二、周五的消费统计数据，这时将数据库的统计数据和手动构建消费为0的周一、三、五的数据按顺序组装，这时用TreeMap会非常方便 |
总结：
本文从线程安全、初始容量、存储结构、顺序规则、存储特点、插入效率、遍历效率、使用场景及举例。另外：前面提到的插入效率和遍历效率的高、较高都是在大数量的情况下，当数据量少的情况下基本没有区别，若有不对之处，请批评指正，望共同进步，谢谢！
