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PrintStream是一种FilterOutputStream，它在OutputStream的接口上，额外提供了一些写入各种数据类型的方法：- 写入
int：print(int)
- 写入
boolean：print(boolean)
- 写入
String：print(String)
- 写入
Object：print(Object)，实际上相当于print(object.toString())
- ...
以及对应的一组
println()方法，它会自动加上换行符。我们经常使用的
System.out.println()实际上就是使用PrintStream打印各种数据。其中，System.out是系统默认提供的PrintStream，表示标准输出：System.err是系统默认提供的标准错误输出。PrintStream和OutputStream相比，除了添加了一组print()/println()方法，可以打印各种数据类型，比较方便外，它还有一个额外的优点，就是不会抛出IOException，这样我们在编写代码的时候，就不必捕获IOException。🐼
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Map用于存储key-value的映射，对于充当key的对象，是不能重复的，并且，不但需要正确覆写equals()方法，还要正确覆写hashCode()方法。如果只需要存储不重复的key，并不需要存储映射的value，那么就可以使用
SetSet用于存储不重复的元素集合，它主要提供以下几个方法：- 将元素添加进
Set<E>：boolean add(E e)
- 将元素从
Set<E>删除：boolean remove(Object e)
- 判断是否包含元素：
boolean contains(Object e)
Set实际上相当于只存储key、不存储value的Map。因为放入
Set的元素和Map的key类似，都要正确实现equals()和hashCode()方法，否则该元素无法正确地放入Set。最常用的
Set实现类是HashSet，实际上，HashSet仅仅是对HashMap的一个简单封装，它的核心代码如下：🦛
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从Java 5开始，引入了一个高级的处理并发的
java.util.concurrent包，它提供了大量更高级的并发功能，能大大简化多线程程序的编写。我们知道Java语言直接提供了
synchronized关键字用于加锁，但这种锁一是很重，二是获取时必须一直等待，没有额外的尝试机制。java.util.concurrent.locks包提供的ReentrantLock用于替代synchronized加锁，我们来看一下传统的synchronized代码：如果用
ReentrantLock替代，可以把代码改造为：因为
synchronized是Java语言层面提供的语法，所以我们不需要考虑异常，而ReentrantLock是Java代码实现的锁，我们就必须先获取锁，然后在finally中正确释放锁。顾名思义，
ReentrantLock是可重入锁，它和synchronized一样，一个线程可以多次获取同一个锁。和
synchronized不同的是，ReentrantLock可以尝试获取锁：🍁
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树也是图形用户界面中使用非常广泛的 GUI 组件
计算机世界里的树是由一系列具有严格父子关系的节点组成的，每个节点既可以是其上一级节点的子节点，也可以是其下一级节点的父节点，因此同一个节点既可以是父节点，也可以是子节点(类似于一个人，他既是他儿子的父亲，又是他父亲的儿子)。
按照结点是否包含子结点，可以把结点分为下面两类：
普通结点：包含子结点的结点；
叶子结点：没有子结点的结点；
按照结点是否具有唯一的父结点，可以把结点分为下面两类：
根结点：没有父结点的结点，计算机中，一棵树只能有一个根结点
普通结点：具有唯一父结点的结点
使用 Swing 里的 Jtree 、 TreeModel 及其相关的辅助类可以很轻松地开发出计算机世界里的树。
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表格也是GUI程序中常用的组件，表格是一个由多行、多列组成的二维显示区 。 Swing 的 JTable 以及相关类提供了这种表格支持 ， 通过使用 JTable 以及相关类，程序既可以使用简单的代码创建出表格来显示二维数据，也可以开发出功能丰富的表格，还可以为表格定制各种显示外观、编辑特性 。
创建简单表格
使用JTable创建简单表格步骤:
- 创建一个一维数组，存储表格中每一列的标题
- 创建一个二维数组，存储表格中每一行数据，其中二维数组内部的每个一维数组，代表表格中的一行数据
- 根据第一步和第二步创建的一维数组和二维数组，创建JTable对象
- 把JTable添加到其他容器中显示
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Java 7开始引入了一种新的Fork/Join线程池，它可以执行一种特殊的任务：把一个大任务拆成多个小任务并行执行。
我们举个例子：如果要计算一个超大数组的和，最简单的做法是用一个循环在一个线程内完成：
还有一种方法，可以把数组拆成两部分，分别计算，最后加起来就是最终结果，这样可以用两个线程并行执行：
如果拆成两部分还是很大，我们还可以继续拆，用4个线程并行执行：
这就是Fork/Join任务的原理：判断一个任务是否足够小，如果是，直接计算，否则，就分拆成几个小任务分别计算。这个过程可以反复“裂变”成一系列小任务。
我们来看如何使用Fork/Join对大数据进行并行求和：
观察上述代码的执行过程，一个大的计算任务0~2000首先分裂为两个小任务0~1000和1000~2000，这两个小任务仍然太大，继续分裂为更小的0~500，500~1000，1000~1500，1500~2000，最后，计算结果被依次合并，得到最终结果。