為什麼這麼多的開源框架熱衷於Collections的擴展呢？是因為我們程序（經典的定義：程序=算法+數據結構，想想看數據結構是為誰而服務的）主要處理的是一大批數據，而能容納大量數據的也就是Collections類和數組了，但是數據的格式具有多樣性，比如數據映射關係多樣，數據類型多樣等，下面我們再介紹三個比較有個性的Collections擴展工具包。
（1）fastutil
fastutil（按照Java的拼寫規則應該為FastUtil，但是官網就是這樣命名的，我們尊重官方）是一個更新比較頻繁的工具包，它的最新版本是6.3，主要提供了兩種功能：一種是限定鍵值類型（Type Specific）的Map、List、Set等，另一種是大容量的集合。我們先來看示例代碼：
//明確鍵類型的Map
Int2ObjectMap＜String＞map=new Int2ObjectOpenHashMap＜String＞（）；
map.put（100，"A"）；
//超大容量的List，注意調整JVM的Heap內存
BigList＜String＞bigList=new ObjectBigArrayBigList＜String＞（
1L+Integer.MAX_VALUE）；
//基本類型的集合，不再使用Integer包裝類型
IntArrayList arrayList=new IntArrayList（）；
這裡要特別注意的是大容量集合，什麼叫大容量集合呢？我們知道一個Collection的最大容量是Integer的最大值（2 147 483 647），不能超過這個容量，一旦我們需要把一組超大的數據放到集合中，就必須要考慮對此進行拆分了，這會導致程序的複雜性提高，而fastutil則提供了Big系列的集合，它的最大容量是Long的最大值，這已經是一個非常龐大的數字了，超過這個容量基本上是不可能的。但在使用它的時候需要考慮內存溢出的問題，注意調節Java的mx參數配置。
（2）Trove
Trove提供了一個快速、高效、低內存消耗的Collection集合，並且還提供了過濾和攔截的功能，同時還提供了基本類型的集合，示例代碼如下：
//基本類型的集合，不使用包裝類型
TIntList intList=new TIntArrayList（）；
//每個元素值乘以2
intList.transformValues（new TIntFunction（）{
public int execute（int element）{
return element*2；
}
}）；
//過濾，把大於200的元素組成一個新的列表
TIntList t2=intList.grep（new TIntProcedure（）{
public boolean execute（int_element）{
return_element＞200；
}
}）；
//包裝為JDK的List
List＜Integer＞list=new TIntListDecorator（intList）；
//鍵類型確定Map
TIntObjectMap＜String＞map=new TIntObjectHashMap＜String＞（）；
Trove的最大優勢是在高性能上，在進行一般的增加、修改、刪除操作時，Trove的響應時間比JDK的集合少一個數量級，比fastutil也會高很多，因此在高性能項目中要考慮使用Trove。
（3）lambdaj
lambdaj是一個純淨的集合操作工具，它不會提供任何的集合擴展，只會提供對集合的操作，比如查詢、過濾、統一初始化等，特別是它的查詢操作，非常類似於DBRMS上的SQL語句，而且也會提供諸如求和、求平均值等的方法，示例代碼如下：
List＜Integer＞ints=new ArrayList＜Integer＞（）；
//計算平均值
Lambda.avg（ints）；
//統計每個元素出現的次數，返回的是一個Map
Lambda.count（ints）；
//按照年齡排序
List＜Person＞persons=new ArrayList＜Person＞（）；
Lambda.sort（persons, Lambda.on（Person.class）.getAge（）））；
//串聯所有元素的指定屬性，輸出為：張三，李四，王五
Lambda.joinFrom（persons）.getName（）；
//過濾出年齡大於20歲的所用元素，輸出為一個子列表
Lambda.select（persons, new BaseMatcher＜Person＞（）{
@Override
public boolean matches（Object_person）{
Person p=（Person）_person；
return p.getAge（）＞20；
}
public void describeTo（Description desc）{
}
}）；
//查找出最大年齡
Lambda.maxFrom（persons）.getAge（）；
//抽取出所有姓名形成一個數組
Lambda.extract（persons, Lambda.on（Person.class）.getName（）））；
lambdaj算是一個比較年輕的開源工具，但是它符合開發人員的習慣，對集合的操作提供了"One Line"式的解決方法，可以大大縮減代碼的數量，而且也不會導致代碼的可讀性降低，讀者可以在下一個項目中使用此類開源工具。