HashSet比TreeSet快得多(对于添加、删除和包含等大多数操作，HashSet是常量时间，而不是日志时间)，但不像TreeSet那样提供排序保证。

HashSet

该类为基本操作(添加、删除、包含和大小)提供恒定的时间性能。 它不能保证元素的顺序随时间保持不变 迭代性能取决于初始容量和HashSet的负载因子。 接受默认的负载因子是相当安全的，但您可能希望指定的初始容量大约是您期望该集增长的两倍。

TreeSet

保证基本操作(添加、删除和包含)的时间成本为log(n) 确保set的元素将被排序(升序，自然或由你通过它的构造函数指定)(实现SortedSet) 不为迭代性能提供任何调优参数 提供了一些方便的方法来处理有序集，如first()， last()， headSet()和tailSet()等

重要的几点:

Both guarantee duplicate-free collection of elements It is generally faster to add elements to the HashSet and then convert the collection to a TreeSet for a duplicate-free sorted traversal. None of these implementations are synchronized. That is if multiple threads access a set concurrently, and at least one of the threads modifies the set, it must be synchronized externally. LinkedHashSet is in some sense intermediate between HashSet and TreeSet. Implemented as a hash table with a linked list running through it, however,it provides insertion-ordered iteration which is not same as sorted traversal guaranteed by TreeSet.

因此，使用方法的选择完全取决于您的需要，但我认为，即使您需要一个有序的集合，那么您仍然应该使用HashSet来创建Set，然后将其转换为TreeSet。

例如:SortedSet<String> s = new TreeSet<String>(hashSet);

import java.util.HashSet;
import java.util.Set;
import java.util.TreeSet;

public class HashTreeSetCompare {

    //It is generally faster to add elements to the HashSet and then
    //convert the collection to a TreeSet for a duplicate-free sorted
    //Traversal.

    //really? 
    O(Hash + tree set) > O(tree set) ??
    Really???? Why?



    public static void main(String args[]) {

        int size = 80000;
        useHashThenTreeSet(size);
        useTreeSetOnly(size);

    }

    private static void useTreeSetOnly(int size) {

        System.out.println("useTreeSetOnly: ");
        long start = System.currentTimeMillis();
        Set<String> sortedSet = new TreeSet<String>();

        for (int i = 0; i < size; i++) {
            sortedSet.add(i + "");
        }

        //System.out.println(sortedSet);
        long end = System.currentTimeMillis();

        System.out.println("useTreeSetOnly: " + (end - start));
    }

    private static void useHashThenTreeSet(int size) {

        System.out.println("useHashThenTreeSet: ");
        long start = System.currentTimeMillis();
        Set<String> set = new HashSet<String>();

        for (int i = 0; i < size; i++) {
            set.add(i + "");
        }

        Set<String> sortedSet = new TreeSet<String>(set);
        //System.out.println(sortedSet);
        long end = System.currentTimeMillis();

        System.out.println("useHashThenTreeSet: " + (end - start));
    }
}

当然，HashSet实现要快得多——开销更少，因为没有排序。http://java.sun.com/docs/books/tutorial/collections/implementations/set.html提供了Java中各种Set实现的很好的分析。

这里的讨论还指出了一种有趣的“中间地带”方法来解决树与哈希的问题。Java提供了一个LinkedHashSet，它是一个HashSet，其中运行着一个“面向插入”的链表，也就是说，链表中的最后一个元素也是最近插入到哈希中的元素。这允许您避免无序散列的无序性，而不会增加TreeSet的成本。

如果您没有插入足够多的元素导致频繁重散列(或冲突，如果您的HashSet不能调整大小)，那么HashSet当然可以为您提供常量时间访问的好处。但是对于有大量增长或收缩的集合，使用Treesets实际上可能会获得更好的性能，这取决于实现。

如果我没记错的话，平摊时间可以接近于一个功能性红黑树的O(1)。冈崎的书会有比我更好的解释。(或参阅他的出版物列表)

TreeSet是两个排序集合之一(另一个是 TreeMap)。它使用红黑树结构(但你知道)，并保证 元素会按照自然的顺序，按升序排列。可选地, 您可以使用构造函数构造TreeSet，该构造函数允许您为集合提供您的 自己制定顺序规则(而不是依赖于定义的顺序) 通过使用Comparable或Comparator)

LinkedHashSet是HashSet的有序版本 在所有元素之间维护一个双链接列表。使用这个类而不是HashSet 当你关心迭代顺序时。迭代HashSet时 顺序是不可预测的，而LinkedHashSet允许您迭代元素 按照它们被插入的顺序

明明可以吃橘子，为什么要吃苹果?

Seriously guys and gals - if your collection is large, read and written to gazillions of times, and you're paying for CPU cycles, then the choice of the collection is relevant ONLY if you NEED it to perform better. However, in most cases, this doesn't really matter - a few milliseconds here and there go unnoticed in human terms. If it really mattered that much, why aren't you writing code in assembler or C? [cue another discussion]. So the point is if you're happy using whatever collection you chose, and it solves your problem [even if it's not specifically the best type of collection for the task] knock yourself out. The software is malleable. Optimise your code where necessary. Uncle Bob says Premature Optimisation is the root of all evil. Uncle Bob says so