使用 HashMap 存一万条数据,构造时传 10000 还会触发扩容吗?

”准备用HashMap存1w条数据,构造时传10000会触发扩容吗?“ 构造10000 /** * Constructs an empty <tt>HashMap</tt> with the specified initial * capacity and the default load factor (0.75). * * @param initialCapacity the initial cap... 阅读详情

问题

  向 HashMap 中存 10000 条数据,初始化时,构造方法传值 10000,会触发扩容吗?

Map<String,String> map = new HashMap<>(10000);

分析

乍一看

  肯定会触发扩容呀,因为 HashMap 中有个负载因子默认为 0.75,就是说存储的数量超过容量的 75% 就会触发扩容,put 到后 25% 的数据时,肯定就会触发扩容。但事实真是这样吗?源码中有我们想知道的一切,真相只有一个。

分析源码

HashMap 的初始化

  在 HashMap 中,提供了一个指定初始容量的构造方法 HashMap(int initialCapacity),这个方法再通过 DEFAULT_LOAD_FACTOR 调用 HashMap 另一个构造方法,初始化 loadFactor 为 0.75。

public HashMap(int initialCapacity) {
    this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR);
}
public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {
  	......
    this.loadFactor = loadFactor;
    this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity);
}

  构造方法初始化了两个成员变量 threshold 和 loadFactor,其中 threshold 就是用来存储触发 HashMap 扩容的阈值,也就是说,当 HashMap 存储的数据量达到 threshold 时,就会触发扩容。
  从改造方法中可以看出,threshold 并没有直接使用传入的 initialCapacity 作为扩容阈值,而是通过 tableSizeFor 方法处理后再赋值给 threshold。

static final int tableSizeFor(int cap) {
    int n = cap - 1;
    n |= n >>> 1;
    n |= n >>> 2;
    n |= n >>> 4;
    n |= n >>> 8;
    n |= n >>> 16;
    return (n < 0) ? 1 : (n >= MAXIMUM_CAPACITY) ? MAXIMUM_CAPACITY : n + 1;
}

  这啥呀?看不懂也没关系,我来解释。tableSizeFor 的作用就是寻找大于 cap 的 2 的整数次方,例如如果传入 10,经过 tableSizeFor 处理后返回 16。至于为什么这样做,不在此处详细讨论。

回归正题

  还有一个问题,一直在说 threshold 是触发扩容的阈值,即 (initialCapacity * loadFactor),但是我们再构造方法中使用 tableSizeFor 初始化 threshold,并没有用到 loadFactor,其实这一步被移交给 resize 方法实现了,因为我们并没有在构造方法中初始化哈希表数组,扩容阈值 threshold = initialCapacity * loadFactor,这一步在 resize 中完成。
  如果我们从外部传递进来 10000 初始化 initialCapacity ,实际上经过 tableSizeFor 方法处理之后,最终 threshold 就会变成 2 的 14 次幂 16384,再在 resize 方法中乘上负载因子 0.75,实际在不触发扩容的前提下,可存储的数据容量是 12288(16384 * 0.75),用来存放 10000 条数据,绰绰有余,所以并不会触发扩容。

initialCapacity

  关于如何选择 initialCapacity,我们看看阿里巴巴 Java 开发规范,规范要求在初始化 HashMap 时,必须指定 initialCapacity,因为这样可以减少 resize 次数,提高程序效率。因为 threshold = initialCapacity * loadFactor,所以 initialCapacity = (需要存储元素个数 / loadFactor) + 1。
在这里插入图片描述

示例

  想要使用 HashMap 存放 10000 条数据,应该设置 initialCapacity = 10000 / 0.75 + 1 = 13334,然后哈希表容量会被 tableSizeFor 方法调整到 16384(2^14),threshold = 16384 * 0.75 = 12288 足够存储 10000 条数据而不会触发扩容。

总结

  • HashMap 构造方法传递的 initialCapacity 实际表示哈希表的容量,不代表扩容阈值。
  • 构造方法传递的 initialCapacity,会被 tableSizeFor 方法调整为大于它的 2 的整数次方。
  • 如果使用 initialCapacity 进行初始化,HashMap 是否扩容,由 threshold 决定,扩容阈值 threshold = initialCapacity * loadFactor。
  • 在初始化 HashMap 时,必须指定 initialCapacity 来提升效率,initialCapacity = (需要存储元素个数 / loadFactor(默认0.75)) + 1。
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plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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ali48
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