Java HashMap的实现

java手动实现hashmap package com.haixintext.java; //哈希节点 public class HashMapNode { int hash; Object key; Object value; HashMapNode next; } package com.haixintext.java; //hashmap方法 public class HashMap... 阅读详情

HashMap是Java中经常使用的集合类。HashMap的每个元素是一个<Key,Value>键值对,在内部用数组来保存每个元素,hash函数将Key作为参数,计算出Value的存储位置,即数组的下标。实现HashMap,关键在于找到一个hash函数,使其尽量少的发生冲突。那么,何为冲突?如下图所示,


当值“F"插入HashMap集合时,发现他所对应的位置已有数据插入,此时便发生了冲突。解决冲突的办法这里列举三种:linear probing, double hashing, 和chaining。


linear probing方法

linear probing解决冲突的方式是:当冲突发生,后来的数据依次往后寻找空闲位置,一旦找到,便插入。如下图所示:



当值"F"插入时,因为原有位置已被"D"占领,则依次往后查找,在值"C"之后发现空闲位置并插入。查找到数组的尾部时,返回到头部继续查找,如下图所示:


如果查找到本应输入的位置,依旧没有可插入的位置,说明hashmap存满,如下图所示:


类HashMapNode表示HashMap中的每个元素,它主要有两个成员:Key和Value。实现如下:

public class HashMapNode {
	private Object key;
	private Object value;
	// construction
	public HashMapNode(Object key, Object value){
		this.key = key;
		this.value = value;
	}
	// get methods
	public Object getKey(){
		return key;
	}
	public Object getValue(){
		return value;
	}
	// set method
	public void setValue(Object newValue){
		this.value = newValue;
	}
}


类HashMap是采用linear probing方式的hashmap实现,具体如下:

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

public class HashMap<K, V> {
  private int multiplier;
  private int modulus;
  private int hashMapSize;//HashMap容量
  private HashMapNode[] array;
  private int size = 0;//HashMap现有元素个数

  
  // construction
  // construct a HashMap with 4000 places and given hash paarameters
  public HashMap(int multiplier, int modulus){
    this.multiplier = multiplier;
    this.modulus = modulus;
    this.hashMapSize = 4000;
    this.array = new HashMapNode[this.hashMapSize];
  }
  
   // construct a HashMap with given capacity and given hash parameters
  public HashMap(int hashMapSize, int multiplier, int modulus){
    this.multiplier = multiplier;
    this.modulus = modulus;
    this.hashMapSize = hashMapSize;
    this.array = new HashMapNode[this.hashMapSize];
  }
 
  // hashing
  public int hash(K key){
    return Math.abs(multiplier * key.hashCode()) % modulus % this.hashMapSize;
  }
  
  // size
  public int size(){
    return size;
  }
  
  // return the number of nodes currently stored in the map
  public boolean isEmpty(){
    return size == 0;
  }
  
  // interface methods
  @SuppressWarnings("unchecked")
  public List<K> keys(){
    List<K> list = new ArrayList<K>();
    for(int i = 0; i < this.hashMapSize; i++){
      if(array[i] != null){
        list.add((K)array[i].getKey());
      }
    }
    return list;
  }
  
  @SuppressWarnings("unchecked")
  public V put(K key, V value){
    int hashCode = hash(key);//hashCode是value本应存放的位置
    if(array[hashCode] == null){//该位置是空的,则直接放入,不需要处理冲突
      HashMapNode node = new HashMapNode(key,value);
      array[hashCode] = node;
      size++;
      return null;
    }else if(key.equals((K)array[hashCode].getKey())){//该主键已存在,则更新对应的值
      V oldValue = (V)array[hashCode].getValue();
      array[hashCode].setValue(value);
      return oldValue;
    }
    int probe = (hashCode + 1) % this.hashMapSize;//开始处理冲突
    while(probe != hashCode){
      if(array[probe] == null){//找到空闲位置
        HashMapNode node = new HashMapNode(key,value);
        array[probe] = node;
        size++;
        return null;
      }else if(key.equals((K)array[probe].getKey())){//该主键已存在,则更新对应的值
        V oldValue = (V)array[probe].getValue();
        array[probe].setValue(value);
        return oldValue;
      }else{
        probe = (probe + 1) % this.hashMapSize;
      }
    }
    return null;
  }

  @SuppressWarnings("unchecked")
  public V get(K key){
    int hashCode = hash(key);
    if(array[hashCode] != null && key.equals((K)array[hashCode].getKey())){
      return (V)array[hashCode].getValue();
    }
    int probe = (hashCode + 1) % this.hashMapSize;
    while(probe != hashCode){//依次往后查找,直到回到原点
      if(array[probe] == null){
        probe = (probe + 1) % this.hashMapSize;
        continue;
      }else if(key.equals((K)array[probe].getKey())){
        return (V)array[probe].getValue();
      }else{
        probe = (probe + 1) % this.hashMapSize;
      }
    }
    return null;
  }

  @SuppressWarnings("unchecked")
  public V remove(K key){
    int hashCode = hash(key);
    if(array[hashCode] != null && key.equals((K)array[hashCode].getKey())){
        V oldValue = (V)array[hashCode].getValue();
        array[hashCode] = null;//该位置设置为null,表示被删除
        size--;
        return oldValue;
    }
    int probe = (hashCode + 1) % this.hashMapSize;
    while(probe != hashCode){
      if(array[probe] == null){
        probe = (probe + 1) % this.hashMapSize;
        continue;
      }else if(key.equals((K)array[probe].getKey())){
        V oldValue = (V)array[probe].getValue();
        array[probe] = null;
        size--;
        return oldValue;
      }else{
        probe = (probe + 1) % this.hashMapSize;
      }
    }
    return null;
  }
}

double hashing 方法

double hashing方法,思想是当发生冲突时,结合第二个hash函数,新生成一个hashCode,直到不发生冲突为止。此处使用的第二个hash函数如下:secondaryModulus   (abs(hashCode(key)) mod secondaryModulus),计算元素下标值的方法如下:hash(key) + j * secondary(key)。j从0开始逐渐递增,直到不冲突为止。具体实现如下:

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

public class DoubleHashMap<K, V> {
	private int multiplier;
	private int modulus;
	private int secondaryModulus;
	private int hashMapSize;
	private HashMapNode[] array;
	private int size = 0;
	
	// construction
	// construct a HashMap with 4000 places and given hash paarameters
	public DoubleHashMap(int multiplier, int modulus, int secondaryModulus){
		this.multiplier = multiplier;
		this.modulus = modulus;
		this.secondaryModulus = secondaryModulus;
		this.hashMapSize = 4000;
		this.array = new HashMapNode[this.hashMapSize];
	}
	
	// construct a HashMap with given capacity and given hash parameters
	public DoubleHashMap(int hashMapSize, int multiplier, int modulus, int secondaryModulus){
		this.multiplier = multiplier;
		this.modulus = modulus;
		this.secondaryModulus = secondaryModulus;
		this.hashMapSize = hashMapSize;
		this.array = new HashMapNode[this.hashMapSize];
	}
	
	// hashing
	public int hash(K key){
		return Math.abs(multiplier * key.hashCode()) % modulus;
	}
	
	public int secondaryHash(K key){
		return this.secondaryModulus - Math.abs(key.hashCode()) % this.secondaryModulus;
	}
	
	// size
	public int size(){
		return size;
	}
	// return the number of nodes currently stored in the map
	public boolean isEmpty(){
		return size == 0;
	}
	
	// interface methods
	@SuppressWarnings("unchecked")
	public List<K> keys(){
		List<K> list = new ArrayList<K>();
		for(int i = 0; i < this.hashMapSize; i++){
			if(array[i] != null){
				list.add((K)array[i].getKey());
			}
		}
		return list;
	}
	
	@SuppressWarnings("unchecked")
	public V put(K key, V value){
		int hashCode = hash(key);//calculating the hash code
		if(array[hashCode % this.hashMapSize] == null){//if the hash item is empty, add the data straight away
			HashMapNode node = new HashMapNode(key,value);
			array[hashCode % this.hashMapSize] = node;
			size++;
			return null;
		}else if(key.equals((K)array[hashCode % this.hashMapSize].getKey())){
			V oldValue = (V)array[hashCode % this.hashMapSize].getValue();
			array[hashCode % this.hashMapSize].setValue(value);
			return oldValue;
		}

		int secondHashCode = secondaryHash(key);
		int probe = 0;//variable to store probing location
		int j = 0;
		V retValue = null;
		while(true){
			j++;
			probe = (hashCode + j * secondHashCode) % this.hashMapSize;
			if(array[probe] == null){
				HashMapNode node = new HashMapNode(key,value);
				array[probe] = node;
				size++;
				break;
			}else if(key.equals((K)array[probe].getKey())){
				retValue = (V)array[probe].getValue();
				array[probe].setValue(value);
				break;
			}
		}
		return retValue;
	}

	@SuppressWarnings("unchecked")
	public V get(K key){
		int hashCode = hash(key) % this.hashMapSize;
		if(array[hashCode] != null && key.equals((K)array[hashCode].getKey())){
			return (V)array[hashCode].getValue();
		}
		int probe = (hashCode + 1) % this.hashMapSize;
		while(probe != hashCode){
			if(array[probe] == null){
				probe = (probe + 1) % this.hashMapSize;
				continue;
			}else if(key.equals((K)array[probe].getKey())){
				return (V)array[probe].getValue();
			}else{
				probe = (probe + 1) % this.hashMapSize;
			}
		}
		return null;
	}

	@SuppressWarnings("unchecked")
	public V remove(K key){
		int hashCode = hash(key) % this.hashMapSize;
		if(array[hashCode] != null && key.equals((K)array[hashCode].getKey())){
				V oldValue = (V)array[hashCode].getValue();
				array[hashCode] = null;
				size--;
				return oldValue;
		}
		int probe = (hashCode + 1) % this.hashMapSize;
		while(probe != hashCode){
			if(array[probe] == null){
				probe = (probe + 1) % this.hashMapSize;
				continue;
			}else if(key.equals((K)array[probe].getKey())){
				V oldValue = (V)array[probe].getValue();
				array[probe] = null;
				size--;
				return oldValue;
			}else{
				probe = (probe + 1) % this.hashMapSize;
			}
		}
		return null;
	}
	
}

chaining 方法

chaining方法的核心思想是,当发生冲突时,将冲突的元素用链表的形式连接起来,如下图所示:


ChainingHashMap类表示每个元素,具体实现如下:

public class ChainingHashMapNode {
	private Object key;
	private Object value;
	private ChainingHashMapNode next;
	// construction
	public ChainingHashMapNode(Object key, Object value){
		this.key = key;
		this.value = value;
		this.next = null;
	}
	// get methods
	public Object getKey(){
		return key;
	}
	public Object getValue(){
		return value;
	}
	public ChainingHashMapNode getNext(){
		return next;
	}
	// set methods
	public void setValue(Object newValue){
		this.value = newValue;
	}
	public void setNext(ChainingHashMapNode next){
		this.next = next;
	}
}


使用chaining方法的HashMap实现如下:

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

public class ChainingHashMap<K, V> {
	private int multiplier;
	private int modulus;
	private ChainingHashMapNode[] array;
	private int hashMapSize;
	private int size;
	
	// construction
	// construct a HashMap with 4000 places and given hash parameters
	public ChainingHashMap(int multiplier, int modulus){
		this.multiplier = multiplier;
		this.modulus = modulus;
		this.hashMapSize = 4000;
		this.array = new ChainingHashMapNode[this.hashMapSize];
		this.size = 0;
	}

	// construct a HashMap with given capacity and given hash parameters
	// hashing
	public ChainingHashMap(int hashMapSize, int multiplier, int modulus){
		this.multiplier = multiplier;
		this.modulus = modulus;
		this.hashMapSize = hashMapSize;
		this.array = new ChainingHashMapNode[this.hashMapSize];
		this.size = 0;
	}

	public int hash(K key){
		return Math.abs(multiplier * key.hashCode()) % modulus  % this.hashMapSize;
	}
	// size
	public int size(){
		return size;
	}
	// return the number of nodes currently stored in the map
	public boolean isEmpty(){
		return size == 0;
	}
	// interface
	
	
	@SuppressWarnings("unchecked")
	public List<K> keys(){
		List<K> list = new ArrayList<K>();
		for(int i = 0; i < this.hashMapSize; i++){
			ChainingHashMapNode node = array[i];
			while(node != null){
				list.add((K)node.getKey());
				node = node.getNext();
			}
		}
		return list;
	}
	
	@SuppressWarnings("unchecked")
	public V put(K key, V value){
		int hashCode = hash(key);
		if(array[hashCode] == null){//没有发生冲突,放入首位
			ChainingHashMapNode node = new ChainingHashMapNode(key,value);
			array[hashCode] = node;
			size++;
			return null;
		}
		ChainingHashMapNode node = array[hashCode];
		ChainingHashMapNode pre = node;
		while(node != null){
			if(key.equals((K)node.getKey())){//已存在Key,更新值
				V oldValue = (V)node.getValue();
				node.setValue(value);
				return oldValue;
			}else{
				pre = node;
				node = node.getNext();
			}
		}
		ChainingHashMapNode newNode = new ChainingHashMapNode(key,value); //在链表末尾添加冲突的元素
		pre.setNext(newNode);
		size++;
		return null;
	}

	@SuppressWarnings("unchecked")
	public V get(K key){
		int hashCode = hash(key);
		ChainingHashMapNode node = array[hashCode];
		while(node != null){
			if(key.equals((K)node.getKey())){
				return (V)node.getValue();
			}else{
				node = node.getNext();
			}
		}
		return null;
	}
	@SuppressWarnings("unchecked")
	public V remove(K key){
		int hashCode = hash(key);
		ChainingHashMapNode node = array[hashCode];
		if(node != null && key.equals((K)node.getKey())){
			array[hashCode] = node.getNext();
			size--;
			return (V)node.getValue();
		}
		ChainingHashMapNode pre = node;
		node = node.getNext();
		while(node != null){
			if(key.equals((K)node.getKey())){
				pre.setNext(node.getNext());
				size--;
				return (V)node.getValue();
			}else{
				pre = node;
				node = node.getNext();
			}
		}
		return null;
	}
}

参考: http://www.cs.rmit.edu.au/online/blackboard/chapter/05/documents/contribute/chapter/05/linear-probing.html

Java手写实现HashMap 我们将创建一个名为HashMap的类,其中包含一个构造函数,用于初始化哈希表。首先,我们定义一个数组bucket,用来存储桶的信息。在构造函数中,我们可以指定哈希表的大小,例如size。然后,我们初始化bucket数组,并将每个桶都初始化为一个空链表。这样,我们就完成了哈希表的初始化。i < size;i++) {通过本篇博客,我们了解了如何用 Java 手写一个简单的 HashMap。 阅读详情

相关推荐

4. PCIe 接口时序

在上一篇中,大致介绍IPcore接口。总的来说接口如下图数据的接收和发送通过transmitTLPinterface和ReceiveTLPinterface。收发数据的时序也只是描述这几个接口的关系。从手册上截取PCIex1的接口时序。

jjinl的专栏 6122

【Linear Probing | 线性探测】深度学习 线性层

深度学习linear probing

欢迎来到我的博客~ 1万+

从Excel到‘一张图’办案:手把手教你用AbutionGraph构建公安经侦知识图谱(含数据建模避坑指南)

本文详细介绍了如何利用AbutionGraph时序图数仓技术,将公安经侦领域的Excel、银行流水等碎片化数据转化为可交互的知识图谱。通过数据清洗、实体关系模型设计、时序数据处理等步骤,实现高效智能分析,提升办案效率。特别包含数据建模避坑指南和实战案例,助力公安金融案件侦破。

weixin_33702545的博客 342

深度学习笔记:finetune和linear probing的区别

finetune和linear probing一般和预训练搭配出现,是预训练模型适配下游任务时可选的训练方式

weixin_48018951的博客 7448

京东风控算法工程师带你解读Action Model-精细化运营(上篇)

电影《蝴蝶效应》中,男主拥有回到童年改变过去的能力,虽然在剧中男主一次次穿越时空拯救世界,但由于他无法预见自己做出的抉择对未来产生的其他影响,最终还是没能阻止悲剧的发生。可见,一个好的决策需要衡量其对未来产生的影响。JDD风控算法团队本期为大家解惑最优决策难题的解决方法-Action Model。

JDD风控算法的博客 1916

Cesium实战:从DEM数据到3D地形可视化的全流程解析

本文详细解析了从DEM数据到3D地形可视化的全流程,重点介绍了Cesium和Cesiumlab在数字高程模型(DEM)处理与地形数据转换中的应用。通过实战案例和工具对比,帮助开发者高效实现地形可视化,并分享性能优化与高级功能开发经验。

weixin_29079743的博客 336

“不可能学不会的”--视觉大模型的迁移方法(Linear Probing、Finetune、Adapter、Prompt)

当需要快速评估预训练模型表征能力时,可以选择Linear probing;当目标任务与预训练任务相似且数据集较大时,可以选择Finetune;当需要参数高效且任务独立的迁移学习方法时,可以选择Adapter;而当希望避免微调模型参数且任务灵活性要求较高时,可以选择Prompt。

2301_77897903的博客 3323

告别黑窗口:XShell+X11转发图形化界面的5分钟保姆级教程(附Xming配置)

本文详细介绍了如何使用XShell和X11转发技术快速实现Linux图形化界面的远程访问。通过5分钟快速配置指南,包括服务端设置、客户端工具选择及XShell+Xming的完美配置,帮助用户高效运行GUI应用程序,提升远程工作效率。特别适合需要图形化操作的开发者和运维人员。

weixin_29223603的博客 328

Linear probing accuracy(线性探测精度)是什么?评价表征学习的质量的方式

Linear probing accuracy 的关键在于它提供了一个简单而直接的方式来评估模型学习到的特征的质量。如果一个自监督学习模型能够学习到有用的、丰富的特征表示,那么即使是一个简单的线性分类器也能在这些特征上取得良好的分类性能。在这种方法中,使用一个简单的线性分类器(通常是一个线性层或者一个全连接层)来测试模型学习到的特征的质量。:然后,在提取的特征上训练一个简单的线性分类器。:最后,评估这个线性分类器在一个标记的测试集上的性能,通常是准确率(accuracy)。

Drug discovery 2759

别再手动算了!用Excel函数一键搞定AQI和首要污染物分析(附完整公式模板)

本文介绍如何利用Excel函数自动化计算AQI和首要污染物分析,大幅提升数据处理效率。通过构建标准化输入模板、智能计算IAQI、自动判定AQI与首要污染物,并生成可视化仪表盘,帮助环保工作者快速完成每日监测报告。

weixin_30443075的博客 345

《用 Python 爬取统计局年鉴:从 API 抓取到结构化分析,实战全流程详解》

在数据分析、经济研究、商业决策中,国家统计局发布的年鉴数据具有权威性和参考价值。本篇博客将带你从零实践:了解目标、设计爬虫、抓取年度数据、解析 JSON、保存结构化数据、并用 Pandas 简要分析可视化,且使用现代 Python 最佳实践(如httpx、pydantic、typer 等),提升代码质量与效率。如何抓取国家统计局年鉴数据;利用 API 方式高效获取;使用现代异步 Python 提升性能;将数据结构化输出;结合 CLI、类型校验和简单分析技术提升实用性。

2201_76125261的博客 1085

CVPR 2023 | iTPNs: 谁说 Linear probing 不适用 MIM 任务?

掩码图像重建是一种利用图像掩码去执行计算机视觉任务的技术。相比于基于对比学习等方法,基于 MIM 的方法能提供更有竞争力的结果。说到这,那就让我们先简单回顾下对比学习的知识吧。本文提出了一个用于预训练 HiViT 的完整框架,其核心贡献在于利用特征金字塔统一重建和识别任务,从而最大限度地减少预训练和微调任务之间的迁移差距。此外,为了更好的优化特征金字塔,本文提出了一种掩码特征建模任务,旨在补充掩码图像建模能力。最后,预训练的 iTPN 在一些主流的视觉识别任务中报告了卓越的识别能力。

专注计算机视觉全栈知识分享 663

高通SA8295P音频接口深度解析:全面掌握SA8295P的LS-I2S、PCM/TDM与高性能音频处理技术设计

SA8295P提供丰富的音频接口选项,包括LS-I2S、PCM/TDM和HS-I2S接口,具备灵活的配置选项,适合各种高保真音频和高速数据传输应用。结合LS-I2S和PCM/TDM接口:在复杂的音频编解码器设计中,可结合使用LS-I2S和PCM/TDM接口,以处理和传输不同的音频数据流。使用HS-I2S接口:在软件定义无线电(SDR)系统中,高速I2S接口可处理高速数据流,如无线电信号的解码和处理。LS-I2S(低速I2S)接口是SA8295P的一部分,提供了丰富的音频数据传输选项。

weixin_43199439的博客 1406

Java实现HashMap

HashMap是一种基于哈希表实现的键值对存储结构,具有快速查找的特点。本文介绍了HashMap的基本概念、数据结构(数组+链表)、工作原理(哈希函数与冲突处理)以及常用方法(put/get/remove)。重点分析了扩容机制resize()的实现过程,包括数组扩容、重新哈希等步骤。代码实现部分展示了自定义HashMap的核心逻辑,包括哈希计算、链表处理、扩容触发条件等关键功能。该实现支持null键值存储,并通过链表解决哈希冲突问题。

Vivian_0682的博客 1815

RU DOS版、EFI版32bit/64bit BIOS常用工具

DOS版、EFI版的RU工具,可用来查看IO、MEM、PCI、SMBIOS等资源。亲测在EFI SHELL下可用。

pscad IEEE标准系统搭建说明

pscad IEEE标准系统搭建说明,包含典型的IEEE 9节点、14节点、30节点、39节点和118节点系统。内含标准测试系统的原始数据和潮流结果。

java实现hashmap_Java的HashMap实现

java实现hashmapHashMap is a dictionary data structure provided by java. It’s a Map-based collection class that is used to store data in Key & Value pairs. In this article, we’ll be creating our own ...

weixin_26737625的博客 708

TMS_WebGMaps_1.9.8.0_Full_Source

TMS_WebGMaps_1.9.8.0_Full_Source 全源码 delphi cbuilder

Java HashMap实现原理2——HashMap详解

博主的前两篇文章Java HashMap实现原理0——从hashCode,equals说起,Java HashMap实现原理1——散列表已经讲述了HashMap设计的知识点,包括:hashCode(),equals(),散列表结构,散列函数、冲突解决等,在散列表一文最后,还给出了一个极简版本的实现。从极简版出发,理解java.util.HashMap,就容易多了。 最近博主偶遇了几家公司的技术文章

Kerwin的学习历程 1574

SIMATIC S7-1200, S7-1500 PID 控制[手册]

SIMATIC S7-1200, S7-1500 PID 控制[手册]

HashMap之Java实现

HashMap是使用最频繁、最重要的数据结构之一,提供了字典操作功能,Insert、Search、Delete操作的效率都很高。本文将尝试用Java实现一个最简单的HashMap。因为简单,才容易看到HashMap的本真设计思想。 什么是Hash 依我的理解,Hash就是把一个对象转化为一个正整数的过程。相同的对象产生相同的Hash Code,但不同的对象的Hash Code具有随机的特点,不

永无止境,上下求索 1万+

Java中实现一个HashMap

在Java中,HashMap是一个常用的,它实现了Map接口,允许我们通过键值对的形式存储和快速查找数据。HashMap的底层是基于哈希表(hash table)的实现,它的高效性和灵活性使其在各种编程场景中广受欢迎。哈希表的实现通常通过数组加链表来实现(当链表的长度超过8时,将链表换为红黑树)hashmap以键值对(key,value)来存储数据,每个key都对应一个对应的value。

Ylxb_的博客 553

java中HashMap排序中实现Comparator接口

1、通过观察Collections.sort()源码,如下: public static void sort(List list, Comparator c) { Object[] a = list.toArray(); Arrays.sort(a, (Comparator)c); ListIterator i = list.listIterat

iCoding91 1833

Java中HashMap的实现原理详解

HashMap通过哈希函数链地址法和动态扩容哈希函数:扰动算法减少冲突。冲突解决:链表 + 红黑树平衡性能。扩容优化:翻倍容量,高位比特判断新索引。树化退化:根据元素数量动态调整数据结构。📌最佳实践:预估数据量设置初始容量(避免频繁扩容),重写hashCode()和equals()确保键对象正确性。

JMY_2016的博客 1359

Java中HashMap的实现原理

一、Java中的hashCode和equals 1、关于hashCode hashCode的存在主要是用于查找的快捷性,如Hashtable,HashMap等,hashCode是用来在散列存储结构中确定对象的存储地址的 如果两个对象相同,就是适用于equals(java.lang.Object) 方法,那么这两个对象的hashCode一定要相同 如果对象的equals方法被重写,那么对象的hash...

大仁哥、的博客 817

手动实现java常用的容器-hashmap

手动实现java常用的容器-hashmap (方法只是模拟java源码,效率没有底层源码高,纯属学习熟悉底层源码) 节点结构图 容器结构图 节点源码 package com.alan.alanhashmap; /** * author Mr.ALan * DESCRIPTION 一个自定义的hashmap节点对象 * create 2019/4/11 */ public cla...

LAN961205的博客 579

【Java集合类】HashMap实现原理

ConcurrentHashMap将哈希表分成多个段,每个段拥有一个独立的锁,这样可以在多个线程同时访问哈希表时,只需要锁住需要操作的那个段,而不是整个哈希表,从而提高了并发性能。简单点说,就是为了把高位的特征和低位的特征组合起来,降低哈希冲突的概率,也就是说,尽量做到任何一位的变化都能对最终得到的结果产生影响。,即将哈希表分成多个段,每个段拥有一个独立的锁。当上面的操作完结后,HashMap会检测两个链表的长度,当元素小于等于6的时候,就会执行取消树化的操作,否则就会将新生成的链表重新树化。

xueping_wu的博客 758

Java中HashMap底层实现原理

HashMap是基于哈希表的Map接口的非同步实现。此实现提供所有可选的映射操作,并允许使用null值和null键。此类不保证映射的顺序,特别是它不保证该顺序恒久不变。

weixin_40387773的博客 739
上一篇: Java Iterable interface[Algorithm]
下一篇: Java垃圾回收
Hooting
博客等级 码龄17年 11粉丝 44原创
评论 2
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值