jdk源码浅读-HashSet

HashSet源码解析(基于JDK1.8) HashSet是Java中经常被用到的集合,弄清它的底层实现,有利于我们更好地使用它,又是这句话….. 不过HashSet相对于其他集合框架简单了不少。 老规矩,还是先看看它的UML图: ①:实现了Serializable接口,表明它支持序列化。 ②:实现了Cloneable接口,表明它支持克隆,可以调用超类的clone()方法进行浅拷贝。 ③继承了AbstractSet抽象类... 阅读详情

通过阅读源码发现,HashSet底层的实现源码其实就是调用HashMap的方法实现的,所以如果你阅读过HashMap或对HashMap比较熟悉的话,那么阅读HashSet就很轻松,也很容易理解了。我之前也写了一篇关于hashMap源码阅读的文章,可以点击这里查看。

使用过HashSet的都清楚它保存的元素是不可以重复的,其实HashSet的元素都是保存在HashMap的key中的,而HashMap的key是没有重复的。

构造函数

/**

* Constructs a new, empty set; the backing HashMap instance has

* the specified initial capacity and the specified load factor.

*

* @param initialCapacity the initial capacity of the hash map

* @param loadFactor the load factor of the hash map

* @throws IllegalArgumentException if the initial capacity is less

* than zero, or if the load factor is nonpositive

*/

public HashSet(int initialCapacity, float loadFactor) {

map = new HashMap<>(initialCapacity, loadFactor);

}

HashSet的构造方法都是直接调用了HashMap的构造方法,HashSet有很多个构造方法全部都是直接调用了HashMap的构造方法。

add方法

/**

* Adds the specified element to this set if it is not already present.

* More formally, adds the specified element e to this set if

* this set contains no element e2 such that

* (e==null ? e2==null : e.equals(e2)).

* If this set already contains the element, the call leaves the set

* unchanged and returns false.

*

* @param e element to be added to this set

* @return true if this set did not already contain the specified

* element

*/

public boolean add(E e) {

return map.put(e, PRESENT)==null;

}

contains方法

/**

* Returns true if this set contains the specified element.

* More formally, returns true if and only if this set

* contains an element e such that

* (o==null ? e==null : o.equals(e)).

*

* @param o element whose presence in this set is to be tested

* @return true if this set contains the specified element

*/

public boolean contains(Object o) {

return map.containsKey(o);

}

remove方法

/**

* Removes the specified element from this set if it is present.

* More formally, removes an element e such that

* (o==null ? e==null : o.equals(e)),

* if this set contains such an element. Returns true if

* this set contained the element (or equivalently, if this set

* changed as a result of the call). (This set will not contain the

* element once the call returns.)

*

* @param o object to be removed from this set, if present

* @return true if the set contained the specified element

*/

public boolean remove(Object o) {

return map.remove(o)==PRESENT;

}

其他的方法也都是直接调用HashMap的方法,所以在这里就不用贴出来了。

1、只要弄懂HashMap就很容易明白HashSet了,可以参考这篇文章:jdk源码浅读-HashMap https://www.cnblogs.com/rainple/p/9927263.html

2、我自己在看源码的时候也手写了HashMap、HashSet等数据结构的类,大家可以下载下来参考一下,有不懂或不理解的地方可以问我,如果有什么问题也随时欢迎骚扰。项目地址: https://github.com/rainple1860/MyCollection

这里给大家推荐一个学习路线

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JDK8之HashSet 先上一张从网上找到的图片,这张图片概括了集合框架的结构。 上篇文章,对比说明了HashMap的实现以及在7和8两个版本中的区别,下面我们继续看下JDK8中HashSet的实现。 HashSet拥有两个成员变量 private transient HashMap map; // Dummy value to associate with an Object in the backi 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; 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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