【JAVA】Map集合(映射集合)、键值对的概念&集合对象的取和放

List和Map的使用 list和map的嵌套使用 基本概念 map里存放的是键值对,即(key,value)对,key不允许重复,value可以重复。list集合代表一个元素有序的,可重复的集合,集合中每个元素都有对应的顺序索引,可通过索引来访问指定位置的集合元素。 嵌套使用 经常有以下场景需要嵌套使用list和map,如:获取一个人的身份信息,包括姓名,年龄,国籍,职业。显然一个map无法体现所有信息,而一... 阅读详情

Map集合
Map集合的作用就是为了快速查找,他里面的集合我们就可以理解为哈希表,且哈希表存东西最好使用键和值。这里要注意的是,Map集合和Collection集合是并列的关系,不存在继承关系。

注:哈希表就是稀疏数组,因为他虽然是数组,但并不是每个索引都用上了,即位置没有存满,浪费了许多空间。

键值对
Map存储时一般都需要两个东西,我们把哈希表里的每个东西叫做Entry对象,另外表外有一个Entry接口。这个接口里定义了两个方法——key(键)和value(值)。

为什么是分为键和值两部分呢?
因为,我们拿键的哈希码来计算我们所要存储的索引,查找也一样通过键来查找。键也是对象,每个对象都有一个HasCode。且HasCode主要是用来计算数组的索引的。而且用键值对查找,其查找速度非常快。

但是,这里要注意的是,有的时候,我们拿值去保存哈希码的话,可能不是太好。我们希望去找特定的数据类型,专门拿某种类型来计算哈希码。

将对象放进集合
集合先将键和值封装成Entry,然后根据键算出哈希码的索引,然后将计算好的Entry对象放到计算出来的那个索引的位置上。

Map m = new HashMap();
m.put("abc", new Student(2000, "孙悟空", 'm'));
m.put("bcd", new Student(2001, "牛魔王",'m'));
m.put("cde", new Student(1999, "紫霞仙子", 'f'));

将集合中的对象取出
通过键所封装的对象的索引位置,来取出Entry对象。但是,最终返回的是值,而不是Entry对象。

Map m = new HashMap();
m.put("abc", new Student(2000, "孙悟空", 'm'));
m.put("bcd", new Student(2001, "牛魔王",'m'));
m.put("cde", new Student(1999, "紫霞仙子", 'f'));

 System.out.println(m.get("abc"));

哈希码
这里的哈希码是从Object继承下来的,但是不见子类就合适,因为Object继承下来的哈希码是用地址算的,所以值特别大。如果要往哈希表里面放,那么浪费空间就比较大,所以子类一般会重写。

通过键取Entry对象
返回Entry对象的方法只有一个entrySet方法,而entrySet返回的一定是Set。即它将Entry封装成了Set集合,我们这里返回的是Entry接口的集合。

		System.out.println(m.get("abc"));
        Set s = m.entrySet();
        //迭代Set
        Iterator iter = s.iterator();
        //判断
        while (iter.hasNext()) {
         Map.Entry entry=(Map.Entry)iter.next();
         System.out.println(entry.getKey()+":"+entry.getValue());
        }

遍历所有的值

 //这里不能用Set,因为Set是个无序集,
            //且不能重复,但是,哈希表里的值可以重复。
            //所以,应该用Collection来引用,不敢用Set。
            //values返回的是Collection,
            //且不能返回Set,因为这样会将值给去掉,
            //且值有可能是重复的。
            //键也不能重复,键也返回的是Set。
            Collection c=m.values();
            Iterator it=c.iterator();
            while(it.hasNext()){
                System.out.println(it.next());
            }

拿到所有的键

/**
             * 拿到所有的键
             */
            Set ss=m.keySet();
            Iterator iter1=ss.iterator();
            while(iter1.hasNext()){
                System.out.println(iter1.next());
            }
【Java集合 3】Java映射Map、弱散列映射WeakHashMap Java类库为映射提供了两个通用的实现:HashMap和TreeMap,这两个类都实现了Map接口。散列映射对键进行散列,数映射根据键的顺序将它们组织为一个搜索树。 阅读详情

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专注于人工智能、软件开发、工控自动化、工厂数字化及智能化等领域,希望和大家共同进步! 1281

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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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寻爻青年
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