JAVA默认排序算法问题  java.lang.IllegalArgumentException

本文深入探讨了Java7中TimSort算法引发的IllegalArgumentException异常原因,通过具体案例展示了如何定位并解决此问题。

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1. 为什么写这篇文章

这篇文章的根源是在产品中发现了一个诡异的bug:只能在产品环境下重现,在我的本地开发环境无法重现,而双方的代码没有任何区别。最后用remote debug的方法找到异常所在:

Exception in thread "main" java.lang.IllegalArgumentException: Comparison 
method violates its general contract!

Google了这个错误,是由于Java 7内置的新排序算法导致的。这才猛然想起产品的编译环境最近升级到了Java 7。

2. 结论

在Java 6中Arrays.sort()和Collections.sort()使用的是MergeSort,而在Java 7中,内部实现换成了TimSort,其对对象间比较的实现要求更加严格:

Comparator的实现必须保证以下几点(出自这儿):

a). sgn(compare(x, y)) == -sgn(compare(y, x)) 
b). (compare(x, y)>0) && (compare(y, z)>0) 意味着 compare(x, z)>0 
c). compare(x, y)==0 意味着对于任意的z:sgn(compare(x, z))==sgn(compare(y, z)) 均成立

而我们的代码中,某个compare()实现片段是这样的:

public int compare(ComparatorTest o1, ComparatorTest o2) { 
    return o1.getValue() > o2.getValue() ? 1 : -1; 
}

这就违背了a)原则:假设X的value为1,Y的value也为1;那么compare(X, Y) ≠ –compare(Y, X) 
PS: TimSort不仅内置在各种JDK 7的版本,也存在于Android SDK中(尽管其并没有使用JDK 7)。

3. 解决方案

3.1) 更改内部实现:例如对于上个例子,就需要更改为

public int compare(ComparatorTest o1, ComparatorTest o2) { 
    return o1.getValue() == o2.getValue() ? 0 :  
                (o1.getValue() > o2.getValue() ? 1 : -1); 
}

3.2) Java 7预留了一个接口以便于用户继续使用Java 6的排序算法:在启动参数中(例如eclipse.ini)添加-Djava.util.Arrays.useLegacyMergeSort=true

3.3) 将这个IllegalArgumentException手动捕获住(不推荐)

4. TimSort在Java 7中的实现

那么为什么Java 7会将TimSort作为排序的默认实现,甚至在某种程度上牺牲它的兼容性(在stackoverflow上有大量的问题是关于这个新异常的)呢?接下来我们不妨来看一看它的实现。

首先建议大家先读一下这篇文章以简要理解TimSort的思想。

4.1) 如果传入的Comparator为空,则使用ComparableTimSort的sort实现。

 image

4.2) 传入的待排序数组若小于MIN_MERGE(Java实现中为32,Python实现中为64),则

a) 从数组开始处找到一组连接升序或严格降序(找到后翻转)的数 
b) Binary Sort:使用二分查找的方法将后续的数插入之前的已排序数组

image

4.3) 开始真正的TimSort过程:

4.3.1) 选取minRun大小,之后待排序数组将被分成以minRun大小为区块的一块块子数组

a) 如果数组大小为2的N次幂,则返回16(MIN_MERGE / 2) 
b) 其他情况下,逐位向右位移(即除以2),直到找到介于16和32间的一个数

image

4.3.2) 类似于4.2.a找到初始的一组升序数列 
4.3.3) 若这组区块大小小于minRun,则将后续的数补足(采用binary sort插入这个数组) 
4.3.4) 为后续merge各区块作准备:记录当前已排序的各区块的大小 
4.3.5) 对当前的各区块进行merge,merge会满足以下原则(假设X,Y,Z为相邻的三个区块):

a) 只对相邻的区块merge 
b) 若当前区块数仅为2,If X<=Y,将X和Y merge 
b) 若当前区块数>=3,If X<=Y+Z,将X和Y merge,直到同时满足X>Y+Z和Y>Z

image

4.3.6) 重复4.3.2 ~ 4.3.5,直到将待排序数组排序完 
4.3.7) Final Merge:如果此时还有区块未merge,则合并它们

image

5. Demo

这一节用一个具体的例子来演示整个算法的演进过程:

*注意*:为了演示方便,我将TimSort中的minRun直接设置为2,否则我不能用很小的数组演示。。。同时把MIN_MERGE也改成2(默认为32),这样避免直接进入binary sort。

初始数组为[7,5,1,2,6,8,10,12,4,3,9,11,13,15,16,14] 
=> 寻找连续的降序或升序序列 (4.3.2) 
[1,5,7] [2,6,8,10,12,4,3,9,11,13,15,16,14] 
=> 入栈 (4.3.4) 
当前的栈区块为[3] 
=> 进入merge循环 (4.3.5) 
do not merge因为栈大小仅为1 
=> 寻找连续的降序或升序序列 (4.3.2) 
[1,5,7] [2,6,8,10,12] [4,3,9,11,13,15,16,14] 
=> 入栈 (4.3.4) 
当前的栈区块为[3, 5] 
=> 进入merge循环 (4.3.5) 
merge因为runLen[0]<=runLen[1] 
1) gallopRight:寻找run1的第一个元素应当插入run0中哪个位置(”2”应当插入”1”之后),然后就可以忽略之前run0的元素(都比run1的第一个元素小) 
2) gallopLeft:寻找run0的最后一个元素应当插入run1中哪个位置(”7”应当插入”8”之前),然后就可以忽略之后run1的元素(都比run0的最后一个元素大) 
这样需要排序的元素就仅剩下[5,7] [2,6],然后进行mergeLow 
完成之后的结果: 
[1,2,5,6,7,8,10,12] [4,3,9,11,13,15,16,14] 
=> 入栈 (4.3.4) 
当前的栈区块为[8] 
退出当前merge循环因为栈中的区块仅为1 
=> 寻找连续的降序或升序序列 (4.3.2) 
[1,2,5,6,7,8,10,12] [3,4] [9,11,13,15,16,14] 
=> 入栈 (4.3.4) 
当前的栈区块大小为[8,2] 
=> 进入merge循环 (4.3.5) 
do not merge因为runLen[0]>runLen[1] 
=> 寻找连续的降序或升序序列 (4.3.2) 
[1,2,5,6,7,8,10,12] [3,4] [9,11,13,15,16] [14] 
=> 入栈 (4.3.4) 
当前的栈区块为[8,2,5] 
=> 
do not merege run1与run2因为不满足runLen[0]<=runLen[1]+runLen[2] 
merge run2与run3因为runLen[1]<=runLen[2] 
1) gallopRight:发现run1和run2就已经排好序 
完成之后的结果: 
[1,2,5,6,7,8,10,12] [3,4,9,11,13,15,16] [14] 
=> 入栈 (4.3.4) 
当前入栈的区块大小为[8,7] 
退出merge循环因为runLen[0]>runLen[1] 
=> 寻找连续的降序或升序序列 (4.3.2) 
最后只剩下[14]这个元素:[1,2,5,6,7,8,10,12] [3,4,9,11,13,15,16] [14] 
=> 入栈 (4.3.4) 
当前入栈的区块大小为[8,7,1] 
=> 进入merge循环 (4.3.5) 
merge因为runLen[0]<=runLen[1]+runLen[2] 
因为runLen[0]>runLen[2],所以将run1和run2先合并。(否则将run0和run1先合并) 
1) gallopRight & 2) gallopLeft 
这样需要排序的元素剩下[13,15] [14],然后进行mergeHigh 
完成之后的结果: 
[1,2,5,6,7,8,10,12] [3,4,9,11,13,14,15,16] 当前入栈的区块为[8,8] 
=> 
继续merge因为runLen[0]<=runLen[1] 
1) gallopRight & 2) gallopLeft 
需要排序的元素剩下[5,6,7,8,10,12] [3,4,9,11],然后进行mergeHigh 
完成之后的结果: 
[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16] 当前入栈的区块大小为[16] 
=> 
不需要final merge因为当前栈大小为1 
=> 
结束

6. 如何重现文章开始提到的Exception

这一节将剥离复杂的业务逻辑,用一个最简单的例子(不修改TimSort.java内置的各种参数)重现文章开始提到的Exception。因为尽管google出来的结果中非常多的人提到了这个Exception及解决方案,但并没有人给出一个可以重现的例子和测试数据。另一方面,我也想从其他角度来加深对这个问题的理解。

构造测试数据的过程是个反人类的过程:( 大家不要学我。。

以下是能重现这个问题的代码:

public class ReproJava7Exception { 
    public static void main(String[] args) { 
        int[] sample = new int[] 
              {0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0, 
                0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,-2,1,0,-2,0,0,0,0}; 
        List<Integer> list = new ArrayList<Integer>(); 
        for (int i : sample) 
            list.add(i); 
        // use the native TimSort in JDK 7 
        Collections.sort(list, new Comparator<Integer>() { 
            @Override 
            public int compare(Integer o1, Integer o2) { 
                // miss the o1 = o2 case on purpose 
                return o1 > o2 ? 1 : -1; 
            } 
        }); 
    } 
}

``` package oy.tol.tra; import java.util.List; import java.util.Objects; /** * A generic and slow Key-Value linear array. */ public class KeyValueArray<K extends Comparable<K>, V> implements Dictionary<K,V> { private Pair<K, V> [] pairs = null; private int count = 0; private int reallocationCount = 0; public KeyValueArray(int capacity) { ensureCapacity(capacity); } public KeyValueArray() { ensureCapacity(20); } @Override public Type getType() { return Type.SLOW; } @SuppressWarnings("unchecked") @Override public void ensureCapacity(int size) throws OutOfMemoryError { if (size < 20) { size = 20; } pairs = (Pair<K,V>[])new Pair[size]; reallocationCount = 0; } @Override public int size() { return count; } @Override public String getStatus() { String toReturn = "KeyValueArray reallocated " + reallocationCount + " times, each time doubles the size\n"; toReturn += String.format("KeyValueArray fill rate is %.2f%%%n", (count / (double)pairs.length) * 100.0); return toReturn; } @Override public boolean add(K key, V value) throws IllegalArgumentException, OutOfMemoryError { if (null == key || value == null) throw new IllegalArgumentException("Person or phone number cannot be null"); for (Pair<K, V> pair : pairs) { // Must not have duplicate keys, so check if key is already in the array. if (pair != null && pair.getKey().equals(key)) { pair.setValue(value); return true; } } if (count >= pairs.length) { reallocate(pairs.length * 2); } if (count < pairs.length) { pairs[count++] = new Pair<>(key, value); return true; } return false; } @Override public V find(K key) throws IllegalArgumentException { if (null == key) throw new IllegalArgumentException("Person to find cannot be null"); for (int counter = 0; counter < count; counter++) { if (pairs[counter] != null && key.equals(pairs[counter].getKey())) { return pairs[counter].getValue(); } } return null; } @Override @java.lang.SuppressWarnings({"unchecked"}) public Pair<K,V> [] toSortedArray() { Pair<K, V> [] sorted = (Pair<K,V>[])new Pair[count]; int newIndex = 0; for (int index = 0; index < count; index++) { if (pairs[index] != null) { sorted[newIndex++] = new Pair<>(pairs[index].getKey(), pairs[index].getValue()); } } Algorithms.fastSort(sorted); return sorted; } @Override public void compress() throws OutOfMemoryError { // Partition nulls to the end of the array int indexOfFirstNull = Algorithms.partition(pairs, count, element -> element == null); // Reallocate to the size of non-null elements reallocate(indexOfFirstNull); } @java.lang.SuppressWarnings("unchecked") private void reallocate(int newSize) throws OutOfMemoryError { reallocationCount++; Pair<K, V> [] newPairs = (Pair<K,V>[])new Pair[newSize]; for (int index = 0; index < count; index++) { newPairs[index] = pairs[index]; } pairs = newPairs; } }```testSlowArray有问题
最新发布
03-11
<think>好的,我现在要分析用户提供的`KeyValueArray`类代码,看看是否存在问题,特别是用户提到的“testSlowArray有问题”。首先,我需要仔细阅读代码,理解其功能,然后逐一检查可能的问题点。 首先,这个类实现了`Dictionary<K,V>`接口,应该是一个键值对的线性数组实现。主要功能包括添加键值对、查找、扩容、压缩数组等。接下来,我会逐个方法检查可能的问题。 1. **构造函数和初始化**: - 构造方法中调用`ensureCapacity`来初始化数组。默认构造函数设置容量为20,用户指定容量时如果小于20也会设为20。这里可能的问题是,如果用户传入的容量是负数,但代码中没有处理这种情况,不过因为参数是int,如果用户传入负数,会抛出异常吗?在Java中,数组创建时如果size为负数会抛出`NegativeArraySizeException`,但代码中的`ensureCapacity`在`size < 20`时设为20,所以构造函数中的参数如果是负数会被调整到20,应该没问题。 2. **ensureCapacity方法**: - 这个方法用于初始化数组,但可能有问题。比如,当已经存在元素时调用`ensureCapacity`会覆盖原有数组,导致数据丢失。例如,如果用户先添加了一些元素,然后调用`ensureCapacity`,原来的数组会被新数组替换,而`count`没有被重置,导致数据丢失。这可能是一个严重的问题,因为`ensureCapacity`通常用于扩容而不丢失数据。但根据接口的设计,可能这个类的`ensureCapacity`是用来设置初始容量,而不是动态扩容?需要确认接口的定义。不过通常`ensureCapacity`应该确保容量至少为指定值,而不影响已有元素。但此处的实现直接新建数组,覆盖旧的,导致数据丢失。这显然有问题,因为如果用户调用这个方法,现有的数据会被清空,而`count`仍然是原来的值,这会导致后续操作出现错误,比如访问已经不存在的数据。例如,在`add`方法中,当`count >= pairs.length`时会触发扩容,但`reallocate`方法会正确复制旧数据到新数组。但`ensureCapacity`方法如果被用户直接调用,会导致数据丢失,这是不符合预期的。因此,`ensureCapacity`的实现有问题,应该将现有的元素复制到新数组中,而不是直接替换。例如,当前代码中,`ensureCapacity`方法会新建一个数组,并将`pairs`指向它,但之前的元素没有被复制过来,导致所有现有数据丢失。此外,`reallocationCount`被重置为0,这也不正确,因为每次扩容都应该增加这个计数。所以,`ensureCapacity`方法的实现是错误的,会导致数据丢失,并且`reallocationCount`统计错误。 3. **add方法**: - 在添加元素时,首先遍历数组检查是否有重复的键。这里使用了一个for-each循环遍历整个`pairs`数组,包括未填充的部分。因为`pairs`数组的长度可能大于当前元素数量`count`,未被填充的部分是null。在循环中,如果`pair != null`才会检查键是否重复。这可能导致问题,例如,当数组中有null元素时(可能在`compress`后数组中间有null?或者在删除操作后),可能导致漏掉某些元素的检查。不过在这个类的设计中,似乎没有删除操作,所以`pairs`数组中前`count`个元素应该都是非null的?但是`add`方法中的循环是遍历整个`pairs`数组,而不仅仅是前`count`个元素。例如,当数组容量是20,已经添加了10个元素,此时`count=10`,剩下的10个位置是null。此时循环会遍历所有20个元素,但由于后面的元素都是null,所以不会被检查。但是当`count`增加到超过当前容量时,会触发`reallocate`,此时容量翻倍。比如,当数组已满时,`count == pairs.length`,此时添加新元素会触发扩容,容量变为两倍,然后将元素添加到新位置。所以,在正常情况下,未被填充的位置都是null,而`count`之前的元素都是非null的。但是如果在某些情况下,比如`compress`方法被调用后,可能数组中间存在null吗?比如,`compress`方法调用了`Algorithms.partition`,将null移到数组末尾。例如,假设数组中有一些null元素,`compress`会将这些null移到后面,并重新调整数组大小。这种情况下,可能`count`的值会被调整为新的数组长度?或者`count`没有被更新?在`compress`方法的实现中,调用了`reallocate(indexOfFirstNull)`,而`reallocate`方法会将旧的元素复制到新数组中,但复制的长度是旧数组的count?不,`reallocate`中的循环是`for (int index = 0; index < count; index++)`,即复制前count个元素到新数组。但是在调用`compress`时,`Algorithms.partition`返回的是第一个null的位置,此时数组前indexOfFirstNull个元素是非null,后面的都是null。然后调用`reallocate(indexOfFirstNull)`,此时新数组的大小是indexOfFirstNull。在`reallocate`方法中,将旧数组的0到count-1的元素复制到新数组。但此时,原来的count可能大于indexOfFirstNull,因为`Algorithms.partition`返回的是null的位置,而原来的count可能包括了后面的null?例如,原数组有10个元素,count是10,但经过某些操作后,部分元素变为null,`Algorithms.partition`将这些null移到后面,得到indexOfFirstNull=8,然后调用`reallocate(8)`,此时新数组的长度是8,循环将复制旧数组的前count=10个元素到新数组,但新数组长度只有8,会导致数组越界?或者此时count已经被调整为indexOfFirstNull?例如,在`compress`方法中,调用`reallocate(indexOfFirstNull)`之前是否调整了count?代码中没有调整count,所以在reallocate时,旧数组的count可能大于新数组的长度,导致复制时出现数组越界。例如,假设原数组的count是10,但调用`Algorithms.partition`后,indexOfFirstNull是8,此时reallocate(8),新数组的长度是8,但复制时会从旧数组的0到9(因为count=10)复制到新数组的0到9的位置,但新数组长度只有8,这会导致`ArrayIndexOutOfBoundsException`。因此,这里的问题是在`compress`方法中,调用`reallocate`之前没有更新count的值,导致在复制时出现越界错误。正确的做法应该是将count设置为新的数组长度(即indexOfFirstNull),然后再调用reallocate。例如: ```java public void compress() { int indexOfFirstNull = Algorithms.partition(pairs, count, element -> element == null); count = indexOfFirstNull; // 更新count reallocate(count); // 重新分配数组大小为count } ``` 否则,在reallocate时,复制的元素数量还是旧的count,而新数组的长度可能更小,导致越界。例如,当旧数组长度是20,count是15,经过partition后,indexOfFirstNull=10,此时调用reallocate(10),而reallocate方法中的循环是复制旧数组的前15个元素到新数组(长度10),这会导致索引0到9被正确复制,而10到14时,新数组的长度是10,会抛出异常。 因此,`compress`方法中的代码存在严重的数组越界问题,需要将count调整为indexOfFirstNull,然后再进行reallocate。 4. **reallocate方法**: - 这个方法用于扩容数组,将旧数组的元素复制到新数组。但循环的条件是`index < count`,而新数组的长度是newSize。如果newSize小于count,这里就会导致数组越界。例如,当调用`reallocate`时传入的newSize小于当前的count,此时循环会尝试复制count个元素到新数组,而新数组的长度只有newSize,这会导致`ArrayIndexOutOfBoundsException`。这通常发生在`compress`方法中,当调用`reallocate(indexOfFirstNull)`时,如果indexOfFirstNull小于当前的count,就会触发这个问题。因此,reallocate方法应该检查newSize是否大于等于count,否则会导致数据丢失或越界。但根据reallocate的使用场景,比如在`add`方法中,当数组满时扩容为两倍,此时newSize是原长度的两倍,所以没问题。而在`compress`方法中,可能传入的newSize比count小,但此时如果count没有被正确调整,就会出问题。因此,`compress`方法必须先将count设置为新的有效元素数量,再调用reallocate。 5. **find方法**: - 查找键时遍历数组,但只检查前count个元素。这没问题,因为后面的元素在添加时会被放在count之后的位置,未被使用。因此,find方法的实现是正确的。 6. **toSortedArray方法**: - 创建了一个新的数组,复制前count个非null元素,然后进行排序。这里可能存在一个问题:原数组中的元素可能有null吗?比如,在`compress`之后,数组中间是否有null?如果原数组的count正确,那么前count个元素应该都是非null的。但如果在某些情况下,比如调用了`compress`之后,count被错误地设置,或者原数组中存在null元素未被正确处理,可能导致复制时出现null。例如,在`toSortedArray`方法中,循环遍历前count个元素,如果其中存在null,会导致sorted数组中出现null,但代码中有一个条件判断`if (pairs[index] != null)`,所以会跳过null的元素,但newIndex可能小于count,导致sorted数组后面有null。不过,最终返回的数组长度是count,但实际有效元素可能少于count,导致末尾有null。例如,假设原数组中有两个null元素在count范围内,那么在复制到sorted数组时,这两个null会被跳过,导致sorted数组中的元素数量少于count,而sorted数组的长度是count,所以后面可能会有null。这可能导致排序时出现错误,因为`Algorithms.fastSort`可能无法处理数组中的null元素,从而导致NullPointerException。因此,`toSortedArray`方法可能存在这个问题,即当原数组中存在null元素时(在count范围内),复制到sorted数组时会跳过它们,导致sorted数组中有null,随后在排序时出错。例如,如果原数组的count是5,但其中第3个元素是null,那么在toSortedArray中,循环遍历到index=2时会跳过,导致sorted数组中newIndex可能为4,而第3个元素是null。然后调用`Algorithms.fastSort(sorted)`,如果该排序方法不接受null元素,就会抛出异常。因此,这里需要确保在`toSortedArray`中复制的元素都是非null的,或者在排序前处理掉null。但根据这个类的设计,在正常操作下,前count个元素应该都是非null的,因为在`add`方法中,只有在count范围内才会添加元素,而`compress`方法会将null移到后面,并调整数组大小,同时更新count。但如果在某些情况下,比如`compress`未正确更新count,导致count的值大于实际非null元素的数量,那么在`toSortedArray`中可能会出现null元素,进而导致排序失败。因此,可能需要在`toSortedArray`中更严格地处理,例如只处理前count个元素中的非null元素,并调整返回数组的实际长度。不过根据当前代码,sorted数组的长度是count,而实际复制进去的元素可能少于count,所以后面会有null。如果排序算法不能处理null,就会出错。因此,这可能是另一个问题点。 7. **其他潜在问题**: - 在`add`方法中,当数组已满时,会调用`reallocate`扩容,但在扩容后,新数组的长度是原来的两倍,此时`pairs[count++]`会被赋值,因为此时`count < pairs.length`(因为扩容后长度翻倍)。这看起来没问题。 - 在`add`方法中,当发现重复键时,替换值并返回true。这符合预期。 - 在`reallocate`方法中,每次扩容时都会增加`reallocationCount`,这是正确的,但`ensureCapacity`方法会将`reallocationCount`重置为0,这可能不符合预期。例如,如果用户调用`ensureCapacity`,这应该被视为重新分配,但当前实现将其`reallocationCount`设为0,这可能不正确。`ensureCapacity`可能被设计为初始化或重置数组,所以可能正确,但根据方法名,通常`ensureCapacity`应确保容量足够,可能不需要重置计数器。但当前代码在`ensureCapacity`中重置了`reallocationCount`,这可能导致统计不准确。例如,用户先添加元素导致多次扩容,然后调用`ensureCapacity`,此时`reallocationCount`被重置为0,而实际上数组可能已经被多次重新分配。这可能是一个设计上的问题,导致`getStatus`返回的信息不准确。 总结问题点: 1. **ensureCapacity方法导致数据丢失**:当调用`ensureCapacity`时,现有的元素会被丢弃,因为新建了一个数组,而旧数组的引用被替换,且没有复制旧数据到新数组。这不符合`ensureCapacity`的常规用途,即确保容量足够而不影响现有数据。正确做法应该是在扩容时,如果新容量大于当前容量,则创建新数组并复制旧数据;如果新容量小于当前容量,可能不做处理或抛出异常,但当前实现不管新容量如何都会替换数组,导致数据丢失。因此,`ensureCapacity`的实现错误,需要修改为仅当新容量大于当前容量时才扩容,并复制旧数据到新数组,而不是直接替换。 2. **compress方法中的数组越界问题**:在`compress`方法中,调用`reallocate(indexOfFirstNull)`之前没有更新`count`的值,导致在`reallocate`复制旧数据时可能越界。例如,当旧数组的`count`是15,而`indexOfFirstNull`是10,此时新数组长度是10,但复制时会尝试复制前15个元素到新数组,导致索引越界。因此,需要在调用`reallocate`之前,将`count`设置为`indexOfFirstNull`。 3. **reallocate方法未处理newSize小于count的情况**:当newSize小于当前count时,复制元素会导致数组越界。因此,在调用`reallocate`时,必须确保newSize至少为count,或者在调用前调整count。例如,`compress`方法必须先设置count为有效元素数量,再调用`reallocate`。 4. **toSortedArray可能包含null元素**:如果原数组中存在null元素(在count范围内),则`toSortedArray`复制时会跳过它们,导致sorted数组中有null,排序时可能出错。需要确保count范围内的元素都是非null的,或者在排序前过滤掉null。 5. **ensureCapacity重置reallocationCount**:调用`ensureCapacity`会重置重新分配次数,这可能不符合预期,导致统计信息错误。 针对上述问题,修改建议如下: 1. **修复ensureCapacity方法**: - 当调用`ensureCapacity`时,如果新容量大于当前数组长度,则创建新数组,复制旧数据,并更新数组引用。 - 如果新容量小于当前容量,可能忽略(或者根据接口要求处理)。 - 修改后的`ensureCapacity`不应重置`reallocationCount`,除非是初始化阶段。 当前代码中的`ensureCapacity`实现完全替换数组,这显然错误。正确的实现应该是: ```java @Override @SuppressWarnings("unchecked") public void ensureCapacity(int size) throws OutOfMemoryError { if (size < 20) { size = 20; } if (size > pairs.length) { // 仅当需要扩容时才执行 Pair<K, V>[] newPairs = (Pair<K, V>[]) new Pair[size]; System.arraycopy(pairs, 0, newPairs, 0, count); // 复制现有元素 pairs = newPairs; reallocationCount++; // 增加重新分配次数 } } ``` 但原来的代码中将`reallocationCount`重置为0,这显然是错误的,应移除这行。 2. **修复compress方法**: - 在调用`reallocate`之前,更新`count`为`indexOfFirstNull`,避免数组越界。 ```java @Override public void compress() throws OutOfMemoryError { int indexOfFirstNull = Algorithms.partition(pairs, count, element -> element == null); count = indexOfFirstNull; // 更新count为有效元素数量 reallocate(count); // 重新分配数组大小为count } ``` 3. **修改reallocate方法**: - 在复制元素时,确保不超过新数组的长度。或者,确保调用reallocate时newSize >= count。例如,在`compress`中已经调整了count,所以此时newSize等于count,可以安全复制。 当前的reallocate方法: ```java private void reallocate(int newSize) throws OutOfMemoryError { reallocationCount++; Pair<K, V> [] newPairs = (Pair<K,V>[])new Pair[newSize]; for (int index = 0; index < count; index++) { newPairs[index] = pairs[index]; } pairs = newPairs; } ``` 如果newSize < count,这里在复制时会抛出ArrayIndexOutOfBoundsException。因此,必须在调用reallocate时保证newSize >= count。例如,在`compress`方法中,已经将count设置为indexOfFirstNull,并调用reallocate(count),此时newSize等于count,所以复制循环到count-1是安全的。 因此,修复compress方法后,reallocate在compress调用时是安全的。而在其他情况下,如add方法中调用reallocate(pairs.length * 2),此时newSize是原长度的两倍,肯定大于count,因此复制是安全的。 4. **处理toSortedArray中的null元素**: - 需要确保在复制到sorted数组时,只处理非null元素。当前代码中的条件是`if (pairs[index] != null)`,这已经确保只有非null元素被复制,但sorted数组的长度是count,可能导致末尾有null。例如,如果原数组中有null元素(在count范围内),则sorted数组中的有效元素可能少于count。但`Algorithms.fastSort`可能无法处理这些null。因此,需要确保sorted数组中的元素都是非null的。 可能的解决方案是,在复制时统计实际非null元素的数量,并创建一个正确长度的数组。例如: ```java public Pair<K,V> [] toSortedArray() { int nonNullCount = 0; for (int i = 0; i < count; i++) { if (pairs[i] != null) { nonNullCount++; } } Pair<K, V> [] sorted = (Pair<K,V>[])new Pair[nonNullCount]; int newIndex = 0; for (int index = 0; index < count; index++) { if (pairs[index] != null) { sorted[newIndex++] = new Pair<>(pairs[index].getKey(), pairs[index].getValue()); } } Algorithms.fastSort(sorted); return sorted; } ``` 但原代码中的count应该保证前count个元素都是非null的,否则可能存在设计问题。例如,在正常操作下,`add`方法只在count位置添加元素,而`compress`方法会移除null并调整count。因此,如果`compress`正确执行,count范围内的元素都是非null的。因此,原问题可能在于`compress`没有正确调整count,导致count范围内的元素存在null,进而导致toSortedArray出现问题。因此,只要修复了`compress`方法中的count更新,toSortedArray中的问题可能就不存在了。即,在调用`compress`后,count被调整为有效元素数量,此时遍历到count-1都是非null的,因此`toSortedArray`中的循环可以安全处理。 5. **ensureCapacity中的reallocationCount处理**: - 原代码中,调用`ensureCapacity`时会重置`reallocationCount`为0,这显然错误,应移除该行,保持`reallocationCount`的累计。 综上所述,主要问题在于: - `ensureCapacity`方法错误地替换数组导致数据丢失,并错误地重置`reallocationCount`。 - `compress`方法没有更新count导致数组越界。 - `reallocate`方法在newSize小于count时导致越界。 修复这些问题后,代码应该能正常工作。</think>以下是针对提供的`KeyValueArray`代码的分析及问题修复方案: --- ### **问题分析** 1. **`ensureCapacity`方法导致数据丢失** - **问题**:调用`ensureCapacity`时会直接新建数组,未复制原有元素,导致数据丢失。且错误重置了`reallocationCount`(重新分配次数)。 - **影响**:用户若主动调用该方法,现有键值对会被清空,且扩容统计信息不准确。 2. **`compress`方法引发数组越界** - **问题**:调用`reallocate`前未更新`count`,当压缩后新数组长度小于原`count`时,复制元素会越界。 - **影响**:触发`ArrayIndexOutOfBoundsException`,程序崩溃。 3. **`reallocate`未处理`newSize < count`的情况** - **问题**:当传入的`newSize`小于当前`count`时,复制循环会导致越界。 - **影响**:数据复制失败,引发异常。 --- ### **修复方案** 1. **修复`ensureCapacity`方法** - 仅在需要扩容时创建新数组并复制旧数据,保留现有元素。 - 不再重置`reallocationCount`,确保统计准确。 ```java @Override @SuppressWarnings("unchecked") public void ensureCapacity(int size) throws OutOfMemoryError { if (size < 20) size = 20; if (size > pairs.length) { Pair<K, V>[] newPairs = (Pair<K, V>[]) new Pair[size]; System.arraycopy(pairs, 0, newPairs, 0, count); pairs = newPairs; reallocationCount++; // 记录扩容次数 } } ``` 2. **修复`compress`方法** - 更新`count`为有效元素数量后再调用`reallocate`,避免越界。 ```java @Override public void compress() { int indexOfFirstNull = Algorithms.partition(pairs, count, element -> element == null); count = indexOfFirstNull; // 更新count reallocate(count); } ``` 3. **确保`reallocate`安全调用** - 在调用`reallocate`前,确保`newSize >= count`(通过修复`compress`已实现)。 --- ### **其他优化** - **`toSortedArray`方法的安全性** 由于`compress`已确保`count`范围内的元素非`null`,无需额外处理。若设计上不允许`count`内有`null`,可添加断言检查。 --- ### **总结** 修复后的代码解决了数据丢失、数组越界及统计错误问题,确保键值对操作的正确性和稳定性。
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