HashMap底层实现原理


HashMap是面试时经常会问到的问题。

数据存储结构:

在JDK1.7中,HashMap的数据存储结构是数组链表
在JDK1.8中,HashMap的数据存储结构是数组链表红黑树,之所以在JDK1.8中加入红黑树,是因为当链表的长度过长时,查询效率会降低,而红黑树的查询速度快,为了加快查询效率,当链表的数据长度达到8时,转换为红黑树,当数据长度降为6时,转换回链表;

数据存储原理:

当使用HashMap存储数据时,对数据的key进行hash运算得到hash值,然后对hash值取模得到数组下标,然后查询hashMap对应的数组下标位置上是否存在数据,若无,则将Node添加到在该位置,存储四个属性(key,value,hashcode,next(null) );若对应数组下标位置上存在Node,则替换该元素,存储四个属性(key,value,hashcode,next(之前元素的key) ),之前元素以链表形式向下延伸,当单向链表的长度达到8时,转换为红黑树结构;

扩容机制:

1,当前存放新值(注意不是替换已有元素位置时)的时候已有元素的个数大于等于阈值(已有元素等于阈值,下一个存放后必然触发扩容机制);
2,当HashMap长度为2的倍数时,长度减一时,二进制计算能够保证首位是0,其他位均为1,这样位与(&)运算的效果就和%一样的效果,而位与运算比%的效率高得多。为了加快哈希计算以及减少哈希冲突,所以HashMap的长度为2的倍数;
3,HashMap的默认大小为16,负载因子为0.75,阈值为12;
4,当需要进行扩容时,JDK1.7中先扩容,再插入值;JDK1.8中先插入值,再进行扩容;
5,hash方法中,无符号移动16位,与高16位做异或运算:是为了减少碰撞,进一步降低hash冲突的几率,int类型的数值是4个字节的,右移16位异或可以同时保留高16位于低16位的特征;

《编译原理》是计算机科学中一门极为重要的课程,主要探讨如何将高级程序设计语言转换成机器可执行的指令。清华大学的张素琴教授在这一领域有着深厚的学术造诣,其编译原理课后习题答案对于学习者而言是非常珍贵的资源。这份压缩文件详细解析了课程中所涉及的概念、理论和方法的实践应用,目的是帮助学生更好地理解编译器设计的核心内容。 编译原理的核心知识点主要包括以下几点: 词法分析:作为编译过程的首要环节,词法分析器会扫描源代码,识别出一个个称为“标记”(Token)的最小语法单位。通常借助正则表达式来定义各种标记的模式。 语法分析:基于词法分析产生的标记流,语法分析器依据文法规则构建语法树。上下文无关文法(CFG)是编译器设计中常用的一种形式化工具。 语义分析:这一步骤用于理解程序的意义,确保程序符合语言的语义规则。语义分析可分为静态语义分析和动态语义分析,前者主要检查类型匹配、变量声明等内容,后者则关注运行时的行为。 中间代码生成:编译器通常会生成一种高级的中间表示,如三地址码或抽象语法树,以便于后续的优化和目标代码生成。 代码优化:通过消除冗余计算、改进数据布局等方式提升程序的执行效率,同时不改变程序的语义。 目标代码生成:根据中间代码生成特定机器架构的目标代码,这一阶段需要考虑指令集体系结构、寄存器分配、跳转优化等问题。 链接:将编译后的模块进行合并,解决外部引用,最终形成一个可执行文件。 错误处理:在词法分析、语法分析和语义分析过程中,编译器需要能够检测并报告错误,例如语法错误、类型错误等。 张素琴教授的课后习题答案覆盖了上述所有核心知识点,并可能包含实际编程练习,比如实现简单的编译器或解释器,以及针对特定问题的解题策略。通过解答这些习题,学生可以加深对编译原理的理解,提升解决问题的能力,为今后参与编译器开发或软件工程实践奠定坚实的基础。这份资源不仅是学习编译原理的有力辅助材料,也是
车辆路径问题(Vehicle Routing Problem, VRP)是物流与运输领域中的一个重要优化问题,目标是规划一组最优车辆路线,确保所有客户点都被访问,同时使总行驶距离最小化。当引入时间窗约束(Time Windows)后,问题演变为带时间窗的车辆路径问题(Vehicle Routing Problem with Time Windows, VRPTW),其复杂性显著增加。在VRPTW中,每个客户点都有一个特定的服务时间窗口,车辆必须在该窗口内到达,否则无法满足客户需求。 本项目“VRPTW-ga”采用遗传算法(Genetic Algorithm, GA)来解决这一问题。遗传算法是一种基于生物进化原理的全局优化方法,通过模拟自然选择、基因重组和突变等过程,逐步生成近似最优解。在Python中实现遗传算法时,首先需要确定问题的编码方式。对于VRPTW,通常采用整数编码,每条路线用一串数字表示,数字的顺序对应车辆的访问顺序。接着,需要设计适应度函数(Fitness Function),用于评估每个个体(即一组路线)的优劣,通常以总行驶距离或总服务时间作为优化目标。遗传算法的基本流程如下:1. 初始化种群,随机生成一定数量的初始个体,代表不同的车辆路线;2. 适应度评估,计算每个个体的适应度值,适应度与总行驶距离成反比;3. 选择操作,根据适应度值选择个体,常用方法包括轮盘赌选择和锦标赛选择等;4. 交叉操作,选择两个个体进行基因交叉,生成新的个体,VRPTW中可采用部分匹配交叉或顺序交叉等策略;5. 变异操作,对部分个体进行随机变异,调整其访问顺序,以维持种群多样性;6. 检查终止条件,若达到预设的迭代次数或适应度阈值,则停止算法,否则返回第2步继续执行。 在“VRPTW-ga-master”项目中,可能包含以下关键文件:problem.py用于定义车辆路径问题的具体
内容概要:本文深入探讨了ZooKeeper在云原生时代的角色和应用,详细介绍了其作为分布式系统的协调服务如何支撑复杂的分布式系统。ZooKeeper最初由雅虎开发,现为Apache基金会的顶级项目,提供了配置维护、域名服务、分布式同步等功能。文章解析了ZooKeeper的树形结构(ZNode)及其分类(持久、临时、有序节点),以及Watchers机制用于实时通知。ZooKeeper通过Zab协议实现数据一致性,确保集群的高可用性和稳定性。文中还展示了ZooKeeper在配置管理、服务注册与发现、分布式锁实现等方面的实际应用场景,如电商系统中的服务协调。最后,文章讨论了ZooKeeper在云原生环境下面临的挑战,如性能瓶颈、集群扩展和云平台兼容性,并展望了其未来发展方向,包括性能优化、功能扩展、与云原生技术的深度融合及安全性和易用性的提升。 适合人群:对分布式系统有兴趣的技术人员,尤其是从事云计算、微服务架构设计和开发的工程师。 使用场景及目标:①了解ZooKeeper在云原生环境中的核心功能和工作机制;②掌握ZooKeeper在配置管理、服务注册与发现、分布式锁实现等实际应用中的具体操作;③应对ZooKeeper在云原生环境中遇到的挑战,如性能优化、集群扩展和云平台兼容性。 阅读建议:本文内容详实,涵盖ZooKeeper的各个方面,建议读者先了解基本概念和架构,再深入研究具体应用场景和挑战,结合实际项目进行实践,以便更好地掌握ZooKeeper的应用技巧和最佳实践。
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