hash算法 (hashmap 实现原理)

本文详细介绍了哈希表的基本原理及Java中HashMap的具体实现方式,包括如何通过哈希算法进行快速查找、解决哈希冲突的方法等。
Hash ,一般翻译做“ 散列” ,也有直接音译为“ 哈希” 的,就是把任意长度的输入(又叫做预映射, pre-image ),通过散列算法,变换成固定长度的输出,该输出就是散列值。这种转换是一种压缩映射,也就是,散列值的空间通常远小于输入的空间,不同的输入可能会散列成相同的输出,而不可能从散列值来唯一的确定输入值。简单的说就是一种将任意长度的消息压缩到某一固定长度的消息摘要的函数。

HASH 主要用于信息安全领域中加密算法,它把一些不同长度的信息转化成杂乱的128 位的编码, 这些编码值叫做HASH 值. 也可以说,hash 就是找到一种数据内容和数据存放地址之间的映射关系

例如字符串 hello 的哈希算法

char* value = "hello"; int key = (((((((27* (int)'h'+27)* (int)'e') + 27)  * (int)'l') + 27) * (int)'l' +27) * 27 ) + (int)'o' ; 。

 

  数组的特点是:寻址容易,插入和删除困难;而链表的特点是:寻址困难,插入和删除容易。那么我们能不能综合两者的特性,做出一种寻址容易,插入删除也容易的数据结构?答案是肯定的,这就是我们要提起的哈希表,哈希表有多种不同的实现方法,我接下来解释的是最常用的一种方法—— 拉链法,我们可以理解为“ 链表 的数组” ,如图:


 

 

 

HashMap其实也是一个线性的数组实现的,所以可以理解为其存储数据的容器就是一个线性数组。这可能让我们很不解,一个线性的数组怎么实现按键值对来存取数据呢?这里HashMap有做一些处理。

    1.首先HashMap里面实现一个静态内部类Entry 其重要的属性有 key , value, next,从属性key,value我们就能很明显的看出来Entry就是HashMap键值对实现的一个基础bean,我们上面说到HashMap的基础就是一个线性数组,这个数组就是Entry[],Map里面的内容都保存在Entry[]里面。

     2.既然是线性数组,为什么能随机存取?这里HashMap用了一个小算法,大致是这样实现:

 

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  1. 存储时:   
  2.   
  3. int hash = key.hashCode();--> 这个hashCode方法这里不详述,只要理解每个key的hash是一个固定的int值   
  4.   
  5. int index = hash % Entry[].length;   
  6.   
  7. Entry[index] = value;   
  8.   
  9. 取值时:   
  10.   
  11. int hash = key.hashCode();   
  12.   
  13. int index = hash % Entry[].length;   
  14.   
  15. return Entry[index]  
<span style="font-size:12px;">存储时:

int hash = key.hashCode();--> 这个hashCode方法这里不详述,只要理解每个key的hash是一个固定的int值

int index = hash % Entry[].length;

Entry[index] = value;

取值时:

int hash = key.hashCode();

int index = hash % Entry[].length;

return Entry[index]</span>
 

到这里我们轻松的理解了HashMap通过键值对实现存取的基本原理

    3.疑问:如果两个key通过hash % Entry[].length得到的index相同,会不会有覆盖的危险?

这里HashMap里面用到链式数据结构的一个概念.上面我们提到过Entry类里面有一个next属性,作用是指向下一个Entry。打个比方, 第一个键值对A进来,通过计算其key的hash得到的index=0,记做:Entry[0] = A.一会后又进来一个键值对B,通过计算其index也等于0,现在怎么办?HashMap会这样做:B.next = A,Entry[0] = B,如果又进来C,index也等于0,那么C.next = B,Entry[0] = C;这样我们发现index=0的地方其实存取了A,B,C三个键值对,他们通过next这个属性链接在一起。所以疑问不用担心。

到这里为止,HashMap的大致实现,我们应该已经清楚了。

当然HashMap里面也包含一些优化方面的实现,这里也啰嗦一下。

比如:Entry[]的长度一定后,随着map里面数据的越来越长,这样同一个index的链就会很长,会不会影响性能?

HashMap里面设置一个因素(也称为因子),随着map的size越来越大,Entry[]会以一定的规则加长长度。

 

 

解决hash冲突的办法

1)开放定址法(线性探测再散列,二次探测再散列,伪随机探测再散列)

2)再哈希法

3)链地址法

4)建立一 公共溢出区

 

java 中hashmap的解决办法就是采用的链地址法

【SCI复现】含可再生能源与储能的区域微电网最优运行:应对不确定性的解鲁棒性与非预见性研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕含可再生能源与储能的区域微电网最优运行展开研究,重点探讨应对不确定性的解鲁棒性与非预见性策略,通过Matlab代码实现SCI论文复现。研究涵盖多阶段鲁棒调度模型、机会约束规划、需求响应机制及储能系统优化配置,结合风电、光伏等可再生能源出力的不确定性建模,提出兼顾系统经济性与鲁棒性的优化运行方案。文中详细展示了模型构建、算法设计(如C&CG算法、大M法)及仿真验证全过程,适用于微电网能量管理、电力系统优化调度等领域的科研与工程实践。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论和Matlab编程基础的研究生、科研人员及从事微电网、能源管理相关工作的工程技术人员。; 使用场景及目标:①复现SCI级微电网鲁棒优化研究成果,掌握应对风光负荷不确定性的建模与求解方法;②深入理解两阶段鲁棒优化、分布鲁棒优化、机会约束规划等先进优化方法在能源系统中的实际应用;③为撰写高水平学术论文或开展相关课题研究提供代码参考和技术支持。; 阅读建议:建议读者结合文档提供的Matlab代码逐模块学习,重点关注不确定性建模、鲁棒优化模型构建与求解流程,并尝试在不同场景下调试与扩展代码,以深化对微电网优化运行机制的理解。
个人防护装备实例分割数据集 一、基础信息 数据集名称:个人防护装备实例分割数据集 图片数量: 训练集:4,524张图片 分类类别: - Gloves(手套):工作人员佩戴的手部防护装备。 - Helmet(安全帽):头部防护装备。 - No-Gloves(未戴手套):未佩戴手部防护的状态。 - No-Helmet(未戴安全帽):未佩戴头部防护的状态。 - No-Shoes(未穿安全鞋):未佩戴足部防护的状态。 - No-Vest(未穿安全背心):未佩戴身体防护的状态。 - Shoes(安全鞋):足部防护装备。 - Vest(安全背心):身体防护装备。 标注格式:YOLO格式,包含实例分割的多边形坐标和类别标签,适用于实例分割任务。 数据格式:来源于实际场景图像,适用于计算机视觉模型训练。 二、适用场景 工作场所安全监控系统开发:数据集支持实例分割任务,帮助构建能够自动识别工作人员个人防护装备穿戴状态的AI模型,提升工作环境安全性。 建筑与工业安全检查:集成至监控系统,实时检测PPE穿戴情况,预防安全事故,确保合规性。 学术研究与创新:支持计算机视觉在职业安全领域的应用研究,促进AI与安全工程的结合。 培训与教育:可用于安全培训课程,演示PPE识别技术,增强员工安全意识。 三、数据集优势 精准标注与多样性:每个实例均用多边形精确标注,确保分割边界准确;覆盖多种PPE物品及未穿戴状态,增加模型鲁棒性。 场景丰富:数据来源于多样环境,提升模型在不同场景下的泛化能力。 任务适配性强:标注兼容主流深度学习框架(如YOLO),可直接用于实例分割模型开发,支持目标检测和分割任务。 实用价值高:专注于工作场所安全,为自动化的PPE检测提供可靠数据支撑,有助于减少工伤事故。
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