Map对比总结

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#Map #JAVA源码分析 



                

        

    



  



    



                



	

		

			

				
					
map unordered_map 性能对比

				
			

			

				

					qixiang2013的专栏
				

				

					09-15
					
					4120
					
				

			

		

		

			
				
结论如下：

Release模式下：

1. 容量为10的时候，查找效率：map > unordered_map > hash_map

2. 容量为100的时候，查找效率：map = unordered_map > hash_map

3. 容量为1000的时候，查找效率：unordered_map > hash_map > 4倍map

4. 容量为1万的时候，查找效率：hash_map > unordered_map > 4倍map

5. 容量为10万的时候

			
		

	



                

            
              



	

		

			

				
					
Java读取Map的两种方法与对比

				
			

			

				

					09-01
				

			

		

		

			
				
本文将详细介绍两种常见的遍历Map的方法，并通过性能测试进行对比。  一、遍历Map的方法  1. 方法A： ```java Map map = new HashMap(); Iterator iter = map.entrySet().iterator(); while (iter.hasNext()) {  Map...

			
		

	



              


  
              

                


	

		

			

				
					
Map和Object的性能对比

				
			

			

				

					weixin_43398820的博客
				

				

					06-20
					
					2235
					
				

			

		

		

			
				
Map和Object的性能比较
内存占用
存储单个键/值对所占用的内存数量都会随着键的数量线性增加。给定固定大小的内存，Map大约可以比Object多存储50%的键/值对。
插入性能
向Object和Map中插入新键/值对的消耗大致相当，当涉及到大量的插入操作时，Map的性能更佳
function initObj(){
	let obj = new Object();
	let begin = Date.now();
	for(let i=0;i<1000000;i++) {
		obj['num'+

			
		

	





	

		

			

				
					
两个for循环  与 for循环+map  匹配效率对比

				
			

			

				

					ls2008
				

				

					07-28
					
					1924
					
				

			

		

		

			
				
转载：http://www.5180it.com:8080/bbs/admin/1/104.html





在项目中，我们经常会使用到for循环去匹配对应的数量，例如在成绩表里，我们只保存了学生的id，我们需要根据学生id去匹配对应的学生信息，


这里我就不谈为什么不join关联表去查询（毕竟数量多了，关联查询也是很慢的，我本地就6万的学生信息，10多万的成绩，关联查询就100多秒了。。。）



我们看下面的例子





发现虽然加了break跳出第二层循环，但还是要耗时19秒，这就有点难...

			
		

	



		

			
		



	

		

			

				
					
Java 双重for循环性能

				
			

			

				

					u014467070的博客
				

				

					02-28
					
					4856
					
				

			

		

		

			
				
血的教训：尽量不要在循环内部对单条数据做处理，这会导致程序非常慢，如：
Java code

for (Map map : dataList2) {
  String[] valArr = new String[fields.length];
  
  for (int i = 0; i 
  String fieldType = commonManager.searchForStr

			
		

	





	

		

			

				
					
java和mapfor_java 关于Map 的两个for循环的区别是什么

				
			

			

				

					weixin_29079743的博客
				

				

					03-02
					
					296
					
				

			

		

		

			
				
//这里是调用Map的entrySet方法迭代出Map中的Entry对象，//这里Entry对象中其实也是存放的为Key-->Value格式的键值对，其有getKey和getValue方法分别可以取其Key值和Value值//Entry中的Key--Value键值对和Map中的每一个键值对相对应//返回映射中包含的映射关系的Set视图。也是一个Set,而Set中每个元素是内部类Map.Ent...

			
		

	





	

		

			

				
					
java中比较两个map是否相同

					
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					weixin_33724570的博客
				

				

					11-20
					
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结论
对于所有继承于AbstractMap的map类(基本上jdk中的map都继承了),直接使用Map.equals()即可
源码解析
AbstractMap重写了equals方法,保证对两个相同内容的map调用equals比较结果为真,源码如下

    public boolean equals(Object o) {
        //同一对象相等
        if (o == thi...

			
		

	





	

		

			

				
					
java map差异_JAVA中 各种Map对比

				
			

			

				

					weixin_32512261的博客
				

				

					03-06
					
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Java多种Map类型的比较一、LinkedHashMap与HashMap的比较LinkedHashMap的父类是HashMap，使用双向链表来维护键值对的次序，迭代顺序与键值对的插入顺序保持一致。LinkedHashMap需要维护元素的插入顺序，所以性能略低于HashMap，但在迭代访问元素时有很好的性能，因为它是以链表来维护内部顺序。1双向列表与单链表相比较单向链表内存占用比双向的少双向的在某...

			
		

	





	

		

			

				
					
对比总结：JavaScript Array、Map、weakMap、Set、weakSet

				
			

			

				

					Irene1991的博客
				

				

					11-21
					
					1053
					
				

			

		

		

			
				
本文对比了JavaScript中的Array、Map、Set、WeakMap和WeakSet五种数据结构。

			
		

	





	

		

			

				
					
C++ unordered_map 容器总结

				
			

			

				

					basketball616的博客
				

				

					07-08
					
					1390
					
				

			

		

		

			
				
基于实现。元素的存储顺序是，取决于哈希函数和哈希表的结构。插入、删除和查找操作的平均时间复杂度为，但在最坏情况下（如大量哈希冲突）可能退化到O(n)。键是，元素的存储和遍历顺序取决于哈希函数和哈希表的结构。如果需要按键值顺序遍历，需要额外排序。内存使用可能比std::map稍高，因为哈希表需要额外的空间来处理哈希冲突（如开放寻址法或链表法）。但可以通过调整负载因子（load factor）来优化内存使用。适用于需要频繁查找、插入和删除的场景，尤其是当数据量较大时。

			
		

	





	

		

			

				
					
android中map的作用,Android Map相关总结

				
			

			

				

					weixin_32451529的博客
				

				

					05-26
					
					1930
					
				

			

		

		

			
				
HashMap、LinkedHashMap、ConcurrentHashMap、ArrayMap、SparseMap、Hashset、TreeMap的底层原理、数据结构与对比1、HashMap底层数据结构(数组+链表+红黑树)，链表中节点数量大于8则转换为红黑树。参数对性能的影响：加载因子(loadFactor)和初始容量(initialCapacity)。加载因子跟初始容量得乘积是判断是否需要扩...

			
		

	





	

		

			

				
					
ES6学习笔记之map、set与数组、对象的对比

				
			

			

				

					08-27
				

			

		

		

			
				
ES6学习笔记之map、set与数组、对象的对比  本文主要介绍了ES6中的四种数据结构：Array、Object、Set、Map，通过示例代码详细对比了map、set与数组、对象的增、查、改、删操作。下面将详细介绍这些知识点。  数据...

			
		

	





	

		

			

				
					
Map遍历方法总结

				
			

			

				

					02-22
				

			

		

		

			
				
根据提供的内容，本文将详细介绍四种不同的`Map`遍历方法，并对比它们之间的优缺点，以便开发者可以根据实际需求选择最适合的方法。  #### 三、Map.Entry概念解析  `Map.Entry`是`Map`接口定义的一个内部接口，专门...

			
		

	





	

		

			

				
					
基于SSM与Vue架构的病人跟踪治疗信息管理系统设计与实现（含源码及文档）

				
			

			

				

					12-22
				

			

		

		

			
				
基于SSM架构与Vue技术构建的病人治疗追踪管理系统，采用Java编程语言实现业务逻辑，并以MySQL数据库作为数据存储支持。该系统主要包含三个用户角色：管理员、病人及普通访客。

管理员具备的功能模块包括：主界面、个人设置、病人档案管理、病例信息采集、预约安排、医生信息维护、核酸检测报告上传管理、行动轨迹记录管理、疾病分类配置、病人治疗进度跟踪、留言板处理以及系统参数管理。病人用户可操作：主界面、个人设置、病例信息查看、预约申请、医生查询、核酸检测报告上传、行动轨迹上报、个人治疗状态查询。访客端提供：首页浏览、医生信息展示、医疗资讯发布、留言反馈提交、个人中心、后台入口及在线咨询服务。

系统设计注重代码结构的清晰性与可维护性，强调功能实用性和界面简洁度，同时保持较强的扩展适应能力，便于后续功能升级与日常运维。

项目已通过实际运行测试，开发环境配置如下：
- 编程语言：Java
- 开发框架：Spring Boot
- Java开发工具包：JDK 1.8
- 应用服务器：Tomcat 7
- 数据库系统：MySQL 5.7
- 数据库管理工具：Navicat 12
- 集成开发环境：Eclipse或IntelliJ IDEA
- 项目构建工具：Maven 3.3.9。
资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！

			
		

	





	

		

			

				
					
电力系统单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真（带说明文档）

					
最新发布

				
			

			

				

					12-22
				

			

		

		

			
				
【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真（带说明文档）内容概要：本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开，提供了完整的仿真模型与说明文档，重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型，模拟不同类型的短路故障（如三相短路），分析系统在故障期间及切除后的动态响应，包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化，进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理，掌握暂态过程分析方法。;  
适合人群：电气工程及相关专业的本科生、研究生，以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。;  
使用场景及目标：①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法；②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能；③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施（如故障清除时间优化）；④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。;  
阅读建议：建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习，先理解仿真模型各模块的功能与参数设置，再运行仿真并仔细分析输出结果，尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响，从而深化对暂态稳定问题的理解。

			
		

	





	

		

			

				
					
这是一个基于Prisma和SQLite数据库构建的现代化轻量级且开箱即用的个人作品集展示平台后端服务系统_该项目核心功能包括用户认证授权作品数据模型管理文件上传存储以及提供标.zip

				
			

			

				

					12-22
				

			

		

		

			
				
这是一个基于Prisma和SQLite数据库构建的现代化轻量级且开箱即用的个人作品集展示平台后端服务系统_该项目核心功能包括用户认证授权作品数据模型管理文件上传存储以及提供标.zip

			
		

	





	

		

			

				
					
基于PSO算法优化支持向量机参数的MATLAB仿真源码：SVM与PSO-SVM性能对比

				
			

			

				

					12-22
				

			

		

		

			
				
本研究聚焦于运用MATLAB平台，将支持向量机（SVM）应用于数据预测任务，并引入粒子群优化（PSO）算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践，其核心在于利用SVM构建分类模型，同时借助PSO的全局搜索能力，高效确定SVM的最优超参数配置，从而显著增强模型的整体预测效能。

支持向量机作为一种经典的监督学习方法，其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界，以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题，其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间，使得原本复杂的分类问题变得线性可分。

粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下，每个潜在解被视作一个“粒子”，粒子群在解空间中协同搜索，通过不断迭代更新自身速度与位置，并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息，逐步逼近问题的最优解。在本应用中，PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。

项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理（如标准化处理）、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数（例如线性核、多项式核及径向基函数核等）进行参数寻优，并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开，从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。

本研究通过一个具体的MATLAB实现案例，旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合，以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践，研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理，还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法，这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。
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jank_record_1766403318764055404.pb

				
			

			

				

					12-22
				

			

		

		

			
				
jank_record_1766403318764055404.pb

			
		

	





	

		

			

				
					
分层模糊系统：梯度下降与递推最小二乘法联合辨识研究（Matlab代码实现）

				
			

			

				

					12-22
				

			

		

		

			
				
分层模糊系统：梯度下降与递推最小二乘法联合辨识研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“分层模糊系统：梯度下降与递推最小二乘法联合辨识研究”展开，介绍了基于Matlab代码实现的分层模糊系统参数辨识方法。通过结合梯度下降法和递推最小二乘法，实现对系统结构和参数的高效联合辨识，提升模型精度与收敛速度。文中详细阐述了算法原理、实现步骤及仿真验证过程，展示了该方法在非线性系统建模与辨识中的有效性，适用于复杂动态系统的建模与控制研究。;  
适合人群：具备一定Matlab编程基础和系统辨识理论背景的研究生、科研人员及自动化、控制工程等相关领域的技术人员。;  
使用场景及目标：①应用于非线性动态系统的建模与参数辨识；②用于提高模糊系统训练效率与预测精度；③支持科研复现、算法优化及工程实际中的系统辨识任务；  
阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作，深入理解两种优化算法的融合机制，并尝试在不同数据集或应用场景中进行迁移与改进，以掌握其核心思想与实现技巧。

			
		

	





	

		

			

				
					
map对比数据差异新增删除保留

				
			

			

				

					04-18
				

			

		

		

			
				
<think>好的，我现在需要帮助用户解决如何使用map来对比数据差异，并实现新增、删除、保留的操作。首先，我得理解用户的具体需求。用户提到了使用map，可能是指数据结构中的字典或哈希表，常见于编程语言如JavaScript、Python或Go等。用户想比较两个数据集，识别出哪些元素是新增的、需要删除的，以及需要保留的。这可能用于数据同步、状态管理或缓存更新等场景。

接下来，我应该考虑如何利用map的特性来实现这一功能。map的键值对结构可以提供快速的查找，时间复杂度通常是O(1)，这对于处理大量数据非常有效。基本思路可能是将旧数据和新数据分别存入两个map中，然后通过遍历比较来确定差异。

首先，处理新增的数据。遍历新数据的map，检查每个元素是否存在于旧数据中。如果不存在，则标记为新增。这可以通过遍历新数据的键，并在旧数据map中查找是否存在对应的键来实现。

然后是删除的数据。这里需要找出在旧数据中存在但在新数据中不存在的元素。同样，遍历旧数据的键，检查是否存在于新数据map中，不在的话则标记为删除。

保留的数据则是两者中都存在的部分。遍历旧数据或新数据的键，找出在两个map中都存在的键，可能需要进一步比较值是否相同，以确定是否需要更新，但用户的问题可能只关注存在性，不涉及值的变化。不过根据实际需求，可能需要处理值的更新，但用户的问题中没有明确提到，可能需要进一步确认，但根据问题描述，可能暂时只需要处理键的存在性。

接下来，我需要考虑代码示例。用户可能希望看到具体的实现，比如用JavaScript或Python等语言。考虑到用户之前的引用中有提到Go语言的map操作，但用户的问题没有指定语言，可能需要选择一个通用的语言，比如JavaScript或Python，或者根据引用中的内容，可能Go更相关。不过用户之前的示例中有Python代码，可能用户更倾向于Python。需要确认这一点，但根据问题，给出多种语言的示例可能更好，但用户可能希望一个具体的例子。这里可能需要选择一种常见的语言，比如JavaScript或Python。

例如，在JavaScript中，可以使用对象或Map结构。旧数据和新数据可以转换为Map，然后通过遍历来比较。对于新增的数据，遍历新Map的键，检查是否在旧Map中存在；删除则是遍历旧Map的键，检查是否在新Map中存在。保留则是两者的交集。

在Python中，可以使用字典，类似的方法。例如，旧数据和新数据都是字典，使用集合操作来找出键的差异。比如，旧字典的keys()和新字典的keys()转换为集合，新增的键是新集合减去旧集合，删除的键是旧集合减去新集合，保留的是两者的交集。

但需要注意，如果数据中的元素不仅仅是键，还有值，可能需要同时比较键和值。例如，如果键相同但值不同，可能需要处理更新操作。但用户的问题中可能只需要处理新增、删除和保留，而保留可能指的是键存在，无论值是否变化。或者用户可能需要将保留分为值相同和值不同的情况，但问题中没有明确说明。因此，可能需要明确假设，或者提供两种情况的处理方法。

根据用户的问题描述，用户希望对比数据差异并处理新增、删除和保留的操作。因此，可能只需要处理键的存在性，而值的差异可能需要另外处理。或者，保留可能指的是键存在但需要进一步处理，比如更新值。但用户的问题可能更关注于识别这三种情况，具体的处理逻辑可能根据应用场景而定。

现在，结合用户提供的引用内容，引用[1]提到了map的删除操作优化，引用[2]提到Set和Map的应用场景，引用[3]关于数据湖的更新策略。这些引用可能提示用户在处理大量数据时需要考虑性能优化，比如使用高效的map操作，或者类似COW/MOR的策略，但用户当前的问题更关注于基本的数据对比方法。

因此，代码示例可能不需要涉及这些高级策略，但可能需要考虑效率。例如，使用map的快速查找特性来减少时间复杂度，避免嵌套循环导致的性能问题。

总结步骤：
1. 将旧数据和新数据转换为map，键为唯一标识。
2. 新增：遍历新数据，找出不在旧数据中的键。
3. 删除：遍历旧数据，找出不在新数据中的键。
4. 保留：找出两个map中都存在的键。
5. 可选：比较值是否变化，处理更新。

在代码示例中，可以选择Python，使用字典和集合操作。例如：

旧数据：old_data = {1: 'a', 2: 'b', 3: 'c'}
新数据：new_data = {2: 'b', 3: 'd', 4: 'e'}

新增的键：4
删除的键：1
保留的键：2, 3（如果值不同可能需要更新）

在Python中，可以这样做：

old_keys = set(old_data.keys())
new_keys = set(new_data.keys())

added = new_keys - old_keys
removed = old_keys - new_keys
retained = old_keys & new_keys

如果需要处理值的更新：

updated = {k for k in retained if old_data[k] != new_data[k]}

然后，根据这些集合进行相应的操作，比如新增、删除、更新。

在JavaScript中，可以使用Map和Set类似的方法。

此外，用户可能需要具体的处理代码，比如如何将结果应用到数据存储中，比如删除旧数据中的元素，添加新数据，更新保留的元素等。或者，用户可能需要知道如何在实际应用中使用这些差异集合来执行操作，比如批量插入、删除等。

另外，用户的问题可能涉及到如何高效处理大量数据，因此需要注意算法的时间复杂度。使用map结构通常可以提供O(1)的查找时间，使得整个算法的时间复杂度为O(n + m)，其中n和m是旧数据和新数据的大小，这比嵌套循环的O(n*m)要好很多。

可能还需要考虑内存使用，如果数据量极大，可能需要流式处理或其他优化方法，但基本示例可能不需要涉及这些。

最后，生成相关问题，可能需要围绕性能优化、不同编程语言的实现、处理值更新的情况，或者与其他数据结构的比较等。</think>### 使用 Map 对比数据差异并处理新增、删除和保留的操作方法

#### 核心思路
1. **使用 Map 的快速查找特性**：将新旧数据集转换为键值对结构（如字典或哈希表），利用 $O(1)$ 时间复杂度快速判断元素是否存在。
2. **分类处理差异**：
   - **新增**：存在于新数据但不在旧数据中的元素。
   - **删除**：存在于旧数据但不在新数据中的元素。
   - **保留**：同时存在于新旧数据中的元素（可进一步判断是否需要更新值）。

---

#### 代码示例（Python）
```python
def compare_data(old_data, new_data):
    # 将新旧数据转换为字典（假设唯一键为id）
    old_map = {item['id']: item for item in old_data}
    new_map = {item['id']: item for item in new_data}
    
    # 计算新增、删除、保留
    added = [new_map[key] for key in new_map.keys() if key not in old_map]
    removed = [old_map[key] for key in old_map.keys() if key not in new_map]
    retained = [new_map[key] for key in new_map.keys() if key in old_map]
    
    # 可选：检查值是否更新
    updated = [
        {"old": old_map[key], "new": new_map[key]} 
        for key in retained 
        if old_map[key] != new_map[key]
    ]
    
    return {"added": added, "removed": removed, "retained": retained, "updated": updated}

# 示例数据
old_data = [{"id": 1, "name": "A"}, {"id": 2, "name": "B"}]
new_data = [{"id": 2, "name": "B"}, {"id": 3, "name": "C"}]

result = compare_data(old_data, new_data)
print(result)
```

---

#### 分步解析
1. **数据结构转换**  
   将新旧数据集转换为以唯一标识（如 `id`）为键的字典，例如：  
   $$ \text{old\_map} = \{1: \{"id": 1, "name": "A"\}, 2: \{"id": 2, "name": "B"\}\} $$  
   此步骤利用 Map 的快速查找特性优化性能[^2]。

2. **差异对比逻辑**  
   - **新增元素**：遍历新数据的键，筛选出未出现在旧数据中的键。
   - **删除元素**：遍历旧数据的键，筛选出未出现在新数据中的键。
   - **保留元素**：通过集合交集操作筛选出共同存在的键，例如：  
     $$ \text{retained\_keys} = \text{old\_keys} \cap \text{new\_keys} $$

3. **值更新检测（可选）**  
   对保留的键遍历比较值是否一致，例如：  
   $$ \text{updated} = \{k \mid k \in \text{retained\_keys}, \text{old\_map}[k] \ne \text{new\_map}[k]\} $$

---

#### 性能优化建议
1. **减少遍历次数**：通过集合操作（如差集、交集）一次性完成分类。
2. **空间优化**：若数据量极大，可逐条遍历并标记差异，避免全量存储中间结果[^3]。
3. **并发处理**：对独立子集（如按范围分片）并行对比差异。

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