Map对比总结

最新推荐文章于 2025-11-21 18:53:56 发布
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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
					
					2231
					
				

			

		

		

			
				
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 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中比较两个map是否相同

					
热门推荐

				
			

			

				

					weixin_33724570的博客
				

				

					11-20
					
					2万+
					
				

			

		

		

			
				
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
					
					1277
					
				

			

		

		

			
				
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
					
					1374
					
				

			

		

		

			
				
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...

			
		

	





	

		

			

				
					
【嵌入式AIoT】系统架构与轻量化模型部署：面向智能家居与工业监测的边缘智能终端实战设计

				
			

			

				

					12-21
				

			

		

		

			
				
内容概要：本文系统介绍了嵌入式AIoT应用场景的实战方法与实践路径，涵盖从场景选择、系统架构设计到AI模型部署、通信与数据管理的全流程。重点阐述了嵌入式系统与人工智能、物联网技术的融合，强调在资源受限环境下实现感知、分析与决策一体化的智能终端系统。文章详细解析了感知层、边缘计算层和云端服务层的协同机制，突出边缘侧数据处理与轻量化AI模型优化的重要性，并倡导以实际需求为导向，避免“为AI而AI”的设计误区。同时，强调系统稳定性、远程维护和长期运行能力的建设。;  
适合人群：具备嵌入式系统基础、物联网或AI相关背景，有一定开发经验的工程师或工作1-3年的技术研发人员；适用于希望深入理解AIoT系统集成与实战落地的学习者。;  
使用场景及目标：①智能家居、工业监测、智慧农业等分布式智能系统开发；②在算力、功耗受限的嵌入式设备上实现AI推理与边缘智能；③构建高效、可靠、可维护的端云协同AIoT系统。;  
阅读建议：建议结合实际硬件平台进行项目化学习，边学边练，重点关注系统架构设计、模型优化与通信协议选型，注重整体系统思维的培养，而非仅关注单一技术点。

			
		

	





	

		

			

				
					
基于Python 的UART 文件传输工具

					
最新发布

				
			

			

				

					12-21
				

			

		

		

			
				
基于Python 的UART 文件传输工具，基于Pyside6的GUI界面

			
		

	





	

		

			

				
					
C# 基于 Onnx 与 P2PNet 的人群检测与计数系统源码实现

				
			

			

				

					12-21
				

			

		

		

			
				
基于C#编程语言与Onnx运行时环境，本文档详细阐述了一种利用P2PNet架构实现人群密度估计与个体计数的技术方案。该方案通过解析预训练模型，实现了对图像或视频流中人群分布的精准检测，并提供了可靠的计数功能。核心内容包括模型加载与推理流程的完整实现、数据处理管道的构建以及性能优化策略的探讨。本文旨在为相关领域的开发人员提供一个清晰、可复现的参考实现，着重于工程实践的严谨性与代码模块的可用性。所有实现代码均经过结构化组织与详细注释，以确保其易于理解与集成。
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！

			
		

	





	

		

			

				
					
Theoretical Machine Learning Notes (Princeton COS511)

				
			

			

				

					12-21
				

			

		

		

			
				
根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结（summarization） 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签，可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...

			
		

	





	

		

			

				
					
食堂线上预约点餐系统_一个基于现代Web技术构建的面向学校企业及园区食堂的综合性数字化餐饮服务平台_该系统旨在通过线上化流程彻底革新传统食堂就餐模式_核心功能模块包括用户端小程序.zip

				
			

			

				

					12-21
				

			

		

		

			
				
食堂线上预约点餐系统_一个基于现代Web技术构建的面向学校企业及园区食堂的综合性数字化餐饮服务平台_该系统旨在通过线上化流程彻底革新传统食堂就餐模式_核心功能模块包括用户端小程序.zip

			
		

	





	

		

			

				
					
Unity STL文件读取插件：pb_Stl-master

				
			

			

				

					12-21
				

			

		

		

			
				
Unity STL文件导入工具

该工具为Unity引擎提供标准STL格式三维模型文件的导入功能，支持二进制与ASCII两种编码格式的解析。通过集成此插件，开发者可直接在Unity编辑器中加载由各类CAD软件或三维扫描设备生成的STL模型文件，无需借助第三方转换软件进行格式预处理。

核心特性包括：
1. 完整几何数据解析：精确读取顶点坐标、法线向量及三角面片拓扑关系
2. 自适应材质分配：根据模型几何特征自动生成并配置基础材质球
3. 内存优化机制：采用流式加载技术处理大型STL文件，避免编辑器卡顿
4. 坐标系统转换：自动校正不同三维软件坐标系差异，确保模型方向一致性

技术实现层面，插件通过托管DLL封装了经过优化的STL解析算法，在保证读取精度的同时维持了较高执行效率。导入后的模型将自动生成标准网格组件，支持Unity光照系统、碰撞体生成及导航网格烘焙等后续处理流程。

该工具适用于机械设计展示、三维打印预览、工业仿真等需要频繁交换CAD数据的开发场景，显著简化了从工程设计到实时渲染的工作流程。
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！

			
		

	





	

		

			

				
					
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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              成就一亿技术人!
            

            

              拼手气红包6.0元
            

          

        

        

          

            还能输入1000个字符
          

          

             
          

          

            

              红包
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红包个数最小为10个

      

      

        
        

          
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红包金额最低5元

      

      

        
        

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成就一亿技术人!

          

          

        

        

          

          

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