Java中HashMap和Hashtable的区别和例子

Java HashMap 和 Hashtable 的区别是什么? HashMap 与 Hashtable 的深度对比 HashMap 和 Hashtable 都是 Java 中用于存储键值对的集合类,但它们在设计理念、线程安全性和性能特性上有显著差异。 阅读详情

在Java中,HashMap和Hashtable都实现了Map接口,用于存储键值对(key-value pairs),但它们之间存在一些重要的区别。

线程安全性:

HashMap是非线程安全的,这意味着在多线程环境下使用它可能会导致数据不一致或其他并发问题。如果需要在多线程环境中使用,则需要额外的同步措施。

Hashtable是线程安全的,它通过内部同步来确保在并发访问时的数据一致性。然而,这也意味着它在单线程环境下的性能可能稍低于HashMap。

null值支持:

HashMap允许null键(key)和null值(value)。

Hashtable不允许null键和null值。如果试图在Hashtable中插入null键或null值,将会抛出NullPointerException。

继承关系:

HashMap继承自AbstractMap类,并实现了Map接口。

Hashtable继承自Dictionary类,并实现了Map接口。由于Hashtable是Java早期版本的一部分,它继承了Dictionary类,但现代的Java程序更倾向于使用Map接口及其实现。

性能:

由于Hashtable是线程安全的,它在某些情况下的性能可能不如HashMap。然而,这取决于具体的使用场景和并发需求。

HashMap在单线程环境下的性能通常更好,因为它没有内部同步的开销。

示例:

这里有一个简单的示例,展示了如何在HashMap和Hashtable中存储和检索键值对:

java

import java.util.HashMap;

import java.util.Hashtable;

 

public class MapExample {

    public static void main(String[] args) {

        // 使用HashMap

        HashMap<String, Integer> hashMap = new HashMap<>();

        hashMap.put("one", 1);

        hashMap.put("two", 2);

        hashMap.put(null, 0); // 允许null键

        System.out.println(hashMap.get("one")); // 输出: 1

        System.out.println(hashMap.get(null)); // 输出: 0

 

        // 使用Hashtable

        Hashtable<String, Integer> hashTable = new Hashtable<>();

        hashTable.put("one", 1);

        hashTable.put("two", 2);

        // hashTable.put(null, 0); // 这将抛出NullPointerException

        System.out.println(hashTable.get("one")); // 输出: 1

        // System.out.println(hashTable.get(null)); // 这将抛出NullPointerException

    }

}

 

请注意,在上面的示例中,尝试在Hashtable中插入null键将导致NullPointerException。而HashMap则允许这样做。

 

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plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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