Hashtable,Hashmap,Propeties

本文对比分析了HashMap与Hashtable两个类的实现方式与使用场景。详细介绍了两者在同步性、允许null值等方面的差异,并探讨了Properties类的应用。
 我们先看2个类的定义
 
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  1. public class Hashtable  
  2.     extends Dictionary  
  3.     implements Map, Cloneable, java.io.Serializable  

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  1. public class HashMap  
  2.     extends AbstractMap  
  3.     implements Map, Cloneable, Serializable  

可见Hashtable 继承自 Dictiionary 而 HashMap继承自AbstractMap

 

Hashtable的put方法如下

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  1. public synchronized V put(K key, V value) {  //###### 注意这里1  
  2.   // Make sure the value is not null  
  3.   if (value == null) { //###### 注意这里 2  
  4.     throw new NullPointerException();  
  5.   }  
  6.   // Makes sure the key is not already in the hashtable.  
  7.   Entry tab[] = table;  
  8.   int hash = key.hashCode(); //###### 注意这里 3  
  9.   int index = (hash & 0x7FFFFFFF) % tab.length;  
  10.   for (Entry e = tab[index]; e != null; e = e.next) {  
  11.     if ((e.hash == hash) && e.key.equals(key)) {  
  12.       V old = e.value;  
  13.       e.value = value;  
  14.       return old;  
  15.     }  
  16.   }  
  17.   modCount++;  
  18.   if (count >= threshold) {  
  19.     // Rehash the table if the threshold is exceeded  
  20.     rehash();  
  21.     tab = table;  
  22.     index = (hash & 0x7FFFFFFF) % tab.length;  
  23.   }  
  24.   // Creates the new entry.  
  25.   Entry e = tab[index];  
  26.   tab[index] = new Entry(hash, key, value, e);  
  27.   count++;  
  28.   return null;  
  29. }  

 

注意1 方法是同步的 注意2 方法不允许value==null 注意3 方法调用了key的hashCode方法,如果key==null,会抛出空指针异常 HashMap的put方法如下

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  1. public V put(K key, V value) { //###### 注意这里 1  
  2.   if (key == null)  //###### 注意这里 2  
  3.     return putForNullKey(value);  
  4.   int hash = hash(key.hashCode());  
  5.   int i = indexFor(hash, table.length);  
  6.   for (Entry e = table[i]; e != null; e = e.next) {  
  7.     Object k;  
  8.     if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k))) {  
  9.       V oldValue = e.value;  
  10.       e.value = value;  
  11.       e.recordAccess(this);  
  12.       return oldValue;  
  13.     }  
  14.   }  
  15.   modCount++;  
  16.   addEntry(hash, key, value, i);  //###### 注意这里   
  17.   return null;  
  18. }  

注意1 方法是非同步的

注意2 方法允许key==null 注意3 方法并没有对value进行任何调用,所以允许为null

补充:  Hashtable 有一个 contains方法,容易引起误会,所以在HashMap里面已经去掉了 当然,2个类都用containsKey和containsValue方法。

                            HashMap                Hashtable

父类                  AbstractMap          Dictiionary

是否同步            否                            是

k,v可否null     是                            否

 HashMap是Hashtable的轻量级实现(非线程安全的实现),他们都完成了Map接口,

主要区别在于HashMap允许空(null)键值(key),由于非线程安全,效率上可能高于Hashtable。

HashMap允许将null作为一个entry的key或者value,而Hashtable不允许。

HashMap把Hashtable的contains方法去掉了,改成containsvalue和containsKey。因为contains方法容易让人引起误解。 

Hashtable继承自Dictionary类,而HashMap是Java1.2引进的Map interface的一个实现。

最大的不同是,Hashtable的方法是Synchronize的,而HashMap不是,在多个线程访问Hashtable时,不需要自己为它的方法实现同步,而HashMap 就必须为之提供外同步(Collections.synchronizedMap)。 

Hashtable和HashMap采用的hash/rehash算法都大概一样,所以性能不会有很大的差异。

  一些资料建议,当需要同步时,用Hashtable,反之用HashMap。但是,因为在需要时,HashMap可以被同步,HashMap的功能比Hashtable的功能更多,而且它不是基于一个陈旧的类的,所以有人认为,在各种情况下,HashMap都优先于Hashtable。
  
  关于Properties
  有时侯,你可能想用一个hashtable来映射key的字符串到value的字符串。DOS、Windows和Unix中的环境字符串就有一些例子,如key的字符串PATH被映射到value的字符串C:\WINDOWS;C:\WINDOWS\SYSTEM。Hashtables是表示这些的一个简单的方法,但Java提供了另外一种方法。
  
  Java.util.Properties类是Hashtable的一个子类,设计用于String keys和values。Properties对象的用法同Hashtable的用法相象,但是类增加了两个节省时间的方法,你应该知道。
  
  Store()方法把一个Properties对象的内容以一种可读的形式保存到一个文件中。Load()方法正好相反,用来读取文件,并设定Properties对象来包含keys和values。
  
  注意,因为Properties扩展了Hashtable,你可以用超类的put()方法来添加不是String对象的keys和values。这是不可取的。另外,如果你将store()用于一个不包含String对象的Properties对象,store()将失败。作为put()和get()的替代,你应该用setProperty()和getProperty(),它们用String参数。


同步定位与地图构建(SLAM)技术为移动机器人或自主载具在未知空间中的导航提供了核心支撑。借助该技术,机器人能够在探索过程中实时构建环境地图并确定自身位置。典型的SLAM流程涵盖传感器数据采集、数据处理、状态估计及地图生成等环节,其核心挑战在于有效处理定位与环境建模中的各类不确定性。 Matlab作为工程计算与数据可视化领域广泛应用的数学软件,具备丰富的内置函数与专用工具箱,尤其适用于算法开发与仿真验证。在SLAM研究方面,Matlab可用于模拟传感器输出、实现定位建图算法,并进行系统性能评估。其仿真环境能显著降低实验成本,加速算法开发与验证周期。 本次“SLAM-基于Matlab的同步定位与建图仿真实践项目”通过Matlab平台完整再现了SLAM的关键流程,包括数据采集、滤波估计、特征提取、数据关联与地图更新等核心模块。该项目不仅呈现了SLAM技术的实际应用场景,更为机器人导航与自主移动领域的研究人员提供了系统的实践参考。 项目涉及的核心技术要点主要包括:传感器模型(如激光雷达与视觉传感器)的建立与应用、特征匹配与数据关联方法、滤波器设计(如扩展卡尔曼滤波与粒子滤波)、图优化框架(如GTSAM与Ceres Solver)以及路径规划与避障策略。通过项目实践,参与者可深入掌握SLAM算法的实现原理,并提升相关算法的设计与调试能力。 该项目同时注重理论向工程实践的转化,为机器人技术领域的学习者提供了宝贵的实操经验。Matlab仿真环境将复杂的技术问题可视化与可操作化,显著降低了学习门槛,提升了学习效率与质量。 实践过程中,学习者将直面SLAM技术在实际应用中遇到的典型问题,包括传感器误差补偿、动态环境下的建图定位挑战以及计算资源优化等。这些问题的解决对推动SLAM技术的产业化应用具有重要价值。 SLAM技术在工业自动化、服务机器人、自动驾驶及无人机等领域的应用前景广阔。掌握该项技术不仅有助于提升个人专业能力,也为相关行业的技术发展提供了重要支撑。随着技术进步与应用场景的持续拓展,SLAM技术的重要性将日益凸显。 本实践项目作为综合性学习资源,为机器人技术领域的专业人员提供了深入研习SLAM技术的实践平台。通过Matlab这一高效工具,参与者能够直观理解SLAM的实现过程,掌握关键算法,并将理论知识系统应用于实际工程问题的解决之中。 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!
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