【转】通过分析 JDK 源代码研究 Hash 存储机制

最新推荐文章于 2024-04-19 21:06:02 发布
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#JDK

该博客主要围绕 JDK 展开，通过对 JDK 源代码进行分析，深入研究了 Hash 存储机制，为理解相关信息技术提供了有效途径。
Java提高篇——通过分析 JDK 源代码研究 Hash 存储机制
pleaseprintf的博客
05-29 1048
前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站，通俗易懂，风趣幽默，忍不住分享一下给大家。点击跳转到网站，这篇文章男女通用，看懂了就去分享给你的码吧。
Java集合详解——HashSet类（包括 底层机制 源代码分析）
m0_75013084的博客
04-18 1143
（1）HashSet实现了Set接口，是Set接口的实现子类。（2）HashSet实际上是HashMap，看源码：（3）不能有重复的元素或对象。可以存放null值，但只能有一个null。（4）HashSet不保证元素是有序的，取决于调用hash()方法后，再确定索引的结果。
集合详解（四）----HashSet和HashMap源码剖析（JDK1.7）
令仔很忙
07-31 3509
HashSet HashMapHashSet    当初始化一个HashSet的时候，HashSet的底层实现其实是HashMap：private transient HashMap<E,Object> map;public HashSet() { map = new HashMap<>(); }    在每一个方法里面都是会通过map去调用HashMap的方法来实现。那么map是键
通过分析 JDK 源代码研究 Hash 存储机制
Justin的专栏
12-21 434
http://www.ibm.com/developerworks/cn/java/j-lo-hash/index.html
[分享]JDK 源代码分析：研究哈希（Hash）存储机制
lucasma的专栏
12-01 180
跟大家分享一篇文章。我们可以在 Java 当中用 HashMap 和 HashSet 存储键值对，做集合相关的操作。当我们调用 .put() 方法的时候，系统是如何处理我们的输入呢？我们传入的值是怎样存储的呢？有没有一些编程时可以注意的地方让 Hash 的效率最高呢？ 下面这篇文章就通过分析 JDK 中 HashMap 和 HashSet 类的源代码来解释这些问题。 [url=http...
通过分析 JDK 源代码研究 TreeMap 红黑树算法实现
jfkidear的专栏
02-21 1646
developerWorks 中国 Java technology 文档库 通过分析 JDK 源代码研究 TreeMap 红黑树算法实现 李 刚, 自由撰稿人 简介： TreeMap 和 TreeSet 是 Java Collection Framework 的两个重要成员，其中 TreeMap 是 Map 接口的常用实现类，而 TreeS
JDK HashMap源代码分析
kiss_the_sun的专栏
08-10 2407
文章来自下面的网址: http://www.360doc.com/content/10/1214/22/573136_78200435.shtml 1.    HashMap 概述：    HashMap 是基于哈希表的 Map 接口的非同步实现。此实现提供所有可选的映射操作，并允许使用 null 值和 null 键。此类不保证映射的顺序，特别是它不保证该
Java集合详解——HashMap类（包括 底层机制源代码分析）
m0_75013084的博客
04-19 1098
（1）Map接口的常用实现子类：HashMap、Hashtable和Properties。（2）HashMap是Map接口 使用频率最高的实现类。（3）HashMap是以key-value对的方式 来存储数据。（4）key不能重复，但是是值可以重复，允许使用null键和null值。（5）如果添加相同的key，则会覆盖原来的key-value，相当于修改（key不会替换，value会替换）。（6）与HashSet一样，不保证映射的顺序，因为底层是以hash表的方式来存储的。
Hash存储机制 - HashMap原理 HashSet原理
jerome
04-26 3083
HashMap 和 HashSet 是 Java Collection Framework 的两个重要成员，其中 HashMap 是 Map 接口的常用实现类，HashSet 是 Set 接口的常用实现类。虽然 HashMap 和 HashSet 实现的接口规范不同，但它们底层的 Hash 存储机制完全一样，甚至 HashSet 本身就采用 HashMap 来实现的。 1 评论：
collectionJava源码-javacollection:学习jdk1.8采集框架源代码
05-19
总之，"collectionJava源码-javacollection:学习jdk1.8采集框架源代码"为我们提供了一个宝贵的资源，深入研究这些源码，不仅能增强我们对Java集合框架的理解，也能提升我们的编程技巧和解决问题的能力。
基于Scrapy与MySQL的百度贴吧爬虫系统实现与文档资料
12-07
本项目提供了一套完整的百度贴吧数据采集系统实现方案，包含详细的技术文档与相关资源。该系统采用Scrapy框架进行开发，并以MySQL作为数据存储后端。 该实现方案代码结构清晰，功能经过充分验证，运行稳定可靠。项目内容适用于高等院校计算机科学、人工智能、通信工程、自动化、电子信息及物联网等相关专业的教学与研究活动，可供在校师生及行业技术人员参考使用，亦可用于毕业设计、课程实践、项目原型开发等学术与应用场景。 对于具备一定编程基础的使用者，可根据实际需求对现有代码进行功能扩展与定制化修改。本资源旨在为相关领域的学习与实践提供技术参考，促进知识与经验的交流。 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！
【四旋翼无人机】具备螺旋桨倾斜机构的全驱动四旋翼无人机：建模与控制研究（Matlab代码、Simulink仿真实现）
12-07
【四旋翼无人机】具备螺旋桨倾斜机构的全驱动四旋翼无人机：建模与控制研究（Matlab代码、Simulink仿真实现）内容概要：本文研究了一种具备螺旋桨倾斜机构的全驱动四旋翼无人机，重点围绕其建模与控制展开。通过引入螺旋桨倾斜机制，该无人机能够实现全姿态可控，突破传统四旋翼飞行器在某些方向上的力矩限制，提升机动性和控制灵活性。研究详细建立了该无人机的动力学模型，并设计了相应的控制系统，利用Matlab代码与Simulink工具进行仿真验证，展示了其在复杂飞行任务中的优越性能。; 适合人群：具备一定控制理论基础和Matlab/Simulink仿真能力的科研人员、自动化与航空航天领域的研究生及工程技术人员。; 使用场景及目标：①用于高机动性无人机的设计与开发；②作为先进飞控算法（如非线性控制、自适应控制）的验证平台；③服务于无人机轨迹跟踪、姿态控制等复杂任务的仿真研究； 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码与Simulink模型，深入理解动力学建模过程与控制器设计思路，并通过调整参数进行仿真实验，以掌握全驱动无人机的控制特性。
基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化，用于纳米定位系统的预测控制研究（Matlab代码实现）
12-07
基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化，用于纳米定位系统的预测控制研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化，用于纳米定位系统的预测控制研究”展开，提出了一种结合数据驱动方法与Koopman算子理论的递归神经网络（RNN）模型线性化方法，旨在提升纳米定位系统的预测控制精度与动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型，克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题，并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真与验证，展示了该方法在高精度定位控制中的有效性与实用性。; 适合人群：具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员与工程技术人员，尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模与预测控制相关领域的研究生与研究人员。; 使用场景及目标：①应用于纳米级精密定位系统（如原子力显微镜、半导体制造设备）中的高性能预测控制；②为复杂非线性系统的数据驱动建模与线性化提供新思路；③结合深度学习与经典控制理论，推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码实现部分，深入理解Koopman算子与RNN结合的建模范式，重点关注数据预处理、模型训练与控制系统集成等关键环节，并可通过替换实际系统数据进行迁移验证，以掌握该方法的核心思想与工程应用技巧。
云数据中心两地三中心建设方案（70页 PPT）.pptx
最新发布
12-07
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基于粒子群算法的电动汽车充电动态优化策略研究（Matlab代码实现）
12-07
基于粒子群算法的电动汽车充电动态优化策略研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕《基于粒子群算法的电动汽车充电动态优化策略研究（Matlab代码实现）》展开，重点介绍利用粒子群优化算法（PSO）对电动汽车充电过程进行动态优化的策略。研究内容涵盖充电负荷的不确定性建模、目标函数设计（如最小化充电成本、平衡电网负荷、减少峰谷差等）、约束条件设定以及算法实现过程，并通过Matlab进行仿真验证。文中还提及相关应用场景，如有序充电调度、微电网能量管理等，展示了粒子群算法在解决复杂非线性优化问题上的有效性。 适合人群：具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事新能源汽车、智能电网相关领域的工程技术人员。 使用场景及目标：①研究电动汽车大规模接入对电网的影响及应对策略；②学习并实现基于智能优化算法的充电调度模型；③掌握Matlab在电力系统优化仿真中的应用方法。 其他说明：文中提及多个相关案例和代码资源可通过提供的网盘链接获取，建议结合实际代码进行学习与复现，以加深对算法原理和实现细节的理解。
基于粒子群算法优化Kmeans聚类的居民用电行为分析研究（Matlb代码实现）
12-07
基于粒子群算法优化Kmeans聚类的居民用电行为分析研究（Matlb代码实现）内容概要：本文围绕基于粒子群算法（PSO）优化Kmeans聚类的居民用电行为分析展开研究，提出了一种结合智能优化算法与传统聚类方法的技术路径。通过使用粒子群算法优化Kmeans聚类的初始聚类中心，有效克服了传统Kmeans算法易陷入局部最优、对初始值敏感的问题，提升了聚类的稳定性和准确性。研究利用Matlab实现了该算法，并应用于居民用电数据的行为模式识别与分类，有助于精细化电力需求管理、用户画像构建及个性化用电服务设计。文档还提及相关应用场景如负荷预测、电力系统优化等，并提供了配套代码资源。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事电力系统、智能优化算法、数据分析等相关领域的研究人员或工程技术人员，尤其适合研究生及科研人员。; 使用场景及目标：①用于居民用电行为的高效聚类分析，挖掘典型用电模式；②提升Kmeans聚类算法的性能，避免局部最优问题；③为电力公司开展需求响应、负荷预测和用户分群管理提供技术支持；④作为智能优化算法与机器学习结合应用的教学与科研案例。; 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PSO优化Kmeans的核心机制，关注参数设置对聚类效果的影响，并尝试将其应用于其他相似的数据聚类问题中，以加深理解和拓展应用能力。
FreeFaller_Property-Manage_41676_1764964293248.zip
12-07
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校园论坛BBS系统项目_采用MVC架构模式结合JSP技术实现前端页面展示与用户交互界面Servlet技术处理业务逻辑与请求控制JavaBean组件封装数据模型与业务规则_提供游客无.zip
12-07
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