HashMap

本文深入探讨了HashMap在Java7和Java8中扩容时的重hash机制差异,特别是Java8利用位运算优化了扩容过程,避免了完全重hash。同时,文章详细介绍了LinkedHashMap作为HashMap的扩展,如何通过双向链表保持元素的插入顺序。

HashMap

在这里插入图片描述

扩容 重hash

JAVA7扩容后的rehash过程使用了单链表的头插法方式,同一位置上新元素总会被放在链表的头部位置;这样如果发生了hash冲突的话先放在一个索引上的元素终会被放到Entry链的尾部,这一点和JAVA8有区别。

JAVA8在rehash算法利用了下面的一个特性:
HashMap的扩容使用的是2次幂的扩展(指长度扩为原来2倍),所以,元素的位置要么是在原位置,要么是在原位置再移动2次幂的位置。什么意思呢? 我们举个例子说明。

假设原数组长度 capacity 为 16,扩容之后 new capacity 为 32:
下标的计算方法,对于一个 Key,如原Hash值 key1 = 0001 1001 key2 = 0000 1001
扩容前 hash & (length - 1) :
key1 : 0001 1001 & 0000 1111 -> 0000 1001
key2 : 0000 1001 & 0000 1111 -> 0000 1001

扩容后 hash & (length - 1) :
key1 : 0001 1001 & 0001 1111 -> 0001 1001
key2 : 0000 1001 & 0001 1111 -> 0000 1001

因此,我们在扩充HashMap的时候,不需要像JDK1.7的实现那样重新计算hash,

只需要看原来的hash值在扩容后新增的那一位是1还是0,如果是0的话索引没变,是1的话索引变成“原索引+oldCap

因此,我们在扩充HashMap的时候,不需要像JDK1.7的实现那样重新计算hash,

LinkedHashMap(有序,加上了双向链表)

LinkedHashMap就是HashMap+双向链表
在这里插入图片描述
LinkedHashMap是有序的,且默认为插入顺序

【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法(OCSSA)优化变分模态分解(VMD)参数,并结合卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)的轴承故障诊断模型。该方法利用西储大学公开的轴承数据集进行验证,通过OCSSA算法优化VMD的分解层数K和惩罚因子α,有效提升信号分解精度,抑制模态混叠;随后利用CNN提取故障特征的空间信息,BiLSTM捕捉时间序列的动态特征,最终实现高精度的轴承故障分类。整个诊断流程充分结合了信号预处理、智能优化与深度学习的优势,显著提升了复杂工况下轴承故障诊断的准确性与鲁棒性。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习及MATLAB编程基础的研究生、科研人员及从事工业设备故障诊断的工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于旋转机械设备的智能运维与故障预警系统;②为轴承等关键部件的早期故障识别提供高精度诊断方案;③推动智能优化算法与深度学习在工业信号处理领域的融合研究。; 阅读建议:建议读者结合MATLAB代码实现,深入理解OCSSA优化机制、VMD参数选择策略以及CNN-BiLSTM网络结构的设计逻辑,通过复现实验掌握完整诊断流程,并可进一步尝试迁移至其他设备的故障诊断任务中进行验证与优化。
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