HashMap、ConcurrentHashMap、HashTable的区别

本文深入对比了HashMap与HashTable的特性,包括线程安全、null值处理、扩容策略及并发访问机制。详细解析了ConcurrentHashMap如何优化并发访问,提供了一种更高效的多线程解决方案。

 

 注:hashtable:使用一把锁处理并发问题,当有多个线程访问时,需要多个线程竞争一把锁,导致阻塞。

concurrentHashMap则使用分段,相当于把一个hashmap分成多个,然后每个部分分配一把锁,这样就可以支持多线程访问。

 

1、HashMap与hashtable继承关系图:

2、hashmap支持:支持null的key和value值,在hashtable源码中有对null的判断,为null,抛出空指针异常。

3、扩容方式不一样

HashTable默认的初始大小为11,之后每次扩充为原来的2n+1。HashMap默认的初始化大小为16,之后每次扩充为原来的2倍。如果在创建时给定了初始化大小,那么HashTable会直接使用你给定的大小,而HashMap会将其扩充为2的幂次方大小。(关于2 的幂次方见第三节)

4、线程安全问题:在hashtable中,对开放接口做了synchronize关键字的同步处理。而hashmap没有,故线程不安全,而concurrentHashmap就是主要解决hashmap的这个问题。

5、hashMap线程不安全所以性能高,hashtable被淘汰可用concurrentHashmap替换

 

转载于:https://www.cnblogs.com/123-shen/p/11282150.html

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。
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