HashMap、LinkedHashMap、ConcurrentHashMap的使用

多线程下安全的集合类 ConcurrentHashMap 和 java.util.HashTable 类很相似,但 ConcurrentHashMap 能够提供比 HashTable 更好的并发性能。Java 5 添加了一个新的包到 Java 平台,java.util.concurrent 包。java.util.concurrent.ConcurrentMap 接口表示了一个能够对别人的访问(插入和提取)进行并发处理的 java.util.Map。4、Stack: 栈,也是线程安全的,继承于Vector。 阅读详情

一、前言

    HashMap是我们平常开发中经常用到的,但是这几个map之间的区别有时候可能不是特别清楚,首先map是由key,value组成,可以快速的通过get(key)来获得value值,但是HashMap是无序的,ConcurrentHashMap也是无序的,但是是线程安全的,LinkedHashMap是根据put的先进先出规则进行排序的,

二、HashMap

1、代码如下:

        HashMap a = new HashMap();
        a.put("A","1111");
        a.put("H","2222");
        a.put("Z","3333");
        a.put("F","3333");
        a.put("E","3333");
//        Bundle bundle = new Bundle();
        for (Object entry : a.entrySet()) {
            System.out.println(entry);
        }

2、输出结果为:

A=1111
E=3333
F=3333
H=2222
Z=3333

从上可以看出Hashmap在push时是无序的,但是是线程不安全的,如果使用线程安全的,需要使用ConcurrentHashMap

ConcurrentHashMap的实现原理

JDK1.7 ConcurrentHashMap采用了数组+Segment+分段锁的方式实现

JDK1.8 ConcurrentHashMap采用了数组+链表+红黑树的实现方式来设计,内部大量采用CAS操作

三、LinkedHashMap

        LinkedHashMap a = new LinkedHashMap();
        a.put("A","1111");
        a.put("H","2222");
        a.put("Z","3333");
        a.put("F","3333");
        a.put("E","3333");
//        Bundle bundle = new Bundle();
        for (Object entry : a.entrySet()) {
            System.out.println(entry);
        }

输出结果为:

A=1111
H=2222
Z=3333
F=3333
E=3333

从以上结果可以看出,LinkedHashMap是按照先进先出原则进行排序的

其中如果想让LinkedHashMap变为线程安全的,可以使用Collections.synchronizedMap,也是采用synchronized方法上加锁,使用阻塞同步,效率低。

四、ConcurrentSkipListMap

ConcurrentSkipListMap需要指定字段进行排序,并不是先进先出的方式,但他是线程安全的。
Map集合之LinkedHashmap LinkedHashmap源码剖析 LinkedHashMap简介 LinkedHashMap 是 HashMap 的子类,与 HashMap 有着同样的存储结构,但它加入了一个双向链表的头结点,将所有put 到 LinkedHashmap 的节点一一串成了一个双向循环链表,因此它保留了节点插入的顺序,可以使节点的输出顺序与输入顺序相同 LinkedHashMap 可以用来实现 LRU 算法 LinkedHashMap 同样是非线程安全的,只在单线程环境下使用 LinkedHashMap源码 publi 阅读详情

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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")

Java之HashMap、Hashtable、LinkedHashMap、TreeMap、ConcurrentHashMap简单的区别

一、 HashMap 1)底层实现数组+链表+红黑树(在JDK1.8中如果链表长度大于8的时候才转换为红黑树) 2)是否线程安全不支持线程的同步,线程不安全,如需同步,可用Collections的synchronizedMap方法或者使用ConcurrentHashMap,调用这个对象的方法使HashMap具有同步的能力。 3)插入值操作过程 public synchroni...

码莎拉蒂 3115

HashMap、HashTable、ConcurrentHashMap 、HashSet、TreeMap、LinkedHashMap

HashMap、HashTable、ConcurrentHashMap 、HashSet、TreeMap、LinkedHashMap、源码、线程安全、并发、去重、自定义排序、顺序插入,顺序访问、节点、迭代、遍历

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