hashMap内部机制之篇二

本文深入探讨了Java中HashMap的工作原理及其实现细节,重点分析了put方法的流程,包括如何处理键值对的插入、查找重复键以及数组的扩容等关键操作。

上篇浅谈了一下hashMap内部实现的大概模式,现在因为笔者尝试着模拟实现了下hashMap的功能,想来研究源码做个对比,因此在此记录下研究此源码的一点点感悟。

 

1 从put方法谈起。

 

摘录的hashMap中的源码如下:

  public V put(K key, V value) {
        if (key == null)
            return putForNullKey(value);
        int hash = hash(key.hashCode());
        int i = indexFor(hash, table.length);
        for (Entry<K,V> e = table[i]; e != null; e = e.next) {//遍历数组看是否存在重复的键值,若有重复,则用新的value值代替旧的value
            Object k;
            if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k))) {
                V oldValue = e.value;
                e.value = value;
                e.recordAccess(this);
                return oldValue;
            }
        }

        modCount++;
        addEntry(hash, key, value, i);
        return null;
    }

 

private V putForNullKey(V value) {//key为空的情况
        for (Entry<K,V> e = table[0]; e != null; e = e.next) {
//遍历数组,若有key也为空的情况,则用新的value代替老的value
//此处注意:hashMap中的键值是可以为空的
            if (e.key == null) {
                V oldValue = e.value;
                e.value = value;
                e.recordAccess(this);
                return oldValue;
            }
        }
        modCount++;
        addEntry(0, null, value, 0);//若不为空,调用此方法
        return null;
    }

 

 加入键值对的关键代码:

 void addEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) {
	Entry<K,V> e = table[bucketIndex];
        table[bucketIndex] = new Entry<K,V>(hash, key, value, e);
        if (size++ >= threshold)
            resize(2 * table.length);//数组扩容
    }

  扩容方法:

 void resize(int newCapacity) {
        Entry[] oldTable = table;
        int oldCapacity = oldTable.length;
        if (oldCapacity == MAXIMUM_CAPACITY) {
            threshold = Integer.MAX_VALUE;
            return;
        }

        Entry[] newTable = new Entry[newCapacity];
        transfer(newTable);
        table = newTable;
        threshold = (int)(newCapacity * loadFactor);
    }

    /**
     * Transfers all entries from current table to newTable.
     */
    void transfer(Entry[] newTable) {
        Entry[] src = table;
        int newCapacity = newTable.length;
        for (int j = 0; j < src.length; j++) {
            Entry<K,V> e = src[j];
            if (e != null) {
                src[j] = null;
                do {
                    Entry<K,V> next = e.next;
                    int i = indexFor(e.hash, newCapacity);
                    e.next = newTable[i];
                    newTable[i] = e;
                    e = next;
                } while (e != null);
            }
        }
    }

 通过分析源码的扩容方法可知,源码用到了一个临时变量数组src来解决把旧的table数组中的Entry全部重新散列到新数组newTable中,这正是笔者在模拟实现时遇到的问题:即要得到旧table数组中全部的元素,又要散列到一个新数组中,中间无法过度。

 

注:若读者还未明白,可以参看http://blog.youkuaiyun.com/mirage520/article/details/6452628

 

 

内容概要:本文介绍了一个基于冠豪猪优化算法(CPO)的无人机三维路径规划项目,利用Python实现了在复杂三维环境中为无人机规划安全、高效、低能耗飞行路径的完整解决方案。项目涵盖空间环境建模、无人机动力学约束、路径编码、多目标代价函数设计以及CPO算法的核心实现。通过体素网格建模、动态障碍物处理、路径平滑技术和多约束融合机制,系统能够在高维、密集障碍环境下快速搜索出满足飞行可行性、安全性与能效最优的路径,并支持在线重规划以适应动态环境变化。文中还提供了关键模块的代码示例,包括环境建模、路径评估和CPO优化流程。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识,从事无人机、智能机器人、路径规划或智能优化算法研究的相关科研人员与工程技术人员,尤其适合研究生及有一定工作经验的研发工程师。; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机自主导航与避障;②研究智能优化算法(如CPO)在路径规划中的实际部署与性能优化;③实现多目标(路径最短、能耗最低、安全性最高)耦合条件下的工程化路径求解;④构建可扩展的智能无人系统决策框架。; 阅读建议:建议结合文中模型架构与代码示例进行实践运行,重点关注目标函数设计、CPO算法改进策略与约束处理机制,宜在仿真环境中测试不同场景以深入理解算法行为与系统鲁棒性。
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