HashMap 实现原理

本文深入解析HashMap的数据结构,包括其采用的数组和链表结合方式,JDK1.8后的红黑树优化,以及扩容机制。阐述了HashMap的快速存储与查找特性,详细解释了Hash值算法与冲突解决方案。

HashMap的数据结构:
HashMap采用了数组和链表的数据结构,JDK1.8以后,加入了红黑树。
特点如下

  • 快速存储
  • 快速查找(时间复杂度0(1))
  • 可伸缩
    在这里插入图片描述

HashMap扩容
HashMap数组初始化大小为16,当数组存储比例到达75%时,数组将进行扩容,数组长度变为之前的2倍。

Hash值算法
为保障数据能均匀的存入HashMap的数组中,HashMap采用的Hash算法,来计算hash值。所有的对象都有hashCode。
hash=hashCode^(hashCode>>>16)

数组下标计算方法:
hash&(16-1) = hash% 16

Hash冲突:
不同的对象计算出来的数组下标是相同的。

单向链表:
用于解决Hash冲突的方案,加入一个next记录下一个节点。

红黑树:
一种二叉树,高效的检索效率。

触发条件:
JDK1.8以后,当链表的长度大于8时,后面的数据将存于红黑树中。

MATLAB主动噪声和振动控制算法——对较大的次级路径变化具有鲁棒性内容概要:本文主要介绍了一种在MATLAB环境下实现的主动噪声和振动控制算法,该算法针对较大的次级路径变化具有较强的鲁棒性。文中详细阐述了算法的设计原理实现方法,重点解决了传统控制系统中因次级路径动态变化导致性能下降的问题。通过引入自适应机制和鲁棒控制策略,提升了系统在复杂环境下的稳定性和控制精度,适用于需要高精度噪声与振动抑制的实际工程场景。此外,文档还列举了多个MATLAB仿真实例及相关科研技术服务内容,涵盖信号处理、智能优化、机器学习等多个交叉领域。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础和控制系统理论知识的科研人员及工程技术人员,尤其适合从事噪声与振动控制、信号处理、自动化等相关领域的研究生和工程师。; 使用场景及目标:①应用于汽车、航空航天、精密仪器等对噪声和振动敏感的工业领域;②用于提升现有主动控制系统对参数变化的适应能力;③为相关科研项目提供算法验证与仿真平台支持; 阅读建议:建议读者结合提供的MATLAB代码进行仿真实验,深入理解算法在不同次级路径条件下的响应特性,并可通过调整控制参数进一步探究其鲁棒性边界。同时可参考文档中列出的相关技术案例拓展应用场景。
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