HashMap与HashTable的区别

本文深入探讨了HashMap和Hashtable的区别,包括线程安全性、null键值支持、方法特性和实现差异。通过实例展示了两者的基本使用,总结了它们在实际应用中的优缺点。

转自:http://cache.baiducontent.com/c?m=9d78d513d99912ee02b2c73c1a17a771692797124ac0d1652587d212d5370b1f1071e2cb30521713a2c36b6671b83859fd843c65470037c399dccf0a83b4c86e69ca303503019b0457960eafbc1779917ecd0fa8b81990ebad6d8ef0818f8a1208990f4e299da3cb0b5a4f8e38ed1433e0a7844a144213b1f0306efa5b772c9e3440c11dbfbf6c&p=98769a47879e11a058ee9129420e90&newp=882a9546d3890ee011b7de2d0214c1231610db2151ddd416359bdc01c92e&user=baidu&fm=sc&query=hashmap%BA%CDhashtable%B5%C4%C7%F8%B1%F0&qid=fd7c8ade00005f4d&p1=5

HashMap和Hashtable的区别

导读:

1 HashMap不是线程安全的

            hastmap是一个接口 是map接口的子接口,是将键映射到值的对象,其中键和值都是对象,并且不能包含重复键,但可以包含重复值。HashMap允许null key和null value,而hashtable不允许。

 

2   HashTable是线程安全的一个Collection。

 

HashMap是Hashtable的轻量级实现(非线程安全的实现),他们都完成了Map接口,主要区别在于HashMap允许空(null)键值(key),由于非线程安全,效率上可能高于Hashtable。 HashMap允许将null作为一个entry的key或者value,而Hashtable不允许。 HashMap把Hashtable的contains方法去掉了,改成containsvalue和containsKey。因为contains方法容易让人引起误解。 Hashtable继承自Dictionary类,而HashMap是Java1.2引进的Map interface的一个实现。 最大的不同是,Hashtable的方法是Synchronize的,而HashMap不是,在多个线程访问Hashtable时,不需要自己为它的方法实现同步,而HashMap 就必须为之提供外同步。 Hashtable和HashMap采用的hash/rehash算法都大概一样,所以性能不会有很大的差

public static void main(String args[]) { HashTable h=new HashTable(); h.put("用户1",new Integer(90)); h.put("用户2",new Integer(50)); h.put("用户3",new Integer(60)); h.put("用户4",new Integer(70)); h.put("用户5",new Integer(80)); Enumeration e=h.elements(); while(e.hasMoreElements()){ System.out.println(e.nextElement()); }

 

总结:

hashmap

线程不安全

允许有null的键和值

效率高一点、

方法不是Synchronize的要提供外同步

有containsvalue和containsKey方法

HashMap 是Java1.2 引进的Map interface 的一个实现

HashMap是Hashtable的轻量级实现

hashtable

线程安全

不允许有null的键和值

效率稍低、

方法是是Synchronize的

有contains方法方法

、Hashtable 继承于Dictionary 类

Hashtable 比HashMap 要旧


独立储能的现货电能量调频辅助服务市场出清协调机制(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“独立储能的现货电能量调频辅助服务市场出清协调机制”展开,提出了一种基于Matlab代码实现的优化模型,旨在协调独立储能系统在电力现货市场调频辅助服务市场中的联合出清问题。文中结合鲁棒优化、大M法和C&CG算法处理不确定性因素,构建了多市场耦合的双层或两阶段优化框架,实现了储能资源在能量市场和辅助服务市场间的最优分配。研究涵盖了市场出清机制设计、储能运行策略建模、不确定性建模及求解算法实现,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和经济性。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事电力市场、储能调度相关工作的工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于研究独立储能在多电力市场环境下的协同优化运行机制;②支撑电力市场机制设计、储能参市场的竞价策略分析及政策仿真;③为学术论文复现、课题研究和技术开发提供可运行的代码参考。; 阅读建议:建议读者结合文档中提供的Matlab代码算法原理同步学习,重点关注模型构建逻辑、不确定性处理方式及C&CG算法的具体实现步骤,宜在掌握基础优化理论的前提下进行深入研读仿真调试。
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