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Java后端面试核心:HashMap、JVM、并发、MySQL、Redis与Spring深度解析 在Java后端开发领域,深入理解核心数据结构与并发原理是构建高性能、高可用系统的基石。数据结构如HashMap,其底层通过数组、链表与红黑树的组合,高效解决了哈希冲突与动态扩容问题,是面试中考察对集合框架理解深度的经典案例。并发编程则涉及线程安全、锁机制与线程池管理,旨在解决多线程环境下的数据一致性与资源竞争挑战,其技术价值在于保障系统在高并发场景下的稳定与效率。这些基础概念广泛应用于缓存设计、数据库连接池管理等实际工程场景。本文聚焦于Java后端面试中最核心的六大模块,结合**HashMap线程安全**的 阅读详情

最近在做一个老系统,由于表的信息不明确, 在数据库拿二个表的时候产生了笛卡尔联结,由于重复数据只有三条. 而这二个表的列数据比较固定. 所以决定取出来在后端去重。 数据类型是以List<HashMap> 进行接收的。 现在我把它合并成一条HashMap(然而后来我们没有采用这种方式, 只是记录下来突如其来的想法 ~). 测试代码如下: 

import java.util.ArrayList;
import java.util.HashMap;
import java.util.HashSet;
import java.util.List;
import java.util.Map;

public class Test {
	
	 public void testMergeMap(){
	        List<Map<String, String>> list = new ArrayList<>();
	        Map<String, String> m1 = new HashMap<>();
	        m1.put("fruits", "apple");
	        m1.put("others", "hahaha");
	        list.add(m1);

	        Map<String, String> m2 = new HashMap<>();
	        m2.put("fruits", "orange");
	        list.add(m2);

	        Map<String, String> m3 = new HashMap<>();
	        m3.put("fruits", "pear");
	        list.add(m3);

	        Map<String, HashSet<String>> mergeMap = new HashMap<>();
	        for(Map<String, String> map : list){
	            if(map == null){
	                continue;
	            }
	            for(Map.Entry entry : map.entrySet()){
	                mergeMap.computeIfAbsent((String)entry.getKey(), k -> genValue(k)).add((String)entry.getValue());
	            }
	        }

	        System.out.println(mergeMap.toString());
	    }

	    static HashSet<String> genValue(String str) {
	        return new HashSet<String>();
	    }  

    public static void main(String[] args) {
		 Test test= new Test();
		 
		  test.testMergeMap();
	}	

}
这里重点记录一下computeIfAbsent, 这是1.8Map接口中新增的一个方法,作者的本意是将他作为本地缓存, 在1.8的HashMap ConcurrentHashMap中都可以看到他的身影, 方法签名如下:

           public V computeIfAbsent(K key, Function<? super K,? extends V> mappingFunction)

返回的值是你添加进去的元素的值。

此方法首先判断缓存map中是否存在指定的key值, 如果不存在会调用mappingFunction计算key的value,然后将key=value放入到缓存map中, java1.8会采用thread-safe的方式

从cache中存取记录.   1.8以前的putifAbsent也可以实现这种需求。 但是computeIfAbsent可以将一些逻辑或者限制条件写在mappingFunction里面。简单的如下:(以判断斐波那契数列为列)

import java.util.HashMap;
import java.util.Map;

public class Fibonacc {

	   static Map<Integer, Integer> cache = new HashMap<>(); 
	   
	   static int cachefibonacc(int n){
		   
		   return cache.computeIfAbsent(n, (value) -> {  
	            System.out.println("cache " + n);  
	            return cachefibonacc(n - 2) + cachefibonacc(n - 1);  
	        });  
	   }
	   
	   public static void main(String[] args) {
	        cache.put(1, 1);  
	         
		 cachefibonacc(7); 
	}
}



 





                








Java equals()与hashCode()契约原理与工程实践 在Java中,equals()和hashCode()并非普通工具方法,而是支撑哈希集合(HashMap、HashSet等)正确运行的核心契约。其原理源于JVM对象内存布局与哈希表桶定位机制:hashCode()决定对象存储位置,equals()负责桶内精确匹配;二者失配将直接导致get()失效、重复插入或缓存击穿。该契约深刻影响分布式缓存、ORM映射与序列化等关键场景。掌握其五项黄金法则与31质数哈希技巧,结合Record类或IDE智能生成,可规避90%以上线上集合类故障。本文聚焦Java开发者高频踩坑点与 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")

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面向对象编程是现代软件开发的基石,其核心思想通过封装、继承和多态等特性构建出模块化、可复用的代码结构。在Java语言中,这些特性通过JVM的底层机制得以实现,例如方法调用绑定与动态分派,为构建高内聚、低耦合的系统提供了技术支撑。理解这些原理对于编写高效、健壮的应用程序至关重要,尤其在处理复杂业务逻辑和设计模式时。在实际开发中,集合框架的选择与并发编程是决定系统性能的关键。例如,HashMap的扩容机制与ConcurrentHashMap的锁优化直接影响高并发场景下的吞吐量,而JVM的内存模型与垃圾回收策略则

weixin_30915951的博客 369

集合(2)

1、Set Set是不能包含相同元素的集合接口,向Set添加相同元素会失败,HashSet、TreeSet、EnumSet是Set接口的实现类。 HashSet根据元素的hash值来决定元素的存储位置,其元素类型可以不同,元素值也可以是null,它判断元素是否相等的依据是根据equals()和hashCode()都返回相等。 如果需要重写HashSet元素的equal...

milanleon的专栏 532
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