JDK1.8源码解析-HashMap (二)

JDK1.8源码解析-HashMap II

承接上一篇《JDK1.8源码解析-HashMap I》,本篇主要介绍关于Java8针对HashMap在数据结构上的优化,涉及如何将链表优化成红黑树以及对红黑树的操作。


1. 概述

在上一篇中我们基于put方法分析了HashMap的底层实现,并且知道当hash产生碰撞,HashMap会以链表存放这些keyHash相同的键值对,并且当链表长度大于等于TREEIFY_THRESHOLD时,会将该链表转换成红黑树;另一方面,put元素时,当哈希桶中本身已经是红黑树(通过首元素instanceof TreeNode判断),调用TreeNode的putTreeVal方法插入红黑树。

2. 源码解析

2.1 HashMap.treeifyBin
final void treeifyBin(Node<K,V>[] tab, int hash) {
    int n, index; Node<K,V> e;
    // 如果table的长度小于最小的转换容量阈值,则通过哈希桶的扩容来达解决hash碰撞的问题
    if (tab == null || (n = tab.length) < MIN_TREEIFY_CAPACITY)
        resize();
    // e是桶中的首元素
    else if ((e = tab[index = (n - 1) & hash]) != null) {
        // 准备树中的临时变量, 头hd, 尾tl
        TreeNode<K,V> hd = null, tl = null;
        // 当
        do {
            // 将当前链表元素Node转为TreeNode
            TreeNode<K,V> p = replacementTreeNode(e, null);
            // 第一次循环,将hd指向链表头元素的地址
            if (tl == null)
                hd = p;
            // 后续循环中,将当前TreeNode的prev指向前一循环的TreeNode
            // 前一循环的TreeNode的next指向当前TreeNode
            else {
                p.prev = tl;
                tl.next = p;
            }
            // tl指向当前TreeNode
            tl = p;
        } while ((e = e.next) != null);
        // 重新规整以tab[index]为头的红黑树
        if ((tab[index] = hd) != null)
            hd.treeify(tab);
    }
}

treeifyBin首先确定是否要通过红黑树转换方法解决hash碰撞,在桶容量小于MIN_TREEIFY_CAPACITY的情况下,通过resize()扩容解决碰撞,因为绝大多数hash碰撞主要由于hash&len-1相同导致(取模),而非真正的keyHash相同导致,
而当cap很小时,这种情况将更加普遍,因此通过扩容,可以将部分原来在同一链表中的元素扩散到其他桶位置(上一篇resize分析中已经说过,对于这种情况,部分键值对将分布到hash&len-1 + oldCap的位置)。接下来,如果确实需要转换红黑树,则先预处理链表中的元素,将他们都把类型转换为TreeNode并把他们链接起来,再通过treeify方法将他们树化,形成符合红黑树特性的一棵平衡树。下面,我们再看看treeify怎么实现红黑树建立算法。

final void treeify(Node<K,V>[] tab) {
    TreeNode<K,V> root = null;
    // 开始遍历从当前树节点开始直至叶节点
    for (TreeNode<K,V> x = this, next; x != null; x = next) {
        // next指向当前节点的next
        next = (TreeNode<K,V>)x.next;
        // 初始化left & right
        x.left = x.right = null;
        // 第一次循环, 将root指
【Koopman】遍历论、动态模态分解和库普曼算子谱特性的计算研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕【Koopman】遍历论、动态模态分解和库普曼算子谱特性的计算研究展开,重点介绍基于Matlab的代码实现方法。文章系统阐述了遍历理论的基本概念、动态模态分解(DMD)的数学原理及其与库普曼算子谱特性之间的内在联系,展示了如何通过数值计算手段分析非线性动力系统的演化行为。文中提供了完整的Matlab代码示例,涵盖数据驱动的模态分解、谱分析及可视化过程,帮助读者理解并复现相关算法。同时,文档还列举了多个相关的科研方向和技术应用场景,体现出该方法在复杂系统建模与分析中的广泛适用性。; 适合人群:具备一定动力系统、线性代数与数值分析基础,熟悉Matlab编程,从事控制理论、流体力学、信号处理或数据驱动建模等领域研究的研究生、博士生及科研人员。; 使用场景及目标:①深入理解库普曼算子理论及其在非线性系统分析中的应用;②掌握动态模态分解(DMD)算法的实现与优化;③应用于流体动力学、气候建模、生物系统、电力系统等领域的时空模态提取与预测;④支撑高水平论文复现与科研项目开发。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐段调试运行,对照理论推导加深理解;推荐参考文中提及的相关研究方向拓展应用场景;鼓励在实际数据上验证算法性能,并尝试改进与扩展算法功能。
本系统采用微信小程序作为前端交互界面,结合Spring Boot与Vue.js框架实现后端服务及管理后台的构建,形成一套完整的电子商务解决方案。该系统架构支持单一商户独立运营,亦兼容多商户入驻的平台模式,具备高度的灵活性与扩展性。 在技术实现上,后端以Java语言为核心,依托Spring Boot框架提供稳定的业务逻辑处理与数据接口服务;管理后台采用Vue.js进行开发,实现了直观高效的操作界面;前端微信小程序则为用户提供了便捷的移动端购物体验。整套系统各模块间紧密协作,功能链路完整闭环,已通过严格测试与优化,符合商业应用的标准要求。 系统设计注重业务场景的全面覆盖,不仅包含商品展示、交易流程、订单处理等核心电商功能,还集成了会员管理、营销工具、数据统计等辅助模块,能够满足不同规模商户的日常运营需求。其多店铺支持机制允许平台方对入驻商户进行统一管理,同时保障各店铺在品牌展示、商品销售及客户服务方面的独立运作空间。 该解决方案强调代码结构的规范性与可维护性,遵循企业级开发标准,确保了系统的长期稳定运行与后续功能迭代的可行性。整体而言,这是一套技术选型成熟、架构清晰、功能完备且可直接投入商用的电商平台系统。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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