基于源码的Java集合框架学习⑭ Map总结

本文主要探讨了Map接口及其常见实现类的特性,包括HashMap、Hashtable、WeakHashMap和TreeMap。分析了HashMap的底层实现,指出其在JDK1.8后引入红黑树以减少冲突。同时,解释了为何HashMap的容量必须为2的幂次方,以确保高效的存取。还提醒读者在多线程环境下使用HashMap可能引发死循环的问题,并对比了HashMap与Hashtable在线程安全和null值处理上的区别。

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Map概括

Map 是“键值对”映射的抽象接口。

AbstractMap 实现了Map中的绝大部分函数接口。它减少了“Map的实现类”的重复编码。

SortedMap 有序的“键值对”映射接口。

NavigableMap 是继承于SortedMap的,支持导航函数的接口。

HashMap 是基于“拉链法”实现的散列表。一般用于单线程程序中。

Hashtable 也是基于“拉链法”实现的散列表。它一般用于多线程程序中。

WeakHashMap 也是基于“拉链法”实现的散列表,它一般也用于单线程程序中。相比HashMap,WeakHashMap中的键是“弱键”,当“弱键”被GC回收时,它对应的键值对也会被从WeakHashMap中删除;而HashMap中的键是强键。

TreeMap 是有序的散列表,它是通过红黑树实现的。它一般用于单线程中存储有序的映射。

IdentityHashMap在判断键(和值)时使用引用相等性,所有的key和value都存储到Object[]数组table中,并且key和value相邻存储,当出现哈希冲突时,会往下遍历数组,直到找到一个空闲的位置。

HashMap的底层实现

JDK1.8 之前 HashMap 底层是 数组和链表 结合在一起使用也就是 链表散列。HashMap 通过 key 的 hashCode 经过扰动函数处理过后得到 hash 值,然后通过 (n - 1) & hash 判断当前元素存放的位置(这里的 n 指的是数组的长度),如果当前位置存在元素的话,就判断该元素与要存入的元素的 hash 值以及 key 是否相同,如果相同的话,直接覆盖,不相同就通过拉链法解决冲突。

JDK1.8之后在解决哈希冲突时有了较大的变化,当链表长度大于阈值(默认为8)时,将链表转化为红黑树,以减少搜索时间。

HashMap 的长度为什么是2的幂次方

为了能让 HashMap 存取高效,尽量较少碰撞,也就是要尽量把数据分配均匀。Hash 值的范围值-2147483648到2147483648,前后加起来大概40亿的映射空间,只要哈希函数映射得比较均匀松散,一般应用是很难出现碰撞的。但问题是一个40亿长度的数组,内存是放不下的。所以这个散列值是不能直接拿来用的。用之前还要先做对数组的长度取模运算,得到的余数才能用来要存放的位置也就是对应的数组下标。这个数组下标的计算方法是“ (n - 1) & hash ”。(n代表数组长度)。

“取余(%)操作中如果除数是2的幂次则等价于与其除数减一的与(&)操作(也就是说 hash%length==hash&(length-1)的前提是 length 是2的 n 次方;)。” 并且采用二进制位操作 &,相对于%能够提高运算效率,这就解释了 HashMap 的长度为什么是2的幂次方。

HashMap 多线程操作导致死循环问题

在多线程下,进行 put 操作会导致 HashMap 死循环,原因在于 HashMap 的扩容 resize()方法。由于扩容是新建一个数组,复制原数据到数组。由于数组下标挂有链表,所以需要复制链表,但是多线程操作有可能导致环形链表。

HashMap和Hashtable的比较

1.底层结构:它们都是采用拉链法实现的。存储的思想都是:通过table数组存储,数组的每一个元素都是一个Entry;而一个Entry就是一个单向链表,Entry链表中的每一个节点就保存了key-value键值对数据。
2. 线程安全:Hashtable的几乎所有函数都是同步的,即它是线程安全的,支持多线程。而HashMap的函数则是非同步的,它不是线程安全的。
3. null相关:HashMap的key、value都可以为null。Hashtable的key、value都不可以为null。
4. 容量:Hashtable默认的初始大小为11,之后每次扩充,容量变为原来的2n+1。HashMap默认的初始化大小为11,之后每次扩充,容量变为原来的2倍。

标题基于SpringBoot+Vue的学生交流互助平台研究AI更换标题第1章引言介绍学生交流互助平台的研究背景、意义、现状、方法与创新点。1.1研究背景与意义分析学生交流互助平台在当前教育环境下的需求及其重要性。1.2国内外研究现状综述国内外在学生交流互助平台方面的研究进展与实践应用。1.3研究方法与创新点概述本研究采用的方法论、技术路线及预期的创新成果。第2章相关理论阐述SpringBoot与Vue框架的理论基础及在学生交流互助平台中的应用。2.1SpringBoot框架概述介绍SpringBoot框架的核心思想、特点及优势。2.2Vue框架概述阐述Vue框架的基本原理、组件化开发思想及与前端的交互机制。2.3SpringBoot与Vue的整合应用探讨SpringBoot与Vue在学生交流互助平台中的整合方式及优势。第3章平台需求分析深入分析学生交流互助平台的功能需求、非功能需求及用户体验要求。3.1功能需求分析详细阐述平台的各项功能需求,如用户管理、信息交流、互助学习等。3.2非功能需求分析对平台的性能、安全性、可扩展性等非功能需求进行分析。3.3用户体验要求从用户角度出发,提出平台在易用性、美观性等方面的要求。第4章平台设计与实现具体描述学生交流互助平台的架构设计、功能实现及前后端交互细节。4.1平台架构设计给出平台的整体架构设计,包括前后端分离、微服务架构等思想的应用。4.2功能模块实现详细阐述各个功能模块的实现过程,如用户登录注册、信息发布与查看、在线交流等。4.3前后端交互细节介绍前后端数据交互的方式、接口设计及数据传输过程中的安全问题。第5章平台测试与优化对平台进行全面的测试,发现并解决潜在问题,同时进行优化以提高性能。5.1测试环境与方案介绍测试环境的搭建及所采用的测试方案,包括单元测试、集成测试等。5.2测试结果分析对测试结果进行详细分析,找出问题的根源并
内容概要:本文详细介绍了一个基于灰狼优化算法(GWO)优化的卷积双向长短期记忆神经网络(CNN-BiLSTM)融合注意力机制的多变量多步时间序列预测项目。该项目旨在解决传统时序预测方法难以捕捉非线性、复杂时序依赖关系的问题,通过融合CNN的空间特征提取、BiLSTM的时序建模能力及注意力机制的动态权重调节能力,实现对多变量多步时间序列的精准预测。项目不仅涵盖了数据预处理、模型构建与训练、性能评估,还包括了GUI界面的设计与实现。此外,文章还讨论了模型的部署、应用领域及其未来改进方向。 适合人群:具备一定编程基础,特别是对深度学习、时间序列预测及优化算法有一定了解的研发人员和数据科学家。 使用场景及目标:①用于智能电网负荷预测、金融市场多资产价格预测、环境气象多参数预报、智能制造设备状态监测与预测维护、交通流量预测与智慧交通管理、医疗健康多指标预测等领域;②提升多变量多步时间序列预测精度,优化资源调度和风险管控;③实现自动化超参数优化,降低人工调参成本,提高模型训练效率;④增强模型对复杂时序数据特征的学习能力,促进智能决策支持应用。 阅读建议:此资源不仅提供了详细的代码实现和模型架构解析,还深入探讨了模型优化和实际应用中的挑战与解决方案。因此,在学习过程中,建议结合理论与实践,逐步理解各个模块的功能和实现细节,并尝试在自己的项目中应用这些技术和方法。同时,注意数据预处理的重要性,合理设置模型参数与网络结构,控制多步预测误差传播,防范过拟合,规划计算资源与训练时间,关注模型的可解释性和透明度,以及持续更新与迭代模型,以适应数据分布的变化。
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