LinkedHashMap

本文对比了Android SDK与JDK中LinkedHashMap的实现差异,包括存储结构、更新操作及命中后的处理方式等细节。

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Android SDK中的LinkedHashMap是双向循环链表存储的

而JDK中LinkedHashMap是双向无环链表存储的。

而且在A 中 每次put都会将最新的Entry 放到 对应table[index]中 变成桶中第一个元素,JDK中直接放在已找到的Entry next上。 如果在put过程中找到最新的元素会进行makeTail操作!把最新的entry放到尾部,最老的的在header.next 中 所以 eldest方法会返回这个“最老”的值。 反正在A中只要“命中一次”(包括 put中寻找旧值 get中寻找目标值) 就会 makeTail一次 把最新的Entry 发在末尾处。 JDK也是如此。只不过一个单链表一个双链表 操作的细节有些不同。

</pre>JDK“命中后”添加到尾部<p><pre name="code" class="java"> void afterNodeAccess(Node<K,V> e) { // move node to last
        LinkedHashMap.Entry<K,V> last;//暂存尾部节点
        if (accessOrder && (last = tail) != e) {
            LinkedHashMap.Entry<K,V> p =
                (LinkedHashMap.Entry<K,V>)e, b = p.before, a = p.after;
            p.after = null;<span style="white-space:pre">	</span>     //要放在尾部的节点后继值为空
            if (b == null)<span style="white-space:pre">	</span>     //判断是不是第一个节点是就当做头<span style="white-space:pre">	</span>
                head = a;
            else
                b.after = a;       
            if (a != null)<span style="white-space:pre">		</span>//要删除的节点前驱的后继指向后继
                a.before = b;           //要删除的节点的后继指向前驱
            else
                last = b;
            if (last == null)
                head = p;
            else {
                p.before = last;
                last.after = p;
            }
            tail = p;                //变为末尾
            ++modCount;
        }
    }

Android SDK “命中后”添加到尾部
 private void makeTail(LinkedEntry<K, V> e) {
        // Unlink e
        e.prv.nxt = e.nxt;
        e.nxt.prv = e.prv;

        // Relink e as tail
        LinkedEntry<K, V> header = this.header;
        LinkedEntry<K, V> oldTail = header.prv;
        e.nxt = header;
        e.prv = oldTail;
        oldTail.nxt = header.prv = e;
        modCount++;
    }
一看就比JDK的操作省事。




连接的过程有点复杂没写


内容概要:本文介绍了基于Python实现的SSA-GRU(麻雀搜索算法优化门控循环单元)时间序列预测项目。项目旨在通过结合SSA的全局搜索能力和GRU的时序信息处理能力,提升时间序列预测的精度和效率。文中详细描述了项目的背景、目标、挑战及解决方案,涵盖了从数据预处理到模型训练、优化及评估的全流程。SSA用于优化GRU的超参数,如隐藏层单元数、学习率等,以解决传统方法难以捕捉复杂非线性关系的问题。项目还提供了具体的代码示例,包括GRU模型的定义、训练和验证过程,以及SSA的种群初始化、迭代更新策略和适应度评估函数。; 适合人群:具备一定编程基础,特别是对时间序列预测和深度学习有一定了解的研究人员和技术开发者。; 使用场景及目标:①提高时间序列预测的精度和效率,适用于金融市场分析、气象预报、工业设备故障诊断等领域;②解决传统方法难以捕捉复杂非线性关系的问题;③通过自动化参数优化,减少人工干预,提升模型开发效率;④增强模型在不同数据集和未知环境中的泛化能力。; 阅读建议:由于项目涉及深度学习和智能优化算法的结合,建议读者在阅读过程中结合代码示例进行实践,理解SSA和GRU的工作原理及其在时间序列预测中的具体应用。同时,关注数据预处理、模型训练和优化的每个步骤,以确保对整个流程有全面的理解。
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