HashMap,LinkedHashMap,TreeMap的有序性

C#有序的map和无序的map实现上的区别,无序map怎么处理哈希冲突的,红黑树 在C#中,有序的Map和无序的Map在实现上有一些区别。红黑树的特点是具有较好的平衡性能,插入、删除和查找的平均时间复杂度为O(log n),其中n是树中元素的个数。链地址法(Chaining):每个槽位维护一个链表或其他数据结构,当发生哈希冲突时,将冲突的键值对添加到对应槽位的链表中。在处理哈希冲突方面,有序的Map不需要考虑哈希冲突,因为它使用的是平衡二叉搜索树,其中键是根据顺序进行排序的,而不是根据哈希值。而无序的Map使用哈希表来存储键值对,哈希表根据键的哈希值将键值对分散到不同的槽位中。 阅读详情

HashMap 是将 Key 做 Hash 算法,然后将 Hash 值映射到内存地址,直接取得 Key 所对应的数据。在 HashMap 中,底层数据结构使用的是数组,所谓的内存地址即数组的下标索引。HashMap 的高性能需要保证以下几点:

  1. Hash 算法必须是高效的;
  2. Hash 值到内存地址 (数组索引) 的算法是快速的;
  3. 根据内存地址 (数组索引) 可以直接取得对应的值。

HashMap 实际上是一个链表的数组。基于 HashMap 的链表方式实现机制,只要 HashCode() 和 Hash() 方法实现得足够好,能够尽可能地减少冲突的产生,那么对 HashMap 的操作几乎等价于对数组的随机访问操作,具有很好的性能。但是,如果 HashCode() 或者 Hash() 方法实现较差,在大量冲突产生的情况下,HashMap 事实上就退化为几个链表,对 HashMap 的操作等价于遍历链表,此时性能很差。

HashMap 的一个功能缺点是它的无序性,被存入到 HashMap 中的元素,在遍历 HashMap 时,其输出是无序的。如果希望元素保持输入的顺序,可以使用 LinkedHashMap 替代。

LinkedHashMap 继承自 HashMap,具有高效性,同时在 HashMap 的基础上,又在内部增加了一个链表,用以存放元素的顺序。

HashMap 通过 hash 算法可以最快速地进行 Put() 和 Get() 操作。TreeMap 则提供了一种完全不同的 Map 实现。从功能上讲,TreeMap 有着比 HashMap 更为强大的功能,它实现了 SortedMap 接口,这意味着它可以对元素进行排序。TreeMap 的性能略微低于 HashMap。如果在开发中需要对元素进行排序,那么使用 HashMap 便无法实现这种功能,使用 TreeMap 的迭代输出将会以元素顺序进行。LinkedHashMap 是基于元素进入集合的顺序或者被访问的先后顺序排序,TreeMap 则是基于元素的固有顺序 (由 Comparator 或者 Comparable 确定)。

LinkedHashMap 是根据元素增加或者访问的先后顺序进行排序,而 TreeMap 则根据元素的 Key 进行排序。


测试代码:

[java]  view plain  copy
  1. package mapKeySet;  
  2.   
  3. import java.util.HashMap;  
  4. import java.util.LinkedHashMap;  
  5. import java.util.Map;  
  6. import java.util.TreeMap;  
  7.   
  8. /** 
  9.  * 2015年4月9日下午3:33:44 
  10.  * @version 1.0 
  11.  */  
  12. public class KeySetTest {  
  13.     public static void main(String[] args) {  
  14.         Map<String, String> map = new HashMap<String, String>();  
  15.         map.put("a", "1");  
  16.         map.put("b", "2");  
  17.         map.put("c", "3");  
  18.         map.put("d", "4");  
  19.           
  20.         System.out.print("HashMap:");  
  21.         for(String key : map.keySet()) {  
  22.             System.out.print(map.get(key) + " ");  
  23.         }  
  24.           
  25.         Map<String, String> linkedMap = new LinkedHashMap<String, String>();  
  26.         linkedMap.put("a", "1");  
  27.         linkedMap.put("b", "2");  
  28.         linkedMap.put("c", "3");  
  29.         linkedMap.put("d", "4");  
  30.           
  31.         System.out.print("LinkedHashMap:");  
  32.         for(String key : linkedMap.keySet()) {  
  33.             System.out.print(linkedMap.get(key) + " ");  
  34.         }  
  35.           
  36.         Map<String, String> treeMap = new TreeMap<String, String>();  
  37.         treeMap.put("a", "1");  
  38.         treeMap.put("b", "2");  
  39.         treeMap.put("c", "3");  
  40.         treeMap.put("d", "4");  
  41.           
  42.         System.out.print("TreeMap:");  
  43.         for(String key : treeMap.keySet()) {  
  44.             System.out.print(treeMap.get(key) + " ");  
  45.         }  
  46.     }  
  47. }  
输出结果为:

[java]  view plain  copy
  1. HashMap:4 2 3 1 LinkedHashMap:1 2 3 4 TreeMap:1 2 3 4   
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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; 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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