(Core-JAVA) HashMap, HashTable and HashSet

本文对比了HashMap与HashTable的多个方面,包括同步性、对null的支持、哈希值的使用等,并介绍了HashSet的基本概念。

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Hashtable是Dictionary的子类,HashMap是Map接口的一个实现类

HashTable的应用非常广泛,HashMap是新框架中用来代替HashTable的类,也就是说建议使用HashMap,不要使用HashTable。可能你觉得HashTable很好用,为什么不用呢?这里简单分析他们的区别。
1.HashTable的方法是同步的,HashMap未经同步,所以在多线程场合要手动同步HashMap这个区别就像Vector和ArrayList一样。

2.HashTable不允许null值(key和value都不可以),HashMap允许null值(key和value都可以)。HashMap允许key值只能由一个null值,因为hashmap如果key值相同,新的key,value将替代久的。

3.HashTable有一个contains(Objectvalue),功能和containsValue(Object value)功能一样。

4.HashTable使用Enumeration,HashMap使用Iterator。

以上只是表面的不同,它们的实现也有很大的不同。

5.HashTable中hash数组默认大小是11,增加的方式是old*2+1。HashMap中hash数组的默认大小是16,而且一定是2的指数。

6.哈希值的使用不同,HashTable直接使用对象的hashCode

以上只是一些比较突出的区别,当然他们的实现上还是有很多不同的,比如
HashMap对null的操作。

HashMap可以看作三个视图:key的Set,value的Collection,Entry的Set。这里HashSet就是其实就是HashMap的一个视图。HashSet内部就是使用Hashmap实现的,和Hashmap不同的是它不需要Key和Value两个值。

HashMap为散列映射,它是基于hashtable的一个实现,它可在常量时间内安插元素,或找出一组key-valuepair.HashSet为散列集,它把查找时间看的很重要,其中所有元素必须要有hashCode().

HashSet is from Collection, HashMap is from Map.

HashSet is not synchronized and does not have repeated value.

内容概要:本文介绍了基于SMA-BP黏菌优化算法优化反向传播神经网络(BP)进行多变量回归预测的项目实例。项目旨在通过SMA优化BP神经网络的权重和阈值,解决BP神经网络易陷入局部最优、收敛速度慢及参数调优困难等问题。SMA算法模拟黏菌寻找食物的行为,具备优秀的全局搜索能力,能有效提高模型的预测准确性和训练效率。项目涵盖了数据预处理、模型设计、算法实现、性能验证等环节,适用于多变量非线性数据的建模和预测。; 适合人群:具备一定机器学习基础,特别是对神经网络和优化算法有一定了解的研发人员、数据科学家和研究人员。; 使用场景及目标:① 提升多变量回归模型的预测准确性,特别是在工业过程控制、金融风险管理等领域;② 加速神经网络训练过程,减少迭代次数和训练时间;③ 提高模型的稳定性和泛化能力,确保模型在不同数据集上均能保持良好表现;④ 推动智能优化算法与深度学习的融合创新,促进多领域复杂数据分析能力的提升。; 其他说明:项目采用Python实现,包含详细的代码示例和注释,便于理解和二次开发。模型架构由数据预处理模块、基于SMA优化的BP神经网络训练模块以及模型预测与评估模块组成,各模块接口清晰,便于扩展和维护。此外,项目还提供了多种评价指标和可视化分析方法,确保实验结果科学可信。
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