1.12hashSet总结

最新推荐文章于 2024-07-01 02:25:02 发布
原创 最新推荐文章于 2024-07-01 02:25:02 发布 · 200 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#链表 #哈希算法 #散列表

本文解析了HashSet的数据结构原理，包括其基于HashMap实现的特点，扩容机制及树化条件等关键内容。

hashSet的底层是hashMap,然后hashMap底层维护了table数组+链表 或者 table数组+红黑树

第一次添加元素是table数组扩容到16,临界值为16*加载因子0.75=12,添加的元素是根据hash(value)生成的key;当添加的元素超过12时(所有的元素,不单单是table数组中的),table数组会按2倍扩容,此时的临界值为24*0.75=24;依次类推.

如果一条链表的长度达到8时;看此时数组的长度,如果数组的长度不超过64;则会按照 数组的扩容机制,否则就会进行树化(红黑树)

 

 

 

rushduckxzr
关注
HashSet底层分析
weixin_52365243的博客
06-16 267
(需要注意的是这里的12个元素并不是指table表上的元素(即链表中的第一个元素)，这里的12指的是table表上的元素个数加上链表上的元素个数(除了第一个链表上的数))3.在java8中如果链表上的元素的个数>=8且table数组的大小>=64，那么再往该链表上添加数据时，该链表就会变为红黑树。4.如果某个链表上的元素个数>=8且tabled数组大小>=64的话，继续往该链表上添加元素，该链表会变成红黑树。3.如果有元素则进行equals判断，如果相等则添加失败，如果不等则将该元素链接在该元素的后面。
Java之HashSet源码简单分析
qq_43164662的博客
11-13 379
了解HashSet基本数据结构，了解它一些方法的底层实现，以便更好的编程。
java总结
weixin_72700161的博客
02-01 1190
类是对某一类事物的抽象描述，而对象用于表示现实中该类事物的个体JDK中定义了大量的异常类，虽然这些异常类可以描述编程时出现的大部分异常情况，但是在程序开发中有时可能需要描述程序中特有的异常情况，例如在设计divide()方法时不允许被除数为负数。为了解决这个问题，在Java中允许用户自定义异常，但自定义的异常类必须继承自Exception或其子类 在实际开发中，如果没有特殊的要求，自定义的异常类只需继承Exception类，在构造方法中使用super()语句调用Exception的构造方法即可。
面试题总结
浮世的博客
03-24 351
本文摘取了很多其他博客里的内容，同时又融入了一些自己的理解，希望对大家找工作之前的面试准备有所帮助； 一、Spring与SpringMVC SpringMVC 1.1 简单介绍你所理解的SpringMVC Spring MVC是一个基于Java的实现了MVC设计模式的请求驱动类型的轻量级Web框架，通过把Model，View，Controller分离，将web层进行职责解耦，把复杂的web应用分成逻辑清晰的几部分，简化开发，减少出错，方便组内开发人员之间的配合 1.2 SpringMVC具体流程 用户
java基础总结
paulgeorge9527的博客
06-14 658
1.1.排序： 快排: 选择排序：将第一个和后面每一个比较 最小的放前面。 public static void sort( int[] arr){ //外层循环的是轮数 for( int j=0; j<arr.length-1 ;j++){ //内层循环的是每一轮的比较 for ( int i =j+1; i< arr.length ; i++){ if( arr [j] <...
spark调优总结
paulgeorge9527的博客
04-25 452
1.10.用户访问session分析 方案 1、按条件筛选session 先查出指定的任务，获取任务的查询参数 进行session粒度聚合，从用户访问表（user_visit_action）查询指定日期范围内的行为数据 将session粒度聚合数据 与用户信息进行join。得到RDD 最后进行session数据过滤 ( filter算子。ValidUtil工具类) 2、聚合统计：统计出符合条件的s...
Java基础总结
qq_39744911的博客
08-12 1897
<iframe id="BAIDU_DUP_fp_iframe" src="https://pos.baidu.com/wh/o.htm?ltr=" style="width: 0px; height: 0px; visibility: hidden; display: none;"><path d="M896.288 6.08c29.76 11.52 48.704 39.2 48.704
java笔试面试总结
simple008的博客
08-08 602
1 基本概念1.1 语言优点 纯面向对象 平台无关性 一次编译导出运行 java代码编异常中间代码，在java虚拟机上解释执行 内置类库、简化开发人员程序设计工作 提供web应用开发支持 安全性、健壮性 防止恶意代码攻击 数组边界检测、bytecode校验 垃圾回收、强类型机制、异常处理、安全检查机制 ？强类型机制 去除了头文件、指针等 1.2 与C++的异同1.3 public static
Java第四周总结
qq_42581682的博客
03-07 483
第四后总结中的大部分知识点内容我之前都发过，这只是我的一个总结。 1. 集合 1.1 为什么使用集合 开发中会使用大量相同数据类型的情况。如果使用数组来解决问题 1. 数组能够使用的方法非常少，功能方法需要程序员自己完成。 2. 数据类型单一化，不支持多种情况。 3. 数组容量不可以更改。 集合为解决问题而生： 1. 方法多种多样，基本功能完善 2. 数据类型支持多样化，但是又不失数据类型一致要求...
掌握Java基础：全面总结java知识点
它包括List、Set、Queue等接口，以及ArrayList、HashSet、LinkedList、HashMap等实现类。 1.8. 多线程编程 Java多线程编程知识涉及创建和管理线程、同步和死锁问题、线程池、线程安全的集合类等。理解Java的并发API...
FLINK-窗口算子基础知识（脑图总结）
ALX3li的博客
06-02 1081
在流处理中，我们往往需要面对的是连续不断、无休无止的无界流，不可能等到所有所有数据都到齐了才开始处理。所以聚合计算其实只能针对当前已有的数据——之后再有数据到来，就需要继续叠加、再次输出结果。这样似乎很“实时”，但现实中大量数据一般会同时到来，需要并行处理，这样频繁地更新结果就会给系统带来很大负担了。更加高效的做法是，把无界流进行切分，每一段数据分别进行聚合，结果只输出一次。这就相当于将无界流的聚合转化为了有界数据集的聚合，这就是所谓的“窗口”（Window）聚合操作。
Java复习总结之基础知识（一）
m0_67564057的博客
09-14 251
java面试基础知识复习
java面试题-基础篇(万字总结，带答案，面试官问烂，跳槽必备)
m0_67393342的博客
06-24 841
序号内容链接地址1Java基础篇（点击跳转）java面试宝典-基础篇2Java集合框架篇（点击跳转）java面试宝典-集合框架篇3Java多线程篇（点击跳转）java面试宝典- 多线程篇4JVM篇待分享5Spring篇待分享6Mybatis篇待分享7SpringcCloud篇待分享8Redis篇待分享9Mysql篇待分享10dubbo篇待分享11zookeeper篇待分享12kafka篇待分享13RocketMq篇待分享14Nacos篇待分享优点： 性能比面向对象高，因为类调用时需要实例化，开销比较大，比较
[Flink]一、Flink1.13
weixin_44428807的博客
07-01 1720
1. Flink简介1.1 Flink的起源和设计理念flink项目的核心目标：数据流上的有状态计算（Stateful Computations over Data Streams)。时间驱动：来一个事件处理一个事件；流处理的流水线；流&批数据分析具体定位是：Apache Flink 是一个框架和分布式处理引擎，用于对无界和有界数据流进行有状态计算。Flink 被设计在所有常见的集群环境中运行，以内存执行速度和任意规模来执行计算。1.2 Flink的应用。
lenz0a89.gsd Lenze E84AYCPM gsd
12-05
lenz0a89.gsd Lenze E84AYCPM gsd
【大厂+2025】500+真题考点合规备考双通！.zip
12-05
【大厂+2025】500+真题考点合规备考双通！.zip
【微服务架构】基于Spring Cloud Alibaba的秒杀系统设计：高并发场景下库存超卖与分布式事务解决方案
12-05
内容概要：本文详细介绍了“秒杀商城”微服务架构的设计与实战全过程，涵盖系统从需求分析、服务拆分、技术选型到核心功能开发、分布式事务处理、容器化部署及监控链路追踪的完整流程。重点解决了高并发场景下的超卖问题，采用Redis预减库存、消息队列削峰、数据库乐观锁等手段保障数据一致性，并通过Nacos实现服务注册发现与配置管理，利用Seata处理跨服务分布式事务，结合RabbitMQ实现异步下单，提升系统吞吐能力。同时，项目支持Docker Compose快速部署和Kubernetes生产级编排，集成Sleuth+Zipkin链路追踪与Prometheus+Grafana监控体系，构建可观测性强的微服务系统。; 适合人群：具备Java基础和Spring Boot开发经验，熟悉微服务基本概念的中高级研发人员，尤其是希望深入理解高并发系统设计、分布式事务、服务治理等核心技术的开发者；适合工作2-5年、有志于转型微服务或提升架构能力的工程师； 使用场景及目标：①学习如何基于Spring Cloud Alibaba构建完整的微服务项目；②掌握秒杀场景下高并发、超卖控制、异步化、削峰填谷等关键技术方案；③实践分布式事务（Seata）、服务熔断降级、链路追踪、统一配置中心等企业级中间件的应用；④完成从本地开发到容器化部署的全流程落地； 阅读建议：建议按照文档提供的七个阶段循序渐进地动手实践，重点关注秒杀流程设计、服务间通信机制、分布式事务实现和系统性能优化部分，结合代码调试与监控工具深入理解各组件协作原理，真正掌握高并发微服务系统的构建能力。
MATLAB基于3D FDTD的微带线馈矩形天线分析[用于模拟超宽带脉冲通过线馈矩形天线的传播，以计算微带结构的回波损耗参数]
最新发布
12-05
MATLAB基于3D FDTD的微带线馈矩形天线分析[用于模拟超宽带脉冲通过线馈矩形天线的传播，以计算微带结构的回波损耗参数]内容概要：本文介绍了基于3D FDTD（时域有限差分）方法在MATLAB平台上对微带线馈电的矩形天线进行分析的技术方案，旨在模拟超宽带脉冲通过该天线结构的传播过程，并重点计算微带结构的回波损耗参数。该方法通过数值仿真手段精确建模电磁波在天线中的传播特性，适用于高频电磁场仿真与天线性能评估，能够有效支持天线设计优化。文中可能涵盖FDTD算法的基本原理、网格划分、边界条件设置、激励源配置及结果后处理等关键环节。; 适合人群：具备电磁场与微波技术基础知识，熟悉MATLAB编程，从事天线设计、射频工程或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①开展超宽带天线的设计与性能仿真；②研究微带天线在脉冲激励下的瞬态响应特性；③计算和优化天线的回波损耗（S11参数），提升匹配性能；④教学与科研中用于电磁仿真方法的实践训练。; 阅读建议：建议读者结合FDTD理论基础与MATLAB编程实践，逐步实现仿真流程，重点关注时间步长、空间网格精度和边界条件对仿真结果的影响，并通过对比仿真与实测数据验证模型准确性。
使用PPG估算心率-SpO2的Matlab开发.zip
12-05
使用PPG估算心率_SpO2的Matlab开发.zip
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值