Hashmap原理

Hashmap,组成有三部分,数组、+链表+红黑树。
HashMap 的实例有两个参数影响其性能:“初始容量” 和 “加载因子”。容量 是哈希表中桶的数量,初始容量 只是哈希表在创建时的容量。加载因子 是哈希表在其容量自动增加之前可以达到多满的一种尺度。***当哈希表中的条目数超出了加载因子与当前容量的乘积时,并且要存放的位置已经有元素了(hash碰撞)***,必须满足这两个条件,才要对该哈希表进行 rehash 操作,会将容量扩大为原来两倍。

问题一、hashmap的原理,内部的数据结构。

底层使用哈希表(数组+链表),当链表的过场会将链表转成红黑树,实现O(logn)时间复杂度查找。

问题二、讲题下hashmap的put过程。

1、对key求hash值,然后在计算下标。
2、如果没有碰撞直接放入桶中。
3、如果碰撞了以链表的方式放在后边。
4、如果链表的长度超过阈值(默认8),就将链表转成红黑树。
5、如果节点已经存在就替换旧值。
6、如果桶满了(容量*加载因子),就需要resize。

问题三、讲一下hash函数是怎么实现的,有哪些实现方式。

1、高16位不变,低16位与高16位进行异或运算。
2、(n-1) & hash–》得到下标。
在这里插入图片描述

问题四、hashmap怎么解决冲突,讲一下扩容的过程,加入一个值在原数组中移到了新数组。这个位置是如何定位的。

1、将新节点加到链表后。
2、容量扩充为原来的2倍。
3、这个值只能在两个位置,一个是原下标位置,另一个是在下标为《原下标+原容量》的位置。
问题五、hashmap中某个entry链太长查找的时间复杂度O(N),怎么办?
将链表转为红黑树,JDK8.0已经实现了。

【SCI复现】基于纳什博弈的多微网主体电热双层共享策略研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于纳什博弈的多微网主体电热双层共享策略研究”展开,结合Matlab代码实现,复现了SCI级别的科研成果。研究聚焦于多个微网主体之间的能源共享问题,引入纳什博弈理论构建双层优化模型,上层为各微网间的非合作博弈策略,下层为各微网内部电热联合优化调度,实现能源高效利用与经济性目标的平衡。文中详细阐述了模型构建、博弈均衡求解、约束处理及算法实现过程,并通过Matlab编程进行仿真验证,展示了多微网在电热耦合条件下的运行特性和共享效益。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论和博弈论基础知识的研究生、科研人员及从事能源互联网、微电网优化等相关领域的工程师。; 使用场景及目标:① 学习如何将纳什博弈应用于多主体能源系统优化;② 掌握双层优化模型的建模与求解方法;③ 复现SCI论文中的仿真案例,提升科研实践能力;④ 为微电网集群协同调度、能源共享机制设计提供技术参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐行理解模型实现细节,重点关注博弈均衡的求解过程与双层结构的迭代逻辑,同时可尝试修改参数或扩展模型以适应不同应用场景,深化对多主体协同优化机制的理解。
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