java集合相关之HashMap

本文深入探讨了HashMap的工作原理,包括hashing概念、解决碰撞的方法、equals()和hashCode()的应用及其重要性、不可变对象的优点、多线程条件下HashMap的条件竞争问题及重新调整大小的过程。

HashMap的工作原理是近年来常见的Java面试题。几乎每个Java程序员都知道HashMap,都知道哪里要用HashMap,知道Hashtable和HashMap之间的区别,那么为何这道面试题如此特殊呢?是因为这道题考察的深度很深。这题经常出现在高级或中高级面试中。投资银行更喜欢问这个问题,甚至会要求你实现HashMap来考察你的编程能力。ConcurrentHashMap和其它同步集合的引入让这道题变得更加复杂。让我们开始探索的旅程吧!

先来些简单的问题

“你用过HashMap吗?” “什么是HashMap?你为什么用到它?”

几乎每个人都会回答“是的”,然后回答HashMap的一些特性,譬如HashMap可以接受null键值和值,而Hashtable则不能;HashMap是非synchronized;HashMap很快;以及HashMap储存的是键值对等等。这显示出你已经用过HashMap,而且对它相当的熟悉。但是面试官来个急转直下,从此刻开始问出一些刁钻的问题,关于HashMap的更多基础的细节。面试官可能会问出下面的问题:

“你知道HashMap的工作原理吗?” “你知道HashMap的get()方法的工作原理吗?”

你也许会回答“我没有详查标准的Java API,你可以看看Java源代码或者Open JDK。”“我可以用Google找到答案。”

但一些面试者可能可以给出答案,“HashMap是基于hashing的原理,我们使用put(key, value)存储对象到HashMap中,使用get(key)从HashMap中获取对象。当我们给put()方法传递键和值时,我们先对键调用hashCode()方法,返回的hashCode用于找到bucket位置来储存Entry对象。”这里关键点在于指出,HashMap是在bucket中储存键对象和值对象,作为Map.Entry。这一点有助于理解获取对象的逻辑。如果你没有意识到这一点,或者错误的认为仅仅只在bucket中存储值的话,你将不会回答如何从HashMap中获取对象的逻辑。这个答案相当的正确,也显示出面试者确实知道hashing以及HashMap的工作原理。但是这仅仅是故事的开始,当面试官加入一些Java程序员每天要碰到的实际场景的时候,错误的答案频现。下个问题可能是关于HashMap中的碰撞探测(collision detection)以及碰撞的解决方法:

“当两个对象的hashcode相同会发生什么?” 从这里开始,真正的困惑开始了,一些面试者会回答因为hashcode相同,所以两个对象是相等的,HashMap将会抛出异常,或者不会存储它们。然后面试官可能会提醒他们有equals()和hashCode()两个方法,并告诉他们两个对象就算hashcode相同,但是它们可能并不相等。一些面试者可能就此放弃,而另外一些还能继续挺进,他们回答“因为hashcode相同,所以它们的bucket位置相同,‘碰撞’会发生。因为HashMap使用链表存储对象,这个Entry(包含有键值对的Map.Entry对象)会存储在链表中。”这个答案非常的合理,虽然有很多种处理碰撞的方法,这种方法是最简单的,也正是HashMap的处理方法。但故事还没有完结,面试官会继续问:

“如果两个键的hashcode相同,你如何获取值对象?” 面试者会回答:当我们调用get()方法,HashMap会使用键对象的hashcode找到bucket位置,然后获取值对象。面试官提醒他如果有两个值对象储存在同一个bucket,他给出答案:将会遍历链表直到找到值对象。面试官会问因为你并没有值对象去比较,你是如何确定确定找到值对象的?除非面试者直到HashMap在链表中存储的是键值对,否则他们不可能回答出这一题。

其中一些记得这个重要知识点的面试者会说,找到bucket位置之后,会调用keys.equals()方法去找到链表中正确的节点,最终找到要找的值对象。完美的答案!

许多情况下,面试者会在这个环节中出错,因为他们混淆了hashCode()和equals()方法。因为在此之前hashCode()屡屡出现,而equals()方法仅仅在获取值对象的时候才出现。一些优秀的开发者会指出使用不可变的、声明作final的对象,并且采用合适的equals()和hashCode()方法的话,将会减少碰撞的发生,提高效率。不可变性使得能够缓存不同键的hashcode,这将提高整个获取对象的速度,使用String,Interger这样的wrapper类作为键是非常好的选择。

如果你认为到这里已经完结了,那么听到下面这个问题的时候,你会大吃一惊。“如果HashMap的大小超过了负载因子(load factor)定义的容量,怎么办?”除非你真正知道HashMap的工作原理,否则你将回答不出这道题。默认的负载因子大小为0.75,也就是说,当一个map填满了75%的bucket时候,和其它集合类(如ArrayList等)一样,将会创建原来HashMap大小的两倍的bucket数组,来重新调整map的大小,并将原来的对象放入新的bucket数组中。这个过程叫作rehashing,因为它调用hash方法找到新的bucket位置。

如果你能够回答这道问题,下面的问题来了:“你了解重新调整HashMap大小存在什么问题吗?”你可能回答不上来,这时面试官会提醒你当多线程的情况下,可能产生条件竞争(race condition)。

当重新调整HashMap大小的时候,确实存在条件竞争,因为如果两个线程都发现HashMap需要重新调整大小了,它们会同时试着调整大小。在调整大小的过程中,存储在链表中的元素的次序会反过来,因为移动到新的bucket位置的时候,HashMap并不会将元素放在链表的尾部,而是放在头部,这是为了避免尾部遍历(tail traversing)。如果条件竞争发生了,那么就死循环了。这个时候,你可以质问面试官,为什么这么奇怪,要在多线程的环境下使用HashMap呢?:)

热心的读者贡献了更多的关于HashMap的问题:

为什么String, Interger这样的wrapper类适合作为键? String, Interger这样的wrapper类作为HashMap的键是再适合不过了,而且String最为常用。因为String是不可变的,也是final的,而且已经重写了equals()和hashCode()方法了。其他的wrapper类也有这个特点。不可变性是必要的,因为为了要计算hashCode(),就要防止键值改变,如果键值在放入时和获取时返回不同的hashcode的话,那么就不能从HashMap中找到你想要的对象。不可变性还有其他的优点如线程安全。如果你可以仅仅通过将某个field声明成final就能保证hashCode是不变的,那么请这么做吧。因为获取对象的时候要用到equals()和hashCode()方法,那么键对象正确的重写这两个方法是非常重要的。如果两个不相等的对象返回不同的hashcode的话,那么碰撞的几率就会小些,这样就能提高HashMap的性能。

我们可以使用自定义的对象作为键吗? 这是前一个问题的延伸。当然你可能使用任何对象作为键,只要它遵守了equals()和hashCode()方法的定义规则,并且当对象插入到Map中之后将不会再改变了。如果这个自定义对象时不可变的,那么它已经满足了作为键的条件,因为当它创建之后就已经不能改变了。

我们可以使用CocurrentHashMap来代替Hashtable吗?这是另外一个很热门的面试题,因为ConcurrentHashMap越来越多人用了。我们知道Hashtable是synchronized的,但是ConcurrentHashMap同步性能更好,因为它仅仅根据同步级别对map的一部分进行上锁。ConcurrentHashMap当然可以代替HashTable,但是HashTable提供更强的线程安全性。看看这篇博客查看Hashtable和ConcurrentHashMap的区别。

我个人很喜欢这个问题,因为这个问题的深度和广度,也不直接的涉及到不同的概念。让我们再来看看这些问题设计哪些知识点:

hashing的概念

HashMap中解决碰撞的方法

equals()和hashCode()的应用,以及它们在HashMap中的重要性

不可变对象的好处

HashMap多线程的条件竞争

重新调整HashMap的大小

总结

HashMap的工作原理

HashMap基于hashing原理,我们通过put()和get()方法储存和获取对象。当我们将键值对传递给put()方法时,它调用键对象的hashCode()方法来计算hashcode,让后找到bucket位置来储存值对象。当获取对象时,通过键对象的equals()方法找到正确的键值对,然后返回值对象。HashMap使用链表来解决碰撞问题,当发生碰撞了,对象将会储存在链表的下一个节点中。 HashMap在每个链表节点中储存键值对对象。

当两个不同的键对象的hashcode相同时会发生什么? 它们会储存在同一个bucket位置的链表中。键对象的equals()方法用来找到键值对。

因为HashMap的好处非常多,我曾经在电子商务的应用中使用HashMap作为缓存。因为金融领域非常多的运用Java,也出于性能的考虑,我们会经常用到HashMap和ConcurrentHashMap。


HashMap对HashCode碰撞的处理

先说Java之外的,什么是拉链法?怎么解决冲突的:

拉链法解决冲突的做法是:将所有关键字为同义词的结点链接在同一个单链表中。若选定的散列表长度为m,则可将散列表定义为一个由m个头指针组成的指针数组t[0..m-1]。凡是散列地址为i的结点,均插入到以t为头指针的单链表中。t中各分量的初值均应为空指针。在拉链法中,装填因子α可以大于1,但一般均取α≤1。

换句话说:HashCode是使用Key通过Hash函数计算出来的,由于不同的Key,通过此Hash函数可能会算的同样的HashCode,所以此时用了拉链法解决冲突,把HashCode相同的Value连成链表. 但是get的时候根据Key又去桶里找,如果是链表说明是冲突的,此时还需要检测Key是否相同





在解释下,Java中HashMap是利用“拉链法”处理HashCode的碰撞问题。在调用HashMap的put方法或get方法时,都会首先调用hashcode方法,去查找相关的key,当有冲突时,再调用equals方法。hashMap基于hasing原理,我们通过put和get方法存取对象。当我们将键值对传递给put方法时,他调用键对象的hashCode()方法来计算hashCode,然后找到bucket(哈希桶)位置来存储对象。当获取对象时,通过键对象的equals()方法找到正确的键值对,然后返回值对象。HashMap使用链表来解决碰撞问题,当碰撞发生了,对象将会存储在链表的下一个节点中。hashMap在每个链表节点存储键值对对象。当两个不同的键却有相同的hashCode时,他们会存储在同一个bucket位置的链表中。键对象的equals()来找到键值对。HashMap的put和get方法源码如下:

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  1. /** 
  2.      * Returns the value to which the specified key is mapped, 
  3.      * or if this map contains no mapping for the key. 
  4.      * 
  5.      * 获取key对应的value 
  6.      */  
  7.     public V get(Object key) {  
  8.         if (key == null)  
  9.             return getForNullKey();  
  10.     //获取key的hash值  
  11.         int hash = hash(key.hashCode());  
  12.     // 在“该hash值对应的链表”上查找“键值等于key”的元素  
  13.         for (Entry<K,V> e = table[indexFor(hash, table.length)];  
  14.              e != null;  
  15.              e = e.next) {  
  16.             Object k;  
  17.             if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k)))  
  18.                 return e.value;  
  19.         }  
  20.         return null;  
  21.     }  
  22.   
  23.     /** 
  24.      * Offloaded version of get() to look up null keys.  Null keys map 
  25.      * to index 0.   
  26.      * 获取key为null的键值对,HashMap将此键值对存储到table[0]的位置 
  27.      */  
  28.     private V getForNullKey() {  
  29.         for (Entry<K,V> e = table[0]; e != null; e = e.next) {  
  30.             if (e.key == null)  
  31.                 return e.value;  
  32.         }  
  33.         return null;  
  34.     }  
  35.   
  36.     /** 
  37.      * Returns <tt>true</tt> if this map contains a mapping for the 
  38.      * specified key. 
  39.      * 
  40.      * HashMap是否包含key 
  41.      */  
  42.     public boolean containsKey(Object key) {  
  43.         return getEntry(key) != null;  
  44.     }  
  45.   
  46.     /** 
  47.      * Returns the entry associated with the specified key in the 
  48.      * HashMap.   
  49.      * 返回键为key的键值对 
  50.      */  
  51.     final Entry<K,V> getEntry(Object key) {  
  52.         //先获取哈希值。如果key为null,hash = 0;这是因为key为null的键值对存储在table[0]的位置。  
  53.         int hash = (key == null) ? 0 : hash(key.hashCode());  
  54.         //在该哈希值对应的链表上查找键值与key相等的元素。  
  55.         for (Entry<K,V> e = table[indexFor(hash, table.length)];  
  56.              e != null;  
  57.              e = e.next) {  
  58.             Object k;  
  59.             if (e.hash == hash &&  
  60.                 ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))  
  61.                 return e;  
  62.         }  
  63.         return null;  
  64.     }  
  65.   
  66.   
  67.     /** 
  68.      * Associates the specified value with the specified key in this map. 
  69.      * If the map previously contained a mapping for the key, the old 
  70.      * value is replaced. 
  71.      * 
  72.      * 将“key-value”添加到HashMap中,如果hashMap中包含了key,那么原来的值将会被新值取代 
  73.      */  
  74.     public V put(K key, V value) {  
  75.     //如果key是null,那么调用putForNullKey(),将该键值对添加到table[0]中  
  76.         if (key == null)  
  77.             return putForNullKey(value);  
  78.     //如果key不为null,则计算key的哈希值,然后将其添加到哈希值对应的链表中  
  79.         int hash = hash(key.hashCode());  
  80.         int i = indexFor(hash, table.length);  
  81.         for (Entry<K,V> e = table[i]; e != null; e = e.next) {  
  82.             Object k;  
  83.     //如果这个key对应的键值对已经存在,就用新的value代替老的value。  
  84.             if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k))) {  
  85.                 V oldValue = e.value;  
  86.                 e.value = value;  
  87.                 e.recordAccess(this);  
  88.                 return oldValue;  
  89.             }  
  90.         }  
  91.   
  92.         modCount++;  
  93.         addEntry(hash, key, value, i);  
  94.         return null;  
  95.     }  

从HashMap的put()和get方法实现中可以与拉链法解决hashCode冲突解决方法相互印证。并且从put方法中可以看出HashMap是使用Entry<K,V>来存储数据。数据节点Entry的数据结构如下:

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  1. // Entry是单向链表。  
  2.    // 它是 “HashMap链式存储法”对应的链表。  
  3.    // 它实现了Map.Entry 接口,即实现getKey(), getValue(), setValue(V value), equals(Object o), hashCode()这些函数  
  4.    static class Entry<K,V> implements Map.Entry<K,V> {  
  5.        final K key;  
  6.        V value;  
  7. //指向下一个节点  
  8.        Entry<K,V> next;  
  9.        final int hash;  
  10.   
  11.        /** 
  12.         * Creates new entry. 
  13. * 输入参数包括"哈希值(h)", "键(k)", "值(v)", "下一节点(n)" 
  14.         */  
  15.        Entry(int h, K k, V v, Entry<K,V> n) {  
  16.            value = v;  
  17.            next = n;  
  18.            key = k;  
  19.            hash = h;  
  20.        }  
  21.   
  22.        public final K getKey() {  
  23.            return key;  
  24.        }  
  25.   
  26.        public final V getValue() {  
  27.            return value;  
  28.        }  
  29.   
  30.        public final V setValue(V newValue) {  
  31.     V oldValue = value;  
  32.            value = newValue;  
  33.            return oldValue;  
  34.        }  
  35.       
  36.        // 判断两个Entry是否相等  
  37.        // 若两个Entry的“key”和“value”都相等,则返回true。  
  38.        // 否则,返回false  
  39.        public final boolean equals(Object o) {  
  40.            if (!(o instanceof Map.Entry))  
  41.                return false;  
  42.            Map.Entry e = (Map.Entry)o;  
  43.            Object k1 = getKey();  
  44.            Object k2 = e.getKey();  
  45.            if (k1 == k2 || (k1 != null && k1.equals(k2))) {  
  46.                Object v1 = getValue();  
  47.                Object v2 = e.getValue();  
  48.                if (v1 == v2 || (v1 != null && v1.equals(v2)))  
  49.                    return true;  
  50.            }  
  51.            return false;  
  52.        }  
  53.   
  54.        public final int hashCode() {  
  55.            return (key==null   ? 0 : key.hashCode()) ^  
  56.                   (value==null ? 0 : value.hashCode());  
  57.        }  
  58.   
  59.        public final String toString() {  
  60.            return getKey() + "=" + getValue();  
  61.        }  
  62.   
  63.        /** 
  64.         * This method is invoked whenever the value in an entry is 
  65.         * overwritten by an invocation of put(k,v) for a key k that's already 
  66.         * in the HashMap. 
  67.         */  
  68.        void recordAccess(HashMap<K,V> m) {  
  69.        }  
  70.   
  71.        /** 
  72.         * This method is invoked whenever the entry is 
  73.         * removed from the table. 
  74.         */  
  75.        void recordRemoval(HashMap<K,V> m) {  
  76.        }  
  77.    }  

安全帽与口罩检测数据集 一、基础信息 数据集名称:安全帽与口罩检测数据集 图片数量: - 训练集:1690张图片 - 验证集:212张图片 - 测试集:211张图片 - 总计:2113张实际场景图片 分类类别: - HelmetHelmet:戴安全帽的人员,用于安全防护场景的检测。 - personwithmask:戴口罩的人员,适用于公共卫生监测。 - personwith_outmask:未戴口罩的人员,用于识别未遵守口罩佩戴规定的情况。 标注格式:YOLO格式,包含边界框和类别标签,适用于目标检测任务。 数据格式:JPEG/PNG图片,来源于实际监控和场景采集,细节清晰。 二、适用场景 工业安全监控系统开发: 数据集支持目标检测任务,帮助构建自动检测人员是否佩戴安全帽的AI模型,适用于建筑工地、工厂等环境,提升安全管理效率。 公共卫生管理应用: 集成至公共场所监控系统,实时监测口罩佩戴情况,为疫情防控提供自动化支持,辅助合规检查。 智能安防与合规检查: 用于企业和机构的自动化安全审计,减少人工干预,提高检查准确性和响应速度。 学术研究与AI创新: 支持计算机视觉目标检测领域的研究,适用于安全与健康相关的AI模型开发和论文发表。 三、数据集优势 精准标注与实用性: 每张图片均经过标注,边界框定位准确,类别定义清晰,确保模型训练的高效性和可靠性。 场景多样性与覆盖性: 包含安全帽和口罩相关类别,覆盖工业、公共场所以及多种实际环境,样本丰富,提升模型的泛化能力和适应性。 任务适配性强: 标注兼容主流深度学习框架(如YOLO),可直接用于目标检测任务,便于快速集成和部署。 实际应用价值突出: 专注于工业安全和公共健康领域,为自动化监控、合规管理以及疫情防护提供可靠数据支撑,具有较高的社会和经济价值。
内容概要:本文围绕FOC电机控制代码实现与调试技巧在计算机竞赛中的应用,系统阐述了从基础理论到多场景优化的完整技术链条。文章深入解析了磁链观测器、前馈控制、代码可移植性等关键概念,并结合FreeRTOS多任务调度、滑动窗口滤波、数据校验与热仿真等核心技巧,展示了高实时性与稳定性的电机控制系统设计方法。通过服务机器人、工业机械臂、新能源赛车等典型应用场景,论证了FOC在复杂系统协同中的关键技术价值。配套的千行级代码案例聚焦分层架构与任务同步机制,强化工程实践能力。最后展望数字孪生、低代码平台与边缘AI等未来趋势,体现技术前瞻性。; 适合人群:具备嵌入式开发基础、熟悉C语言与实时操作系统(如FreeRTOS)的高校学生或参赛开发者,尤其适合参与智能车、机器人等综合性竞赛的研发人员(经验1-3年为佳)。; 使用场景及目标:① 掌握FOC在多任务环境下的实时控制实现;② 学习抗干扰滤波、无传感器控制、跨平台调试等竞赛实用技术;③ 提升复杂机电系统的问题分析与优化能力; 阅读建议:此资源强调实战导向,建议结合STM32等开发平台边学边练,重点关注任务优先级设置、滤波算法性能权衡与观测器稳定性优化,并利用Tracealyzer等工具进行可视化调试,深入理解代码与系统动态行为的关系。
【场景削减】拉丁超立方抽样方法场景削减(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于拉丁超立方抽样(Latin Hypercube Sampling, LHS)方法的场景削减技术,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法主要用于处理不确定性问题,特别是在电力系统、可再生能源等领域中,通过对大量可能场景进行高效抽样并削减冗余场景,从而降低计算复杂度,提高优化调度等分析工作的效率。文中强调了拉丁超立方抽样在保持样本代表性的同时提升抽样精度的优势,并结合实际科研背景阐述了其应用场景与价值。此外,文档还附带多个相关科研方向的Matlab仿真案例和资源下载链接,涵盖风电、光伏、电动汽车、微电网优化等多个领域,突出其实用性和可复现性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事电力系统、可再生能源、优化调度等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应用于含高比例可再生能源的电力系统不确定性建模;②用于风电、光伏出力等随机变量的场景生成与削减;③支撑优化调度、风险评估、低碳运行等研究中的数据预处理环节;④帮助科研人员快速实现LHS抽样与场景削减算法,提升仿真效率与模型准确性。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,理解拉丁超立方抽样的原理与实现步骤,并参考附带的其他科研案例拓展应用思路;同时注意区分场景生成与场景削减两个阶段,确保在实际项目中正确应用该方法。
道路坑洞目标检测数据集 一、基础信息 • 数据集名称:道路坑洞目标检测数据集 • 图片数量: 训练集:708张图片 验证集:158张图片 总计:866张图片 • 训练集:708张图片 • 验证集:158张图片 • 总计:866张图片 • 分类类别: CirEllPothole CrackPothole IrrPothole • CirEllPothole • CrackPothole • IrrPothole • 标注格式:YOLO格式,包含边界框和类别标签,适用于目标检测任务。 • 数据格式:图片为常见格式(如JPEG/PNG),来源于相关数据采集。 二、适用场景 • 智能交通监控系统开发:用于自动检测道路坑洞,实现实时预警和维护响应,提升道路安全。 • 自动驾驶与辅助驾驶系统:帮助车辆识别道路缺陷,避免潜在事故,增强行驶稳定性。 • 城市基础设施管理:用于道路状况评估和定期检查,优化维护资源分配和规划。 • 学术研究与创新:支持计算机视觉在公共安全和交通领域的应用,推动算法优化和模型开发。 三、数据集优势 • 精准标注与类别覆盖:标注高质量,包含三种常见坑洞类型(CirEllPothole、CrackPothole、IrrPothole),覆盖不同形态道路缺陷。 • 数据多样性:数据集涵盖多种场景,提升模型在复杂环境下的泛化能力和鲁棒性。 • 任务适配性强:标注兼容主流深度学习框架(如YOLO),可直接用于目标检测任务,支持快速模型迭代。 • 实际应用价值:专注于道路安全与维护,为智能交通和城市管理提供可靠数据支撑,促进效率提升。
废物分类实例分割数据集 一、基础信息 数据集名称:废物分类实例分割数据集 图片数量: - 训练集:2,658张图片 - 验证集:316张图片 - 测试集:105张图片 - 总计:2,974张图片(训练集 + 验证集) 分类类别: - 电子产品(electronics) - 玻璃瓶(gbottle) - 口罩(mask) - 金属(metal) - 塑料袋(pbag) - 塑料瓶(pbottle) - 废物(waste) 标注格式:YOLO格式,包含多边形点坐标,适用于实例分割任务。 数据格式:JPEG图片,来源于实际场景,涵盖多种废物物品。 二、适用场景 智能废物分类系统开发: 数据集支持实例分割任务,帮助构建能够自动识别和分割废物物品的AI模型,辅助垃圾分类和回收管理。 环境监测与环保应用: 集成至智能垃圾桶或监控系统,提供实时废物识别功能,促进环保和资源回收。 学术研究与技术创新: 支持计算机视觉与环境保护交叉领域的研究,助力开发高效的废物处理AI解决方案。 教育与培训: 数据集可用于高校或培训机构,作为学习实例分割技术和AI在环境应用中实践的重要资源。 三、数据集优势 类别多样性与覆盖广: 包含7个常见废物和可回收物品类别,如电子产品、玻璃瓶、口罩、金属、塑料袋、塑料瓶和废物,涵盖日常生活中的多种物品,提升模型的泛化能力。 精准标注与高质量: 每张图片均使用YOLO格式进行多边形点标注,确保分割边界精确,适用于实例分割任务。 任务导向性强: 标注兼容主流深度学习框架,可直接用于实例分割模型的训练和评估。 实用价值突出: 专注于废物分类和回收管理,为智能环保系统提供关键数据支撑,推动可持续发展。
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