深入理解HashMap

深入理解HashMap

  • HashMap的存储结构是数组加链表,默认数组长度为16.
  • HashMap的put原理为:根据key值获得hash值,再根据hash值和数组长度确定对应数组索引位置(按位与运算),如果不同的key映射到了数组的同一位置处,就将其头插入对应的单链表。
  • HashMap的get原理为:通过hash获得数组位置后遍历该位置对应的链表

由于HashMap的发明者认为,后插入的Entry被查找的可能性更大,所以put时设计为头插法

  • 当HashMap达到默认负载因子(0.75)时自动双倍扩容,重新计算键值对位置。但数组长度必须为16或者2的幂次,这样容易使相应数据均匀分布。
  • 因为HashMap没加锁,所以不是线程安全的,在高并发情况下,重哈希过程可能会形成链表环。
  • 虽然HashMap是不安全的,但它执行效率较高,key-value都允许null值(其中key为null的map对象就在索引为0的位置上)。而对于HashTable而言,它也是数组加链表的底层结构,但它默认数组长度为11,key-value均不允许为null,因为加了synchronized修饰,所以HashTable是线程安全的,也因此降低了执行效率。
  • 在HashMap不安全,HashTable性能低的情况下,可以使用ConcurrentHashMap。
    ConcurrentHashMap底层是一个Segment数组,数组中的每一个元素相当于一个HashMap。所以它在put,get时需要二次定位。
  • 因为ConcurrentHashMap加了锁,所以它比HashMap安全,又因为它加的锁是分段的,hash值不同时,能实现并行插入,不像HashTable会锁住整个Map,所以它的性能比HashTable更高。

在JDK1.8中,为了提高查询效率,HashMap引入了红黑树,当某一链表的元素>8时,该链表就会转成红黑树。

本课题设计了一种利用Matlab平台开发的植物叶片健康状态识别方案,重点融合了色彩与纹理双重特征以实现对叶片病害的自动化判别。该系统构建了直观的图形操作界面,便于用户提交叶片影像并快速获得分析结论。Matlab作为具备高效数值计算与数据处理能力的工具,在图像分析与模式分类领域应用广泛,本项目正是借助其功能解决农业病害监测的实际问题。 在色彩特征分析方面,叶片影像的颜色分布常与其生理状态密切相关。通常,健康的叶片呈现绿色,而出现黄化、褐变等异常色彩往往指示病害或虫害的发生。Matlab提供了一系列图像处理函数,例如可通过色彩空间转换与直方图统计来量化颜色属性。通过计算各颜色通道的统计参数(如均值、标准差及主成分等),能够提取具有判别力的色彩特征,从而为不同病害类别的区分提供依据。 纹理特征则用于描述叶片表面的微观结构与形态变化,如病斑、皱缩或裂纹等。Matlab中的灰度共生矩阵计算函数可用于提取对比度、均匀性、相关性等纹理指标。此外,局部二值模式与Gabor滤波等方法也能从多尺度刻画纹理细节,进一步增强病害识别的鲁棒性。 系统的人机交互界面基于Matlab的图形用户界面开发环境实现。用户可通过该界面上传待检图像,系统将自动执行图像预处理、特征抽取与分类判断。采用的分类模型包括支持向量机、决策树等机器学习方法,通过对已标注样本的训练,模型能够依据新图像的特征向量预测其所属的病害类别。 此类课题设计有助于深化对Matlab编程、图像处理技术与模式识别原理的理解。通过完整实现从特征提取到分类决策的流程,学生能够将理论知识与实际应用相结合,提升解决复杂工程问题的能力。总体而言,该叶片病害检测系统涵盖了图像分析、特征融合、分类算法及界面开发等多个技术环节,为学习与掌握基于Matlab的智能检测技术提供了综合性实践案例。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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