HashTable和HashMap的区别

简介:HashMap、Hashtable是基于哈希表实现的,每一个元素是一个key-value对,其内部通过单链表解决冲突问题,容量不足(超过了阀值)时,同样会自动增长。HashMap 实现了Serializable接口,因此它支持序列化,实现了Cloneable接口,能被克隆。

区别:

1、继承的父类不同

 Hashtable继承自Dictionary类,而HashMap继承自AbstractMap类。但二者都实现了Map接口。

 2、线程安全性不同

 hashmap的实现不是同步的。如果多个线程同时访问一个哈希映射,而其中至少一个线程从结构上修改了该映射,则它必须保持外部同步。Hashtable 中的方法是Synchronize的,而HashMap中的方法在缺省情况下是非Synchronize的。在多线程并发的环境下,可以直接使用Hashtable,不需要自己为它的方法实现同步,但使用HashMap时就必须要自己增加同步处理。

 3、是否提供contains方法

 HashMapHashtablecontains方法去掉了,改成containsValuecontainsKey,因为contains方法容易让人引起误解。

 Hashtable则保留了containscontainsValuecontainsKey三个方法,其中containscontainsValue功能相同。

4keyvalue是否允许null

 Hashtable中,keyvalue都不允许出现null值。但是如果在Hashtable中有类似put(null,null)的操作,编译同样可以通过,因为keyvalue都是Object类型,但运行时会抛出NullPointerException异常,这是JDK的规范规定的。
HashMap中,null可以作为键,这样的键只有一个;可以有一个或多个键所对应的值为null。当get()方法返回null值时,可能是 HashMap中没有该键,也可能使该键所对应的值为null。因此,在HashMap中不能由get()方法来判断HashMap中是否存在某个键, 而应该用containsKey()方法来判断。

 5、两个遍历方式的内部实现上不同

HashtableHashMap都使用了 Iterator。而由于历史原因,Hashtable还使用了Enumeration的方式 。

 6hash值不同

 哈希值的使用不同,HashTable直接使用对象的hashCode。而HashMap重新计算hash值。hashCodejdk根据对象的地址或者字符串或者数字算出来的int类型的数值。

 7、内部实现使用的数组初始化和扩容方式不同

 HashTable在不指定容量的情况下的默认容量为11,而HashMap16Hashtable不要求底层数组的容量一定要为2的整数次幂,而HashMap则要求一定为2的整数次幂。Hashtable扩容时,将容量变为原来的2倍加1,而HashMap扩容时,将容量变为原来的2倍。

五、Cookies Session的区别

1.cookie是一种发送到客户浏览器的文本串句柄,并保存在客户机硬盘上,可以用来在某个WEB站点会话间持久的保持数据。

2.session其实指的就是访问者从到达某个特定主页到离开为止的那段时间。 Session其实是利用Cookie进行信息处理的,当用户首先进行了请求后,服务端就在用户浏览器上创建了一个Cookie,当这个Session结束时,其实就是意味着这个Cookie就过期了。
注:为这个用户创建的Cookie的名称是aspsessionid。这个Cookie的唯一目的就是为每一个用户提供不同的身份认证。
3.cookiesession的共同之处在于:cookiesession都是用来跟踪浏览器用户身份的会话方式。
4.cookie session的区别是:cookie数据保存在客户端,session数据保存在服务器端。

5.两个都可以用来存私密的东西,同样也都有有效期的说法,区别在于session是放在服务器上的,过期与否取决于服务期的设定,cookie是存在客户端的,过去与否可以在cookie生成的时候设置进去。

(1)cookie数据存放在客户的浏览器上,session数据放在服务器上
(2)cookie不是很安全,别人可以分析存放在本地的COOKIE并进行COOKIE欺骗,如果主要考虑到安全应当使用session
(3)session会在一定时间内保存在服务器上。当访问增多,会比较占用你服务器的性能,如果主要考虑到减轻服务器性能方面,应当使用COOKIE
(4)单个cookie在客户端的限制是3K,就是说一个站点在客户端存放的COOKIE不能3K
(5)所以:将登陆信息等重要信息存放为SESSION;其他信息如果需要保留,可以放在COOKIE
内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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