java的hashtable的用法

Plot3d格式完全指南:从文件结构到Python解析 在CFD(计算流体力学)领域,结构化网格作为数值模拟的几何基础,其文件格式的解析效率直接影响前后处理流程。Plot3d格式源于NASA Ames实验室,以简单的维度声明加坐标序列组织数据,成为网格生成器、求解器与后处理工具之间交换数据的通用“中间语言”。理解它的ASCII与二进制存储结构、多块组织方式以及坐标索引顺序,是处理各类网格文件的关键。利用Python的NumPy可以快速实现读写与格式转换,通过reshape(order='F')正确还原三维数组,再对接可视化工具进行网格质量检查。无论是课程设计还是 阅读详情

Vector允许我们用一个数字从一系列对象中作出选择,所以它实际是将数字同对象关联起来了。但假如我们想根据其他标准选择一系列对象呢?堆栈就是这样的一个例子:它的选择标准是“最后压入堆栈的东西”。这种“从一系列对象中选择”的概念亦可叫作一个“映射”、“字典”或者“关联数组”。从概念上讲,它看起来象一个Vector,但却不是通过数字来查找对象,而是用另一个对象来查找它们!这通常都属于一个程序中的重要进程。

在Java中,这个概念具体反映到抽象类Dictionary身上。该类的接口是非常直观的size()告诉我们其中包含了多少元素;isEmpty()判断是否包含了元素(是则为true);put(Object key, Object value)添加一个值(我们希望的东西),并将其同一个键关联起来(想用于搜索它的东西);get(Object key)获得与某个键对应的值;而remove(Object Key)用于从列表中删除“键-值”对。还可以使用枚举技术:keys()产生对键的一个枚举(Enumeration);而elements()产生对所有值的一个枚举。这便是一个Dictionary(字典)的全部。
Dictionary的实现过程并不麻烦。下面列出一种简单的方法,它使用了两个Vector,一个用于容纳键,另一个用来容纳值:

//: AssocArray.java
// Simple version of a Dictionary
import java.util.*;

public class AssocArray extends Dictionary {
private Vector keys = new Vector();
private Vector values = new Vector();
public int size() { return keys.size(); }
public boolean isEmpty() {
return keys.isEmpty();
}
public Object put(Object key, Object value) {
keys.addElement(key);
values.addElement(value);
return key;
}
public Object get(Object key) {
int index = keys.indexOf(key);
// indexOf() Returns -1 if key not found:
if(index == -1) return null;
return values.elementAt(index);
}
public Object remove(Object key) {
int index = keys.indexOf(key);
if(index == -1) return null;
keys.removeElementAt(index);
Object returnval = values.elementAt(index);
values.removeElementAt(index);
return returnval;
}
public Enumeration keys() {
return keys.elements();
}
public Enumeration elements() {
return values.elements();
}
// Test it:
public static void main(String[] args) {
AssocArray aa = new AssocArray();
for(char c = 'a'; c <= 'z'; c++)
aa.put(String.valueOf(c),
String.valueOf(c)
.toUpperCase());
char[] ca = { 'a', 'e', 'i', 'o', 'u' };
for(int i = 0; i < ca.length; i++)
System.out.println("Uppercase: " +
aa.get(String.valueOf(ca[i])));
}
} ///:~

在对AssocArray的定义中,我们注意到的第一个问题是它“扩展”了字典。这意味着AssocArray属于Dictionary的一种类型,所以可对其发出与Dictionary一样的请求。如果想生成自己的Dictionary,而且就在这里进行,那么要做的全部事情只是填充位于Dictionary内的所有方法(而且必须覆盖所有方法,因为它们——除构建器外——都是抽象的)。

Vector key和value通过一个标准索引编号链接起来。也就是说,如果用“roof”的一个键以及“blue”的一个值调用put()——假定我们准备将一个房子的各部分与它们的油漆颜色关联起来,而且AssocArray里已有100个元素,那么“roof”就会有101个键元素,而“blue”有101个值元素。而且要注意一下get(),假如我们作为键传递“roof”,它就会产生与keys.index.Of()的索引编号,然后用那个索引编号生成相关的值矢量内的值。

main()中进行的测试是非常简单的;它只是将小写字符转换成大写字符,这显然可用更有效的方式进行。但它向我们揭示出了AssocArray的强大功能。

标准Java库只包含Dictionary的一个变种,名为Hashtable(散列表,注释③)。Java的散列表具有与AssocArray相同的接口(因为两者都是从Dictionary继承来的)。但有一个方面却反映出了差别:执行效率。若仔细想想必须为一个get()做的事情,就会发现在一个Vector里搜索键的速度要慢得多。但此时用散列表却可以加快不少速度。不必用冗长的线性搜索技术来查找一个键,而是用一个特殊的值,名为“散列码”。散列码可以获取对象中的信息,然后将其转换成那个对象“相对唯一”的整数(int)。所有对象都有一个散列码,而hashCode()是根类Object的一个方法。Hashtable获取对象的hashCode(),然后用它快速查找键。这样可使性能得到大幅度提升(④)。散列表的具体工作原理已超出了本书的范围(⑤)——大家只需要知道散列表是一种快速的“字典”(Dictionary)即可,而字典是一种非常有用的工具。

③:如计划使用RMI(在第15章详述),应注意将远程对象置入散列表时会遇到一个问题(参阅《Core Java》,作者Conrell和Horstmann,Prentice-Hall 1997年出版)
④:如这种速度的提升仍然不能满足你对性能的要求,甚至可以编写自己的散列表例程,从而进一步加快表格的检索过程。这样做可避免在与Object之间进行造型的时间延误,也可以避开由Java类库散列表例程内建的同步过程。
⑤:我的知道的最佳参考读物是《Practical Algorithms for Programmers》,作者为Andrew Binstock和John Rex,Addison-Wesley 1995年出版。

作为应用散列表的一个例子,可考虑用一个程序来检验Java的Math.random()方法的随机性到底如何。在理想情况下,它应该产生一系列完美的随机分布数字。但为了验证这一点,我们需要生成数量众多的随机数字,然后计算落在不同范围内的数字多少。散列表可以极大简化这一工作,因为它能将对象同对象关联起来(此时是将Math.random()生成的值同那些值出现的次数关联起来)。如下所示:

//: Statistics.java
// Simple demonstration of Hashtable
import java.util.*;

class Counter {
int i = 1;
public String toString() {
return Integer.toString(i);
}
}

class Statistics {
public static void main(String[] args) {
Hashtable ht = new Hashtable();
for(int i = 0; i < 10000; i++) {
// Produce a number between 0 and 20:
Integer r =
new Integer((int)(Math.random() * 20));
if(ht.containsKey(r))
((Counter)ht.get(r)).i++;
else
ht.put(r, new Counter());
}
System.out.println(ht);
}
} ///:~


在main()中,每次产生一个随机数字,它都会封装到一个Integer对象里,使句柄能够随同散列表一起使用(不可对一个集合使用基本数据类型,只能使用对象句柄)。containKey()方法检查这个键是否已经在集合里(也就是说,那个数字以前发现过吗?)若已在集合里,则get()方法获得那个键关联的值,此时是一个Counter(计数器)对象。计数器内的值i随后会增加1,表明这个特定的随机数字又出现了一次。
假如键以前尚未发现过,那么方法put()仍然会在散列表内置入一个新的“键-值”对。在创建之初,Counter会自己的变量i自动初始化为1,它标志着该随机数字的第一次出现。
为显示散列表,只需把它简单地打印出来即可。Hashtable toString()方法能遍历所有键-值对,并为每一对都调用toString()。Integer toString()是事先定义好的,可看到计数器使用的toString。一次运行的结果(添加了一些换行)如下:

{19=526, 18=533, 17=460, 16=513, 15=521, 14=495,
13=512, 12=483, 11=488, 10=487, 9=514, 8=523,
7=497, 6=487, 5=480, 4=489, 3=509, 2=503, 1=475,
0=505}

大家或许会对Counter类是否必要感到疑惑,它看起来似乎根本没有封装类Integer的功能。为什么不用int或Integer呢?事实上,由于所有集合能容纳的仅有对象句柄,所以根本不可以使用整数。学过集合后,封装类的概念对大家来说就可能更容易理解了,因为不可以将任何基本数据类型置入集合里。然而,我们对Java封装器能做的唯一事情就是将其初始化成一个特定的值,然后读取那个值。也就是说,一旦封装器对象已经创建,就没有办法改变一个值。这使得Integer封装器对解决我们的问题毫无意义,所以不得不创建一个新类,用它来满足自己的要求。

1、创建“关键”类
在前面的例子里,我们用一个标准库的类(Integer)作为Hashtable的一个键使用。作为一个键,它能很好地工作,因为它已经具备正确运行的所有条件。但在使用散列表的时候,一旦我们创建自己的类作为键使用,就会遇到一个很常见的问题。例如,假设一套天气预报系统将Groundhog(土拔鼠)对象匹配成Prediction(预报)。这看起来非常直观:我们创建两个类,然后将Groundhog作为键使用,而将Prediction作为值使用。如下所示:

//: SpringDetector.java
// Looks plausible, but doesn't work right.
import java.util.*;

class Groundhog {
int ghNumber;
Groundhog(int n) { ghNumber = n; }
}

class Prediction {
boolean shadow = Math.random() > 0.5;
public String toString() {
if(shadow)
return "Six more weeks of Winter!";
else
return "Early Spring!";
}
}

public class SpringDetector {
public static void main(String[] args) {
Hashtable ht = new Hashtable();
for(int i = 0; i < 10; i++)
ht.put(new Groundhog(i), new Prediction());
System.out.println("ht = " + ht + "\n");
System.out.println(
"Looking up prediction for groundhog #3:");
Groundhog gh = new Groundhog(3);
if(ht.containsKey(gh))
System.out.println((Prediction)ht.get(gh));
}
} ///:~

每个Groundhog都具有一个标识号码,所以赤了在散列表中查找一个Prediction,只需指示它“告诉我与Groundhog号码3相关的Prediction”。Prediction类包含了一个布尔值,用Math.random()进行初始化,以及一个toString()为我们解释结果。在main()中,用Groundhog以及与它们相关的Prediction填充一个散列表。散列表被打印出来,以便我们看到它们确实已被填充。随后,用标识号码为3的一个Groundhog查找与Groundhog #3对应的预报。
看起来似乎非常简单,但实际是不可行的。问题在于Groundhog是从通用的Object根类继承的(若当初未指定基础类,则所有类最终都是从Object继承的)。事实上是用Object的hashCode()方法生成每个对象的散列码,而且默认情况下只使用它的对象的地址。所以,Groundhog(3)的第一个实例并不会产生与Groundhog(3)第二个实例相等的散列码,而我们用第二个实例进行检索。

大家或许认为此时要做的全部事情就是正确地覆盖hashCode()。但这样做依然行不能,除非再做另一件事情:覆盖也属于Object一部分的equals()。当散列表试图判断我们的键是否等于表内的某个键时,就会用到这个方法。同样地,默认的Object.equals()只是简单地比较对象地址,所以一个Groundhog(3)并不等于另一个Groundhog(3)。
因此,为了在散列表中将自己的类作为键使用,必须同时覆盖hashCode()和equals(),就象下面展示的那样:

//: SpringDetector2.java
// If you create a class that's used as a key in
// a Hashtable, you must override hashCode()
// and equals().
import java.util.*;

class Groundhog2 {
int ghNumber;
Groundhog2(int n) { ghNumber = n; }
public int hashCode() { return ghNumber; }
public boolean equals(Object o) {
return (o instanceof Groundhog2)
&& (ghNumber == ((Groundhog2)o).ghNumber);
}
}

public class SpringDetector2 {
public static void main(String[] args) {
Hashtable ht = new Hashtable();
for(int i = 0; i < 10; i++)
ht.put(new Groundhog2(i),new Prediction());
System.out.println("ht = " + ht + "\n");
System.out.println(
"Looking up prediction for groundhog #3:");
Groundhog2 gh = new Groundhog2(3);
if(ht.containsKey(gh))
System.out.println((Prediction)ht.get(gh));
}
} ///:~

注意这段代码使用了来自前一个例子的Prediction,所以SpringDetector.java必须首先编译,否则就会在试图编译SpringDetector2.java时得到一个编译期错误。

Groundhog2.hashCode()将土拔鼠号码作为一个标识符返回(在这个例子中,程序员需要保证没有两个土拔鼠用同样的ID号码并存)。为了返回一个独一无二的标识符,并不需要hashCode(),equals()方法必须能够严格判断两个对象是否相等。
equals()方法要进行两种检查:检查对象是否为null;若不为null,则继续检查是否为Groundhog2的一个实例(要用到instanceof关键字,第11章会详加论述)。即使为了继续执行equals(),它也应该是一个Groundhog2。正如大家看到的那样,这种比较建立在实际ghNumber的基础上。这一次一旦我们运行程序,就会看到它终于产生了正确的输出(许多Java库的类都覆盖了hashcode()和equals()方法,以便与自己提供的内容适应)。

2、属性:Hashtable的一种类型

在本书的第一个例子中,我们使用了一个名为Properties(属性)的Hashtable类型。在那个例子中,下述程序行:
Properties p = System.getProperties();
p.list(System.out);
调用了一个名为getProperties()的static方法,用于获得一个特殊的Properties对象,对系统的某些特征进行描述。list()属于Properties的一个方法,可将内容发给我们选择的任何流式输出。也有一个save()方法,可用它将属性列表写入一个文件,以便日后用load()方法读取。
尽管Properties类是从Hashtable继承的,但它也包含了一个散列表,用于容纳“默认”属性的列表。所以假如没有在主列表里找到一个属性,就会自动搜索默认属性。
Properties类亦可在我们的程序中使用(第17章的ClassScanner.java便是一例)。在Java库的用户文档中,往往可以找到更多、更详细的说明。


LDPC码译码原理——概率公式推导 怎么说呢,一直以来都想写一下博客。近半年多来我一直在学习LDPC码译码上的东西,主要是在FPGA实现上的,所以这次想写一些关于这方面的内容,包括译码的原理、仿真以及实现。(当然是基于准循环LDPC码上实现的)不过呢,我写这个的初衷是为了让初学者理解入门用的,而不是在大牛面前班门弄斧,有错误之处欢迎大家批评指正。不知道会不会有人一开始像我一样,为了学好LDPC码,先去好好了解其它的诸如RS码或者是卷... 阅读详情

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