1.arraylist为什么线程不安全
2.深入理解 Python 虚拟机：列表（list）的源码原理实现原理及源码剖析
3.List LinkedList HashSet HashMap底层原理剖析
4.[stl 源码分析] std::list::size 时间复杂度

arraylist为什么线程不安全

       é¦–先说一下什么是线程不安全：线程安全就是多线程访问时，采用了加锁机制，当一个线程访问该类的某个数据时，进行保护，其他线程不能进行访问直到该线程读取完，其他线程才可使用。不会出现数据不一致或者数据污染。线程不安全就是不提供数据访问保护，有可能出现多个线程先后更改数据造成所得到的数据是脏数据。 如图，List接口下面有两个实现，一个是ArrayList，另外一个是vector。 从源码的角度来看，因为Vector的方法前加了，synchronized 关键字，也就是同步的意思，sun公司希望Vector是线程安全的，而希望arraylist是高效的，缺点就是另外的优点。 说下原理（百度的，很好理解）： 一个 ArrayList ，在添加一个元素的时候，它可能会有两步来完成：

       1. 在 Items[Size] 的位置存放此元素；

       2. 增大 Size 的值。

       åœ¨å•çº¿ç¨‹è¿è¡Œçš„情况下，如果 Size = 0，添加一个元素后，此元素在位置 0，而且 Size=1；

       è€Œå¦‚果是在多线程情况下，比如有两个线程，线程 A 先将元素存放在位置 0。但是此时 CPU 调度线程A暂停，线程 B 得到运行的机会。线程B也向此 ArrayList 添加元素，因为此时 Size 仍然等于 0 （注意哦，我们假设的是添加一个元素是要两个步骤哦，而线程A仅仅完成了步骤1），所以线程B也将元素存放在位置0。然后线程A和线程B都继续运行，都增加 Size 的值。

       é‚£å¥½ï¼ŒçŽ°åœ¨æˆ‘们来看看 ArrayList 的情况，元素实际上只有一个，存放在位置 0，而 Size 却等于 2。这就是“线程不安全”了。

       ç¤ºä¾‹ç¨‹åºï¼š

       package test;

       import java.util.ArrayList;

       import java.util.List;

       public class ArrayListInThread implements Runnable {

       List<String> list1 = new ArrayList<String>();// not thread safe

       // List<String> list1 = Collections.synchronizedList(new ArrayList<String>());// thread safe

       public void run() {

       try {

       Thread.sleep((int)(Math.random() * 2));

       }

       catch (InterruptedException e) {

       e.printStackTrace();

       }

       list1.add(Thread.currentThread().getName());

       }

       public static void main(String[] args) throws InterruptedException {

       ThreadGroup group = new ThreadGroup("mygroup");

       ArrayListInThread t = new ArrayListInThread();

       for (int i = 0; i < ; i++) {

       Thread th = new Thread(group, t, String.valueOf(i));

       th.start();

       }

       while (group.activeCount() > 0) {

       Thread.sleep();

       }

       System.out.println();

       System.out.println(t.list1.size()); // it should be if thread safe collection is used.

       }

       }

深入理解 Python 虚拟机：列表（list）的实现原理及源码剖析

       深入理解 Python 虚拟机：列表（list）的实现原理及源码剖析

       在 Python 虚拟机中，列表作为基本数据类型之一，源码原理能够存储各种类型的源码原理数据并支持多种操作。本文将详细解析列表在 cpython 实现中的源码原理结构和关键操作的源代码。

       列表结构解析

       在 cpython 实现中，源码原理列表由一系列元素构成，源码原理安卓报告源码每个元素由一个指针指向 Python 对象。源码原理列表还包含一个表示元素数量的源码原理字段，一个用于存储列表长度的源码原理字段，以及一个用于存储对象引用计数的源码原理字段。

       创建和扩容机制

       创建列表时，源码原理不会直接分配内存，源码原理而是源码原理将需要释放的内存地址保存在数组中，以便下次创建列表时复用。源码原理视频社交源码下载列表扩容时，源码原理通过检查当前容量并相应地增加，以适应新添加的元素。

       插入和删除操作

       插入元素时，将插入位置及其后元素后移一位。删除元素时，将后续元素前移，直至空位。

       复制操作

       列表复制分为浅拷贝和深拷贝。浅拷贝仅复制对象的指针，改变原始列表中的元素会影响复制后的列表。深拷贝则复制对象及其内部内容，确保复制后的波兰离冰岛源码列表独立于原始列表。

       列表清理和反转

       清空列表时，将元素数量字段设置为零，并减少所有对象的引用计数，以便在计数为零时自动释放内存。反转列表使用交换元素指针实现，不改变元素值。

       总结

       本文深入介绍了 Python 列表的内部实现，包括创建、扩容、插入、删除、复制、清理和反转等操作的迷你梦幻游戏源码源代码。理解这些细节有助于更高效地编写 Python 代码并深入掌握 Python 的内部机制。

List LinkedList HashSet HashMap底层原理剖析

       ArrayList底层数据结构采用数组。数组在Java中连续存储，因此查询速度快，时间复杂度为O(1)，插入数据时可能会慢，特别是需要移动位置时，时间复杂度为O(N)，但末尾插入时时间复杂度为O(1)。数组需要固定长度，ArrayList默认长度为，最大长度为Integer.MAX_VALUE。在添加元素时，循环呼叫源码app如果数组长度不足，则会进行扩容。JDK采用复制扩容法，通过增加数组容量来提升性能。若数组较大且知道所需存储数据量，可设置数组长度，或者指定最小长度。例如，设置最小长度时，扩容长度变为原有容量的1.5倍，从增加到。

       LinkedList底层采用双向列表结构。链表存储为物理独立存储，因此插入操作的时间复杂度为O(1)，且无需扩容，也不涉及位置挪移。然而，查询操作的时间复杂度为O(N)。LinkedList的add和remove方法中，add默认添加到列表末尾，无需移动元素，相对更高效。而remove方法默认移除第一个元素，移除指定元素时则需要遍历查找，但与ArrayList相比，无需执行位置挪移。

       HashSet底层基于HashMap。HashMap在Java 1.7版本之前采用数组和链表结构，自1.8版本起，则采用数组、链表与红黑树的组合结构。在Java 1.7之前，链表使用头插法，但在高并发环境下可能会导致链表死循环。从Java 1.8开始，链表采用尾插法。在创建HashSet时，通常会设置一个默认的负载因子（默认值为0.），当数组的使用率达到总长度的%时，会进行数组扩容。HashMap的put方法和get方法的源码流程及详细逻辑可能较为复杂，涉及哈希算法、负载因子、扩容机制等核心概念。

[stl 源码分析] std::list::size 时间复杂度

       在对Linux上C++项目进行性能压测时，一个意外的发现是std::list::size方法的时间复杂度并非预期的高效。原来，这个接口在较低版本的g++（如4.8.2）中是通过循环遍历整个列表来计算大小的，这导致了明显的性能瓶颈。@NagiS的提示揭示了这个问题可能与g++版本有关。

       在功能测试阶段，CPU负载始终居高不下，通过火焰图分析，std::list::size的调用占据了大部分执行时间。火焰图的使用帮助我们深入了解了这一问题。

       查阅相关测试源码（源自cplusplus.com），在较低版本的g++中，std::list通过逐个节点遍历来获取列表长度，这种操作无疑增加了时间复杂度。然而，对于更新的g++版本（如9），如_glibcxx_USE_CXX_ABI宏启用后，list的实现进行了优化。它不再依赖遍历，而是利用成员变量_M_size直接存储列表大小，从而将获取大小的时间复杂度提升到了[公式]，显著提高了性能。具体实现细节可在github上找到，如在/usr/include/c++/9/bits/目录下的代码。