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【opencv sobel算子源码】【能用的直播源码】【云开小程序源码】手机hashmap源码_hashmap 源码

时间:2024-12-26 01:57:26 来源:微信一键直达源码怎么弄

1.Android HashMap的使用
2.concurrenthashmap1.8源码如何详细解析?手机
3.HashMap实现原理一步一步分析(1-put方法源码整体过程)
4.HashMap 的初始值和最大值和扩容因子
5.JDK成长记7:3张图搞懂HashMap底层原理!
6.List LinkedList HashSet HashMap底层原理剖析

手机hashmap源码_hashmap 源码

Android HashMap的使用

       HashMap 和 HashSet 是 Java Collection Framework 的两个重要成员,其中 HashMap 是 Map 接口的常用实现类,HashSet 是 Set 接口的常用实现类。虽然 HashMap 和 HashSet 实现的接口规范不同,但它们底层的 Hash 存储机制完全一样,甚至 HashSet 本身就采用 HashMap 来实现的。

       1. 程序试图将多个 key-value 放入 HashMap 中时,以如下代码片段为例:

       Java代码

       HashMap<String ,源源码 Double> map = new HashMap<String , Double>();

       map.put("语文" , .0);

       map.put("数学" , .0);

       map.put("英语" , .2);

       2.HashMap 采用一种所谓的“Hash 算法”来决定每个元素的存储位置。

       å½“程序执行 map.put("语文" , .0); 时,系统将调用"语文"的 hashCode() 方法得到其 hashCode 值——每个 Java 对象都有 hashCode() 方法,都可通过该方法获得它的 hashCode 值。得到这个对象的 hashCode 值之后,系统会根据该 hashCode 值来决定该元素的存储位置。

       3. HashMap 类的 put(K key , V value) 方法的源代码:

        public V put(K key, V value)

        {

        // 如果 key 为 null,调用 putForNullKey 方法进行处理

        if (key == null)

        return putForNullKey(value);

        // 根据 key 的 keyCode 计算 Hash 值

        int hash = hash(key.hashCode());

        // 搜索指定 hash 值在对应 table 中的索引

        int i = indexFor(hash, table.length);

        // 如果 i 索引处的 Entry 不为 null,通过循环不断遍历 e 元素的下一个元素

        for (Entry<K,V> e = table[i]; e != null; e = e.next)

        {

        Object k;

        // 找到指定 key 与需要放入的 key 相等(hash 值相同

        // 通过 equals 比较放回 true)

        if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key

        || key.equals(k)))

        {

        V oldValue = e.value;

        e.value = value;

        e.recordAccess(this);

        return oldValue;

        }

        }

        // 如果 i 索引处的 Entry 为 null,表明此处还没有 Entry

        modCount++;

        // 将 key、value 添加到 i 索引处

        addEntry(hash, key, value, i);

        return null;

        }

concurrenthashmap1.8源码如何详细解析?

       ConcurrentHashMap在JDK1.8的线程安全机制基于CAS+synchronized实现,而非早期版本的手机分段锁。

       在JDK1.7版本中,源源码ConcurrentHashMap采用分段锁机制,手机包含一个Segment数组,源源码opencv sobel算子源码每个Segment继承自ReentrantLock,手机并包含HashEntry数组,源源码每个HashEntry相当于链表节点,手机用于存储key、源源码value。手机默认支持个线程并发,源源码每个Segment独立,手机互不影响。源源码

       对于put流程,手机与普通HashMap相似,首先定位至特定的Segment,然后使用ReentrantLock进行操作,后续过程与HashMap基本相同。

       get流程简单,通过hash值定位至segment,再遍历链表找到对应元素。需要注意的是,value是volatile的,因此get操作无需加锁。

       在JDK1.8版本中,线程安全的关键在于优化了put流程。首先计算hash值,遍历node数组。若位置为空,则通过CAS+自旋方式初始化。

       若数组位置为空,尝试使用CAS自旋写入数据;若hash值为MOVED,表示需执行扩容操作;若满足上述条件均不成立,则使用synchronized块写入数据,同时判断链表或转换为红黑树进行插入。链表操作与HashMap相同,链表长度超过8时转换为红黑树。

       get查询流程与HashMap基本一致,通过key计算位置,若table对应位置的key相同则返回结果;如为红黑树结构,则按照红黑树规则获取;否则遍历链表获取数据。

HashMap实现原理一步一步分析(1-put方法源码整体过程)

       本文分享了HashMap内部的实现原理,重点解析了哈希(hash)、散列表(hash table)、哈希码(hashcode)以及hashCode()方法等基本概念。

       哈希(hash)是将任意长度的输入通过散列算法转换为固定长度输出的过程,建立一一对应关系。常见算法包括MD5加密和ASCII码表。

       散列表(hash table)是一种数据结构,通过关键码值映射到表中特定位置进行快速访问。

       哈希码(hashcode)是散列表中对象的存储位置标识,用于查找效率。

       Object类中的能用的直播源码hashCode()方法用于获取对象的哈希码值,以在散列存储结构中确定对象存储地址。

       在存储字母时,使用哈希码值对数组大小取模以适应存储范围,防止哈希碰撞。

       HashMap在JDK1.7中使用数组+链表结构,而JDK1.8引入了红黑树以优化性能。

       HashMap内部数据结构包含数组和Entry对象,数组用于存储Entry对象,Entry对象用于存储键值对。

       在put方法中,首先判断数组是否为空并初始化,然后计算键的哈希码值对数组长度取模,用于定位存储位置。如果发生哈希碰撞,使用链表解决。

       本文详细介绍了HashMap的存储机制,包括数组+链表的实现方式,以及如何处理哈希碰撞。后续文章将继续深入探讨HashMap的其他特性,如数组长度的优化、多线程环境下的性能优化和红黑树的引入。

HashMap 的初始值和最大值和扩容因子

       HashMap 初始化默认值为。你可以通过构造函数自定义初始值。

       最大值为1<<,这个值表示2的次方。在HashMap的源码注释中有明确说明。

       理解左移操作符<<是关键,它执行二进制左移操作。例如,1 << x 等同于2的x次方。

       当存储元素超过最大值时,HashMap会强制将数组大小capacity设置为最大值。

       初始化和扩容时,数组大小capacity被限制在两个地方:通过tableSizeFor()函数设置为2的幂次,不超过最大值;或在容量翻倍时,设置为1 << ,但实际容量为Integer.MAX_VALUE避免整型溢出。

       加载因子,即扩容因子,决定何时进行扩容。比如,加载因子为0.5,初始化容量为时,当元素数达到8个,HashMap会进行扩容。加载因子为0.时,考虑性能与容量平衡。

       以上参数在JDK源代码中定义,是使用HashMap的基础。

JDK成长记7:3张图搞懂HashMap底层原理!

       一句话讲, HashMap底层数据结构,JDK1.7数组+单向链表、云开小程序源码JDK1.8数组+单向链表+红黑树。

       在看过了ArrayList、LinkedList的底层源码后,相信你对阅读JDK源码已经轻车熟路了。除了List很多时候你使用最多的还有Map和Set。接下来我将用三张图和你一起来探索下HashMap的底层核心原理到底有哪些?

       首先你应该知道HashMap的核心方法之一就是put。我们带着如下几个问题来看下图:

       如上图所示,put方法调用了putVal方法,之后主要脉络是:

       如何计算hash值?

       计算hash值的算法就在第一步,对key值进行hashCode()后,对hashCode的值进行无符号右移位和hashCode值进行了异或操作。为什么这么做呢?其实涉及了很多数学知识,简单的说就是尽可能让高和低位参与运算,可以减少hash值的冲突。

       默认容量和扩容阈值是多少?

       如上图所示,很明显第二步回调用resize方法,获取到默认容量为,这个在源码里是1<<4得到的,1左移4位得到的。之后由于默认扩容因子是0.,所以两者相乘就是扩容大小阈值*0.=。之后就分配了一个大小为的Node[]数组,作为Key-Value对存放的数据结构。

       最后一问题是,如何进行hash寻址的?

       hash寻址其实就在数组中找一个位置的意思。用的算法其实也很简单,就是用数组大小和hash值进行n-1&hash运算,这个操作和对hash取模很类似,只不过这样效率更高而已。hash寻址后,就得到了一个位置,可以把key-value的Node元素放入到之前创建好的Node[]数组中了。

       当你了解了上面的三个原理后,你还需要掌握如下几个问题:

       还是老规矩,看如下图:

       当hash值计算一致,比如当hash值都是时,Key-Value对的Node节点还有一个next指针,会以单链表的形式,将冲突的节点挂在数组同样位置。这就是数据结构中所提到解决hash 的冲突方法之一:单链法。当然还有探测法+rehash法有兴趣的人可以回顾《数据结构和算法》相关书籍。

       但是当hash冲突严重的时候,单链法会造成原理链接过长,导致HashMap性能下降,因为链表需要逐个遍历性能很差。所以JDK1.8对hash冲突的算法进行了优化。当链表节点数达到8个的时候,会自动转换为红黑树,自平衡的一种二叉树,有很多特点,比如区分红和黑节点等,具体大家可以看小灰算法图解。红黑树的商城自动发卡源码遍历效率是O(logn)肯定比单链表的O(n)要好很多。

       总结一句话就是,hash冲突使用单链表法+红黑树来解决的。

       上面的图,核心脉络是四步,源码具体的就不粘出来了。当put一个之后,map的size达到扩容阈值,就会触发rehash。你可以看到如下具体思路:

       情况1:如果数组位置只有一个值:使用新的容量进行rehash,即e.hash & (newCap - 1)

       情况2:如果数组位置有链表,根据 e.hash & oldCap == 0进行判断,结果为0的使用原位置,否则使用index + oldCap位置,放入元素形成新链表,这里不会和情况1新的容量进行rehash与运算了,index + oldCap这样更省性能。

       情况3:如果数组位置有红黑树,根据split方法,同样根据 e.hash & oldCap == 0进行树节点个数统计,如果个数小于6,将树的结果恢复为普通Node,否则使用index + oldCap,调整红黑树位置,这里不会和新的容量进行rehash与运算了,index + oldCap这样更省性能。

       你有兴趣的话,可以分别画一下这三种情况的图。这里给大家一个图,假设都出发了以上三种情况结果如下所示:

       上面源码核心脉络,3个if主要是校验了一堆,没做什么事情,之后赋值了扩容因子,不传递使用默认值0.,扩容阈值threshold通过tableSizeFor(initialCapacity);进行计算。注意这里只是计算了扩容阈值,没有初始化数组。代码如下:

       竟然不是大小*扩容因子?

       n |= n >>> 1这句话,是在干什么?n |= n >>> 1等价于n = n | n >>>1; 而|表示位运算中的或,n>>>1表示无符号右移1位。遇到这种情况,之前你应该学到了,如果碰见复杂逻辑和算法方法就是画图或者举例子。这里你就可以举个例子:假设现在指定的容量大小是,n=cap-1=,那么计算过程应该如下:

       n是int类型,java中一般是4个字节,位。所以的二进制: 。

       最后n+1=,方法返回,赋值给threshold=。再次注意这里只是计算了扩容阈值,没有初始化数组。

       为什么这么做呢?一句话,为了提高hash寻址和扩容计算的小狐狸的源码的效率。

       因为无论扩容计算还是寻址计算,都是二进制的位运算,效率很快。另外之前你还记得取余(%)操作中如果除数是2的幂次方则等同于与其除数减一的与(&)操作。即 hash%size = hash & (size-1)。这个前提条件是除数是2的幂次方。

       你可以再回顾下resize代码,看看指定了map容量,第一次put会发生什么。会将扩容阈值threshold,这样在第一次put的时候就会调用newCap = oldThr;使得创建一个容量为threshold的数组,之后从而会计算新的扩容阈值newThr为newCap*0.=*0.=。也就是说map到了个元素就会进行扩容。

       除了今天知识,技能的成长,给大家带来一个金句甜点,结束我今天的分享:坚持的三个秘诀之一目标化。

       坚持的秘诀除了上一节提到的视觉化,第二个秘诀就是目标化。顾名思义,就是需要给自己定立一个目标。这里要提到的是你的目标不要定的太高了。就比如你想要增加肌肉,给自己定了一个目标,每天5组,每次个俯卧撑,你看到自己胖的身形或者海报,很有刺激,结果开始前两天非常厉害,干劲十足,特别奥利给。但是第三天,你想到要个俯卧撑,你就不想起床,就算起来,可能也会把自己撅死过去......其实你的目标不要一下子定的太大,要从微习惯开始,比如我媳妇从来没有做过俯卧撑,就让她每天从1个开始,不能多,我就怕她收不住,做多了。一开始其实从习惯开始,先变成习惯,再开始慢慢加量。量太大养不成习惯,量小才能养成习惯。很容易做到才能养成,你想想是不是这个道理?

       所以,坚持的第二个秘诀就是定一个目标,可以通过小量目标,养成微习惯。比如每天你可以读五分钟书或者5分钟成长记,不要多,我想超过你也会睡着了的.....

       最后,大家可以在阅读完源码后,在茶余饭后的时候问问同事或同学,你也可以分享下,讲给他听听。

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,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。

idea debug进入HashMap源码时传参不正确?

       我测试了下面的代码:

       分别在这四个位置打了断点以监控程序的运行情况,debug后,进入第一次断点的位置为:

       与题主说的情况一致,而没有进入我的第一个断点进行输出,而后F9:

       发现还是在put文件,经多次F9之后,可以看出来,其实java的jvm在启动的时候,在底层也自行调用的put方法,将jvm所需要的一些动态库、jar包put到某个map之中,具体是哪个map看不出来。要等到jvm底层将所有东西准备好后,才进行main函数。

       jvm准备需要put多少次我就不数了,现在我先把put的断点取消,让程序debug到我的第一个断点处:

       这个时候将put方法打上断点,F9发现:

       奇怪的key值增加了,它将我的classes编译目录丢进去了,继续F9,和上一步差不多,再再次F9,终于来了:

       继续F9,终于到达了我的第二个断点:

       继续F9,这次没有put奇怪的东西了:

       继续:

       最后:

       然后程序退出:

       综上,jvm在启动的时候会在程序背后隐式地将一些配置啊什么的通过put方法放到某些地方,不用关心,你遇到的情况是正常的也是正确的

结合源码探究HashMap初始化容量问题

       探究HashMap初始化容量问题

       在深入研究HashMap源码时,有一个问题引人深思:为何在知道需要存储n个键值对时,我们通常会选择初始化容量为capacity = n / 0. + 1?

       本文旨在解答这一疑惑,适合具备一定HashMap基础知识的读者。请在阅读前,思考以下问题:

       让我们通过解答这些问题,逐步展开对HashMap初始化容量的深入探讨。

       源码探究

       让我们从实际代码出发,通过debug逐步解析HashMap的初始化逻辑。

       举例:初始化一个容量为9的HashMap。

       执行代码后,我们发现初始化容量为,且阈值threshold设置为。

       解析

       通过debug,我们首先关注到构造方法中的初始化逻辑。注意到,初始化阈值时,实际调用的是`tabliSizeFor(int n)`方法,它返回第一个大于等于n的2的幂。例如,`tabliSizeFor(9)`返回,`tabliSizeFor()`返回,`tabliSizeFor(8)`返回8。

       继续解析

       在构造方法结束后,我们通过debug继续追踪至`put`方法,直至`putVal`方法。

       在`putVal`方法中,我们发现当第一次调用`put`时,table为null,从而触发初始化逻辑。在初始化过程中,关键在于`resize()`方法中对新容量`newCap`的初始化,即等于构造方法中设置的阈值`threshold`()。

       阈值更新

       在初始化后,我们进一步关注`updateNewThr`的代码逻辑,发现新的阈值被更新为新容量乘以负载因子,即 * 0.。

       案例分析

       举例:初始化一个容量为8的HashMap。

       解答:答案是8,因为`tableSizeFor`方法返回大于等于参数的2的幂,而非严格大于。

       扩容问题

       举例:当初始化容量为时,放入9个不同的entry是否会引发扩容。

       解答:不会,因为扩容条件与阈值有关,当map中存储的键值对数量大于阈值时才触发扩容。根据第一问,初始化容量是,阈值为 * 0. = 9,我们只放了9个,因此不会引起扩容。

       容量选择

       举例:已知需要存储个键值对,如何选择合适的初始化容量。

       解答:初始化容量的目的是减少扩容次数以提高效率并节省空间。选择容量时,应考虑既能防止频繁扩容又能充分利用空间。具体选择取决于实际需求和预期键值对的数量。

       总结

       通过本文的探讨,我们深入了解了HashMap初始化容量背后的逻辑和原因。希望这些解析能够帮助您更深入地理解HashMap的内部工作原理。如果您对此有任何疑问或不同的见解,欢迎在评论区讨论。

       最后,如有帮助,欢迎点赞分享。

原创|如果懂了HashMap这两点,面试就没问题了

       HashMap在后端面试中经常被问及,比如默认初始容量、加载因子和线程安全性等问题。通常,这些问题能对答如流,表明对HashMap有较好的理解。然而,近期团队的技术分享中,我从两个角度获得了一些新见解,现在分享给大家。

       首先,让我们探讨如何找到比初始容量值大的最小的2的幂次方整数。通常,使用默认构造器时,HashMap的初始容量为,加载因子为0.。这样做可能导致在数据量大时频繁进行扩容,影响性能。因此,通常会预估容量并使用带容量的构造器创建。通过分析源码,我们可以得知HashMap数组部分长度范围为[0,2^]。要找到比初始容量大的最小的2的幂次方整数,我们需重点关注tableSizeFor方法。此方法巧妙地设计,当输入的容量本身为2的整数次幂时,返回该容量;否则,返回比输入容量大的最小2的整数次幂。此设计旨在确保容量始终为2的整数次幂,从而优化哈希操作,避免哈希冲突。在获取key对应的数组下标时,通过key的哈希值与数组长度-1进行与运算,这种方法依赖于容量为2的整数次幂的特性,以确保哈希值的分散性。

       容量为2的整数次幂的关键在于,它允许通过与运算高效地定位key对应的数组下标。容量不是2的整数次幂时,与运算后的哈希值可能会导致位数为0的冲突,影响数据定位的准确性。tableSizeFor方法在计算过程中,首先对输入的容量进行-1操作,以避免容量本身就是2的整数次幂时,计算结果为容量的2倍。接着,通过连续的移位与或操作,找到比输入容量大的最小的2的整数次幂。这种方法确保了内存的有效利用,避免了不必要的扩容。

       下面,让我们通过一个示例来详细解释算法中的移位与或操作。假设初始容量n为一个位的整数,例如:n = xxx xxxxxxxx xxxxxxxx xxxxxxxx(x表示该位上是0还是1,具体值不关心)。首先,执行n |= n >> 1操作,用n本身与右移一位后的n进行或操作,可以将n的最高位的1及其紧邻的右边一位置为1。接下来,重复此操作,进行n |= n >> 2、n |= n >> 4、n |= n >> 8和n |= n >> 。最后,将n与最大容量进行比较,如果大于等于2^,则返回最大容量;否则,返回n + 1,找到比n大的最小的2的整数次幂。

       在实践中,这确保了在给定容量范围内高效地找到合适的容量值。例如,输入时,输出为,即比大的最小的2的整数次幂。

       接下来,我们探讨HashMap在处理key时进行哈希处理的特殊操作。在执行put操作时,首先对key进行哈希处理。在源码中,可以看到执行了(h = key.hashCode()) ^ (h >> )的操作。这个操作将key的hashCode值与右移位后的值进行异或操作,将哈希值的高位和低位混合计算,以生成更离散的哈希值。通过演示,我们可以发现,当三个不同的key生成的hashCode值的低位完全相同、高位不同时,它们在数组中的下标会相同,导致哈希冲突。通过异或操作,我们解决了这个问题,使得经过哈希处理后的key能被更均匀地分布在数组中,提高了数据的分散性,减少了哈希冲突。

       总结来说,这两个点揭示了HashMap在容量和哈希处理上的一些巧妙设计,这些设计提高了数据结构的效率和性能。理解这些原理不仅有助于解决面试问题,还能在实际工作中借鉴这些思想,优化数据存储和访问效率。希望我的讲解能帮助大家掌握这两个知识点,如有任何疑问,欢迎留言或私聊。通过深入研究和实践,我们可以更好地理解和利用HashMap这一强大的数据结构。

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