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1.java面试精讲,对比Hashtable、HashMap、TreeMap有什么不同?
2.结合源码探究HashMap初始化容量问题
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java面试精讲,对比Hashtable、HashMap、振荡因子指标源码TreeMap有什么不同?
面试中经常被问及的Java核心数据结构问题之一是对比Hashtable、HashMap和TreeMap的区别。这三种Map类型在Java集合框架中扮演着重要角色,尤其是HashMap,因其广泛使用而备受关注。
Hashtable是早期Java提供的哈希表实现,同步但不支持null键值对,php快速搜索源码其同步特性导致性能较低,现今已较少推荐。HashMap相比之下,更受欢迎,是非同步的,支持null键值对,其put和get操作通常能达到常数时间,是键值对存储和访问的首选,比如用户ID与信息的关联。
TreeMap则是基于红黑树的有序Map,get、put、函数调用源码详解remove操作的时间复杂度为O(log(n)),顺序由Comparator或键的自然顺序决定。这对于需要保持特定顺序的场景,如资源池的自动释放策略,是有用的。
面试时,可能会询问HashMap的设计实现细节,如并发问题、容量和负载因子的影响,以及HashMap和LinkedHashMap的区别,比如插入顺序和访问顺序。HashMap的猫扑论坛源码软件底层是数组和链表结构,容量和负载因子决定了性能,当链表过长时,会进行树化以提高查询效率。
理解Map的整体结构,以及hashCode和equals的使用规则至关重要,比如LinkedHashMap的遍历顺序和TreeMap的键值顺序依赖于Comparator。同时,了解HashMap源码,包括resize、树化和容量调整等,是面试中不可忽视的部分。
总结来说,datax源码目录解析面试中会考察你对这些Map类型特性的掌握,以及在实际编程中的应用和理解,确保你能够正确处理并发场景,并根据需求选择合适的Map实现。
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。
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Entry<K,V> next = e.next;
if (rehash) {
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}
int i = indexFor(e.hash, newCapacity);
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newTable[i] = e;
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