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【速来真钱源码】【vc编程实例源码】【数据收集系统源码】hash 源码

来源:溯源码怎么产生 时间:2024-11-24 22:33:04

1.HashMap实现原理一步一步分析(1-put方法源码整体过程)
2.hashmap的源码源码,英文翻译为中文(一)
3.Hermes源码分析(二)——解析字节码
4.深入理解 HashSet 及底层源码分析
5.concurrenthashmap1.8源码如何详细解析?源码
6.String源码分析(1)--哈希篇

hash 源码

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)、源码散列表(hash table)、源码哈希码(hashcode)以及hashCode()方法等基本概念。源码

       哈希(hash)是源码速来真钱源码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。源码常见算法包括MD5加密和ASCII码表。源码

       散列表(hash table)是源码一种数据结构,通过关键码值映射到表中特定位置进行快速访问。源码

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

       Object类中的源码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。源码

       在存储字母时,源码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vc编程实例源码存储机制,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的源码,英文翻译为中文(一)

       为了深入学习hashmap的英文源码,因为源码的注释全为英文,且在线翻译工具的翻译效果并不理想,这给理解带来了困扰。作为计算机专业的小编,具备一定的英文编程能力,因此决定直接翻译并解析源码,帮助大家搭建理解和学习的桥梁。

       HashMap是一种基于Map接口的哈希表实现,它支持所有可选的map操作,并且允许键和值为null。尽管与Hashtable在功能上相似(不同在于HashMap是无同步的并且允许空值),但HashMap并不保证元素的插入顺序,它可能会随时间变化。

       性能上,HashMap在基础操作(如get和put)上提供恒定时间性能,前提是哈希函数能够有效分散元素到桶中。然而,迭代查看集合视图的时间会随着HashMap实例的“容量”(即桶的数量)和实际键值对数量的增长而增加,因此在注重迭代性能时,需合理设置初始容量和负载因子。

       HashMap实例的数据收集系统源码性能受两个参数影响:初始容量和负载因子。初始容量指的是创建时的桶数,而负载因子是衡量哈希表在扩容前允许填充程度的指标。当哈希表中的条目数量超过当前容量与负载因子的乘积时,会触发重新哈希,即调整内部数据结构,使哈希表的桶数量大约翻倍。

Hermes源码分析(二)——解析字节码

        前面一节 讲到字节码序列化为二进制是有固定的格式的,这里我们分析一下源码里面是怎么处理的

        这里可以看到首先写入的是魔数,他的值为

        对应的二进制见下图,注意是小端字节序

        第二项是字节码的版本,笔者的版本是,也即 上图中的4a

        第三项是源码的hash,这里采用的是SHA1算法,生成的哈希值是位,因此占用了个字节

        第四项是文件长度,这个字段是位的,也就是下图中的为0aa,转换成十进制就是,实际文件大小也是这么多

        后面的字段类似,就不一一分析了,头部所有字段的类型都可以在BytecodeFileHeader.h中看到,Hermes按照既定的内存布局把字段写入后再序列化,就得到了我们看到的字节码文件。

        这里写入的数据很多,以函数头的写入为例,我们调用了visitFunctionHeader方法,并通过byteCodeModule拿到函数的签名,将其写入函数表(存疑,ar增强现实源码在实际的文件中并没有看到这一部分)。注意这些数据必须按顺序写入,因为读出的时候也是按对应顺序来的。

        我们知道react-native 在加载字节码的时候需要调用hermes的prepareJavaScript方法, 那这个方法做了些什么事呢?

        这里做了两件事情:

        1. 判断是否是字节码,如果是则调用createBCProviderFromBuffer,否则调用createBCProviderFromSrc,我们这里只关注createBCProviderFromBuffer

        2.通过BCProviderFromBuffer的构造方法得到文件头和函数头的信息(populateFromBuffer方法),下面是这个方法的实现。

        BytecodeFileFields的populateFromBuffer方法也是一个模版方法,注意这里调用populateFromBuffer方法的是一个 ConstBytecodeFileFields对象,他代表的是不可变的字节码字段。

        细心的读者会发现这里也有visitFunctionHeaders方法, 这里主要为了复用visitBytecodeSegmentsInOrder的逻辑,把populator当作一个visitor来按顺序读取buffer的内容,并提前加载到BytecodeFileFields里面,以减少后面执行字节码时解析的时间。

        Hermes引擎在读取了字节码之后会通过解析BytecodeFileHeader这个结构体中的字段来获取一些关键信息,例如bundle是否是字节码格式,是否包含了函数,字节码的版本是否匹配等。注意这里我们只是解析了头部,没有解析整个字节码,后面执行字节码时才会解析剩余的部分。

        evaluatePreparedJavaScript这个方法,主要是调用了HermesRuntime的 runBytecode方法,这里hermesPrep时上一步解析头部时获取的BCProviderFromBuffer实例。

        runBytecode这个方法比较长,淘宝广告ps源码主要做了几件事情:

        这里说明一下,Domain是用于垃圾回收的运行时模块的代理, Domain被创建时是空的,并跟随着运行时模块进行传播, 在运行时模块的整个生命周期内都一直存在。在某个Domain下创建的所有函数都会保持着对这个Domain的强引用。当Domain被回收的时候,这个Domain下的所有函数都不能使用。

        未完待续。。。

深入理解 HashSet 及底层源码分析

       HashSet,作为Java.util包中的核心类,其本质是基于HashMap的实现,主要特性是存储不重复的对象。通过理解HashMap,学习HashSet相对简单。本文将对HashSet的底层结构和重要方法进行剖析。

       1. HashSet简介

       HashSet是Set接口的一个实现,经常出现在面试中。它的核心是HashMap,通过构造函数可以观察到这一关系。Set接口还有另一个实现——TreeSet,但HashSet更常用。

       2. 底层结构与特性

       HashSet的特性主要体现在其不允许重复元素和无序性上。由于HashMap的key不可重复,所以HashSet的元素也是独一无二的。同时,由于HashMap的key存储方式,HashSet内部的数据没有特定的顺序。

       3. 重要方法分析

构造方法: HashSet利用HashMap的构造,确保元素的唯一性。

添加方法: 添加元素时,实际上是将元素作为HashMap的key,删除时若返回true,则表示之前存在该元素。

删除方法: 删除操作在HashMap中完成,返回值表示元素是否存在。

iterator()方法: 通过获取Map的keySet来实现迭代。

size()方法: 直接调用HashMap的size方法获取元素数量。

       总结

       HashSet的底层源码精简,主要依赖HashMap。它通过HashMap的特性确保元素的唯一性和无序性。了解了这些,对于使用和理解HashSet将大有裨益。如有疑问,欢迎留言交流。

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,而非早期版本的分段锁。

       在JDK1.7版本中,ConcurrentHashMap采用分段锁机制,包含一个Segment数组,每个Segment继承自ReentrantLock,并包含HashEntry数组,每个HashEntry相当于链表节点,用于存储key、value。默认支持个线程并发,每个Segment独立,互不影响。

       对于put流程,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。

String源码分析(1)--哈希篇

       本文基于JDK1.8,从Java中==符号的使用开始,解释了它判断的是对象的内存地址而非内容是否相等。接着,通过分析String类的equals()方法实现,说明了在比较字符串时,应使用equals()而非==,因为equals()方法可以准确判断字符串内容是否相等。

       深入探讨了String类作为“值类”的特性,即它需要覆盖Object类的equals()方法,以满足比较字符串时逻辑上相等的需求。同时,强调了在覆盖equals()方法时也必须覆盖hashCode()方法,以确保基于散列的集合(如HashMap、HashSet和Hashtable)可以正常工作。解释了哈希码(hashcode)在将不同的输入映射成唯一值中的作用,以及它与字符串内容的关系。

       在分析String类的hashcode()方法时,介绍了计算哈希值的公式,包括使用这个奇素数的原因,以及其在计算性能上的优势。进一步探讨了哈希碰撞的概念及其产生的影响,提出了防止哈希碰撞的有效方法之一是扩大哈希值的取值空间,并介绍了生日攻击这一概念,解释了它如何在哈希空间不足够大时制造碰撞。

       最后,总结了哈希碰撞与散列表性能的关系,以及在满足安全与成本之间找到平衡的重要性。提出了确保哈希值的最短长度的考虑因素,并提醒读者在理解和学习JDK源码时,可以关注相关公众号以获取更多源码分析文章。

HashSet 源码分析及线程安全问题

       HashSet,作为集合框架中的重要成员,其底层采用 HashMap 进行数据存储,简化了集合操作的复杂性。深入理解 HashMap,将有助于我们洞察 HashSet 的源码精髓。

       一、HashSet 定义详解

       1.1 构造函数

       HashSet 提供了多种构造函数,允许用户根据需求灵活创建实例。例如,使用 HashSet() 创建一个空 HashSet,或者通过 Collection 参数构造,实现与现有集合的合并。

       1.2 属性定义

       HashSet 主要属性包括容量(容量决定 HashMap 的大小)和负载因子(控制容量的扩展阈值),确保其高效存储和检索数据。

       二、操作函数

       2.1 add() - 向集合中添加元素,若元素已存在则不添加。

       2.2 size() - 返回集合中元素的数量。

       2.3 isEmpty() - 判断集合是否为空。

       2.4 contains() - 检查集合中是否包含指定元素。

       2.5 remove() - 删除集合中的指定元素。

       2.6 clear() - 清空集合,使其变为空。

       2.7 iterator() - 返回一个可迭代对象,用于遍历集合中的元素。

       2.8 spliterator() - 返回一个 Spliterator,用于更高效地遍历集合。

       三、HashSet 线程安全吗?

       3.1 线程安全解决

       HashSet 不是线程安全的,它不保证在多线程环境下的并发访问。为了确保线程安全,用户需要采用同步机制,如使用 Collections.synchronizedSet() 方法将 HashSet 转换为同步集合。同时,利用并发集合如 CopyOnWriteArrayList 和 ConcurrentHashMap 等,可以实现更高效、安全的并发操作。