【vue学校系统源码】【硬件家园源码资料】【启动点源码指标】map源码

2024-11-06 15:41:45 来源:发码平台源码 分类:综合

1.go map and slice 2021-10-08
2.Java之五种遍历Map集合的方式
3.hashmap底层实现原理
4.MapReduce源码解析之Mapper
5.MapBox源码解读 01 - style 的加载逻辑
6.HashMap实现原理

map源码

go map and slice 2021-10-08

        golang是值传递,什么情况下都是值传递

        那么,如果结构中不含指针,则直接赋值就是深度拷贝;

        如果结构中含有指针(包括自定义指针,以及slice,map等使用了指针的内置类型),则数据源和拷贝之间对应指针会共同指向同一块内存,这时深度拷贝需要特别处理。因为值传递只是把指针拷贝了

        map源码:

        /golang/go/blob/a7acf9afbdcfabfdf4/src/runtime/map.go

        map最重要的两个结构体:hmap 和 bmap

        其中 hmap 充当了哈希表中数组的角色, bmap充当了链表的角色。

        其中,单个bucket是一个叫bmap的结构体.

        Each bucket contains up to 8 key/elem pairs.

        And the low-order bits of the hash are used to select a bucket. Each bucket contains a few high-order bits of each hash to distinguish the entries within a single bucket.

        hash值的低位用来定位bucket,高位用来定位bucket内部的key

        根据上面bmap的注释和 /golang/go/blob/go1..8/src/cmd/compile/internal/gc/reflect.go ,

        我们可以推出bmap的结构实际是

        注意:在哈希桶中,键值之间并不是相邻排列的,而是键放在一起,值放在一起,来减少因为键值类型不同而产生的不必要的内存对齐

        例如map[int]int8,如果 key/elem/key/elem这样存放,那么int8类型的值就要padding 7个字节共bits

        更多可参考

        /p/

        /articles/

        因此,slice、map作为参数传递给函数形参,在函数内部的改动会影响到原slice、map

Java之五种遍历Map集合的方式

       在Java中,所有的Map类型都实现了Map接口,因此我们可以采用以下几种方法来遍历Map集合。本文将详细介绍五种遍历方式,并通过示例代码进行详细说明,以供读者参考学习。vue学校系统源码

       方式一:通过Map.keySet使用iterator遍历

       方式二:通过Map.entrySet使用iterator遍历

       方式三:通过Map.keySet遍历

       方式四:通过For-Each迭代entries,使用Map.entrySet遍历

       方式五:使用lambda表达式forEach遍历

       forEach 源码

       从源码中可以看出,这种方式在传统的迭代方式上增加了一层壳,使得代码更加简洁。(开发中推荐使用)

       总结

       推荐使用entrySet遍历Map类集合KV(文章中的第四种方式),而不是keySet方式进行遍历。keySet实际上是遍历了两次,第一次是将key转换为Iterator对象,第二次是从hashMap中取出key所对应的value值。而entrySet只是遍历了一次,就将key和value都放在了entry中,效率更高。values()返回的是V值集合,是一个List集合对象;keySet()返回的是K值集合,是硬件家园源码资料一个Set集合对象;entrySet()返回的是K-V值组合集合。如果是JDK8,推荐使用Map.forEach方法(文章中的第五种方式)。

hashmap底层实现原理

       hashmap底层实现原理是SortedMap接口能够把它保存的记录根据键排序,默认是按键值的升序排序,也可以指定排序的比较器,当用Iterator遍历TreeMap时,得到的记录是排过序的。

       å¦‚果使用排序的映射,建议使用TreeMap。在使用TreeMap时,key必须实现Comparable接口或者在构造TreeMap传入自定义的Comparator,否则会在运行时抛出java.lang.ClassCastException类型的异常。

       Hashtable是遗留类,很多映射的常用功能与HashMap类似,不同的是它承自Dictionary类,并且是线程安全的,任一时间只有一个线程能写Hashtable

       ä»Žç»“构实现来讲,HashMap是:数组+链表+红黑树(JDK1.8增加了红黑树部分)实现的。

扩展资料

       ä»Žæºç å¯çŸ¥ï¼ŒHashMap类中有一个非常重要的字段,就是 Node[] table,即哈希桶数组。Node是HashMap的一个内部类,实现了Map.Entry接口,本质是就是一个映射(键值对),除了K,V,还包含hash和next。

       HashMap就是使用哈希表来存储的。哈希表为解决冲突,采用链地址法来解决问题,链地址法,简单来说,就是数组加链表的结合。在每个数组元素上都一个链表结构,当数据被Hash后,得到数组下标,把数据放在对应下标元素的链表上。

       å¦‚果哈希桶数组很大,即使较差的Hash算法也会比较分散,如果哈希桶数组数组很小,即使好的Hash算法也会出现较多碰撞,所以就需要在空间成本和时间成本之间权衡,其实就是在根据实际情况确定哈希桶数组的大小,并在此基础上设计好的hash算法减少Hash碰撞。

MapReduce源码解析之Mapper

       MapReduce,大数据领域的标志性计算模型,由Google公司研发,其核心概念"Map"与"Reduce"简明易懂却威力巨大,打开了大数据时代的大门。对于许多大数据工作者来说,MapReduce是基础技能之一,而源码解析更是启动点源码指标深入理解与实践的必要途径。

       MapReduce由两部分组成:Map与Reduce。Map阶段通过映射函数将一组键值对转换成另一组键值对,而Reduce阶段则负责合并这些新的键值对。这种并行计算模型极大地提高了大数据处理的效率。

       本文将聚焦于Map阶段的核心实现——Mapper。通过解析Mapper类及其子类的源码,我们可以更深入地理解MapReduce的工作机制,并在易观千帆等技术数据处理中发挥更大的效能。

       Mapper类内部包含四个关键方法与一个抽象类:

       setup():主要为map()方法做准备,例如加载配置文件、php相册源码下载传递参数。

       cleanup():用于清理资源,如关闭文件、处理Key-Value。

       map():程序的逻辑核心,对输入的文本进行处理(如分割、过滤),以键值对的形式写入context。

       run():驱动Mapper执行的主方法,按照预设顺序执行setup()、源码科技代码君map()、cleanup()。

       Context抽象类扮演着重要角色,用于跟踪任务状态和数据存储,如在setup()中读取配置信息,并作为Key-Value载体。

       下面是几个Mapper子类的详细解析:

       InverseMapper:将键值对反转,适用于不同需求的统计分析。

       TokenCounterMapper:使用StringTokenizer对文本进行分割,计算特定token的数量,适用于词频统计等。

       RegexMapper:对文本进行正则化处理,适用于特定格式文本的统计。

       MultithreadedMapper:利用多线程执行Mapper任务,提高CPU利用率,适用于并发处理。

       本文对MapReduce中Mapper及其子类的源码进行了详尽解析,旨在帮助开发者更深入地理解MapReduce的实现机制。后续将探讨更多关键类源码,以期为大数据处理提供更深入的洞察与实践指导。

MapBox源码解读 - style 的加载逻辑

       本文主要聚焦于MapBox实例化过程中style的加载和渲染流程。这个过程涉及多个步骤:首先,从数据源发起请求获取style数据,然后通过解析将数据转化为可操作的结构。数据进一步根据属性进行赋值,接着进行着色器的计算,最终在屏幕上呈现图层。为了更直观地理解,这里有一个定制化线侧渲染的demo示例。

       style的加载和渲染过程可以分解为:数据获取-解析-属性赋值-着色器执行。如果你对这个过程还感到困惑,可参考相关附件获取详细信息。

       通过上述步骤,创建mapbox对象时,源代码中添加source和layer的代码其实遵循这样的逻辑:数据驱动图层展现。现在,让我们通过一个简单的线单侧绘制的案例,实际演示这个过程。

       今天的讲解就到这里,额外提一个小贴士:在WebGL的web端调试中,Spector.js是一个非常实用的工具,适用于Firefox和Chrome,你可以自行下载并进行探索使用。

HashMap实现原理

        HashMap在实际开发中用到的频率非常高,面试中也是热点。所以决定写一篇文章进行分析,希望对想看源码的人起到一些帮助,看之前需要对链表比较熟悉。

        以下都是我自己的理解,欢迎讨论,写的不好轻喷。

        HashMap中的数据结构为散列表,又名哈希表。在这里我会对散列表进行一个简单的介绍,在此之前我们需要先回顾一下 数组、链表的优缺点。

        数组和链表的优缺点取决于他们各自在内存中存储的模式,也就是直接使用顺序存储或链式存储导致的。无论是数组还是链表,都有明显的缺点。而在实际业务中,我们想要的往往是寻址、删除、插入性能都很好的数据结构,散列表就是这样一种结构,它巧妙的结合了数组与链表的优点,并将其缺点弱化(并不是完全消除)

        散列表的做法是将key映射到数组的某个下标,存取的时候通过key获取到下标(index)然后通过下标直接存取。速度极快,而将key映射到下标需要使用散列函数,又名哈希函数。说到哈希函数可能有人已经想到了,如何将key映射到数组的下标。

        图中计算下标使用到了以下两个函数:

        值得注意的是,下标并不是通过hash函数直接得到的,计算下标还要对hash值做index()处理。

        Ps:在散列表中,数组的格子叫做桶,下标叫做桶号,桶可以包含一个key-value对,为了方便理解,后文不会使用这两个名词。

        以下是哈希碰撞相关的说明:

        以下是下标冲突相关的说明:

        很多人认为哈希值的碰撞和下标冲突是同一个东西,其实不是的,它们的正确关系是这样的,hashCode发生碰撞,则下标一定冲突;而下标冲突,hashCode并不一定碰撞

        上文提到,在jdk1.8以前HashMap的实现是散列表 = 数组 + 链表,但是到目前为止我们还没有看到链表起到的作用。事实上,HashMap引入链表的用意就是解决下标冲突。

        下图是引入链表后的散列表:

        如上图所示,左边的竖条,是一个大小为的数组,其中存储的是链表的头结点,我们知道,拥有链表的头结点即可访问整个链表,所以认为这个数组中的每个下标都存储着一个链表。其具体做法是,如果发现下标冲突,则后插入的节点以链表的形式追加到前一个节点的后面。

        这种使用链表解决冲突的方法叫做:拉链法(又叫链地址法)。HashMap使用的就是拉链法,拉链法是冲突发生以后的解决方案。

        Q:有了拉链法,就不用担心发生冲突吗?

        A:并不是!由于冲突的节点会不停的在链表上追加,大量的冲突会导致单个链表过长,使查询性能降低。所以一个好的散列表的实现应该从源头上减少冲突发生的可能性,冲突发生的概率和哈希函数返回值的均匀程度有直接关系,得到的哈希值越均匀,冲突发生的可能性越小。为了使哈希值更均匀,HashMap内部单独实现了hash()方法。

        以上是散列表的存储结构,但是在被运用到HashMap中时还有其他需要注意的地方,这里会详细说明。

        现在我们清楚了散列表的存储结构,细心的人应该已经发现了一个问题:Java中数组的长度是固定的,无论哈希函数是否均匀,随着插入到散列表中数据的增多,在数组长度不变的情况下,链表的长度会不断增加。这会导致链表查询性能不佳的缺点出现在散列表上,从而使散列表失去原本的意义。为了解决这个问题,HashMap引入了扩容与负载因子。

        以下是和扩容相关的一些概念和解释:

        Ps:扩容要重新计算下标,扩容要重新计算下标,扩容要重新计算下标,因为下标的计算和数组长度有关,长度改变,下标也应当重新计算。

        在1.8及其以上的jdk版本中,HashMap又引入了红黑树。

        红黑树的引入被用于替换链表,上文说到,如果冲突过多,会导致链表过长,降低查询性能,均匀的hash函数能有效的缓解冲突过多,但是并不能完全避免。所以HashMap加入了另一种解决方案,在往链表后追加节点时,如果发现链表长度达到8,就会将链表转为红黑树,以此提升查询的性能。

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