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2024-11-08 09:05:11 来源:动能k线源码 分类:时尚

1.java面试精讲,对比Hashtable、HashMap、TreeMap有什么不同?
2.String源码分析(1)--哈希篇
3.hashmap底层实现原理
4.Redis7.0源码阅读:哈希表扩容、缩容以及rehash
5.C++中的HashTable性能优化
6.hashmap的源码,英文翻译为中文(一)

hashtable 源码

java面试精讲,黄金qbao指标源码对比Hashtable、HashMap、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,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、remove操作的易支付模板源码时间复杂度为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,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迅雷加速下载源码Map实现。

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android源码修改分区关系,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。

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。

Redis7.0源码阅读:哈希表扩容、缩容以及rehash

       当哈希值相同发生冲突时,Redis 使用链表法解决,将冲突的键值对通过链表连接,但随着数据量增加,冲突加剧,查找效率降低。负载因子衡量冲突程度,负载因子越大,冲突越严重。为优化性能,Redis 需适时扩容,将新增键值对放入新哈希桶,减少冲突。

       扩容发生在 setCommand 部分,其中 dictKeyIndex 获取键值对索引,判断是否需要扩容。_dictExpandIfNeeded 函数执行扩容逻辑,条件包括:不在 rehash 过程中,哈希表初始大小为0时需扩容,或负载因子大于1且允许扩容或负载因子超过阈值。

       扩容大小依据当前键值对数量计算,如哈希表长度为4,软件源码及清单实际有9个键值对,扩容至(最小的2的n次幂大于9)。子进程存在时,dict_can_resize 为0,反之为1。fork 子进程用于写时复制,确保持久化操作的稳定性。

       哈希表缩容由 tryResizeHashTables 判断负载因子是否小于0.1,条件满足则重新调整大小。此操作在数据库定时检查,且无子进程时执行。

       rehash 是为解决链式哈希效率问题,通过增加哈希桶数量分散存储,减少冲突。dictRehash 函数完成这一任务,移动键值对至新哈希表,使用位运算优化哈希计算。渐进式 rehash 通过分步操作,减少响应时间,适应不同负载情况。定时任务检测服务器空闲时,进行大步挪动哈希桶。

       在 rehash 过程中,数据查询首先在原始哈希表进行,若未找到,则在新哈希表中查找。rehash 完成后,哈希表结构调整,原始表指向新表,新表内容返回原始表,实现 rehash 结果的整合。

       综上所述,Redis 通过哈希表的扩容、缩容以及 rehash 动态调整哈希桶大小,优化查找效率,确保数据存储与检索的高效性。这不仅提高了 Redis 的性能,也为复杂数据存储与管理提供了有力支持。

C++中的HashTable性能优化

       本文深入探讨了C++中的哈希表(HashTable)性能优化问题。以C++ STL中的哈希表为例,分析了其存在的性能瓶颈,并对比了业界改进的实现方式。通过基准测试,总结了更优的哈希表实现版本。

       STL哈希表存在性能问题,采用链接法解决哈希碰撞,导致查找效率低下。优化版哈希表如absl::flat_hash_map采用开放寻址法,使用二次探测方式解决问题。改进了内存布局,将所有元素放在连续内存中,有效提高了查询效率,内存局部性更好,对CPU cache更友好。

       absl::flat_hash_map的空间复杂度为 O((sizeof(std::pair) + 1) * bucket_count()),最大负载因子设计为0.。在rehash时,使用二次探测进行元素迁移,避免了指针失效问题。

       通过源码探究,具体分析了两种优化哈希表的核心逻辑,包括添加元素和rehash过程。基准测试结果显示,优化哈希表在读操作性能上表现更优,与标准STL哈希表相比,性能提升显著。

       总结而言,在读多写少的场景中,使用优化后的哈希表(如absl::flat_hash_map)可以显著提升查询性能。需要注意的是,优化哈希表在rehash时,可能会导致元素迁移,需注意对指针的有效性管理。相关代码实现和详细解释可参考abseil官方文档。

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。

hash / hashtable(linux kernel 哈希表)

       哈希表,或称为散列表,是一种高效的数据结构,因其插入和查找速度的优势而备受关注。然而,其空间利用率并不固定,需要权衡。让我们通过实例来深入理解它的作用和工作原理。

       想象一个场景:我们需要高效地存储和访问大量数据。首先,常规的数组方法,如普通数组和有序数组,虽然插入简单,但查找效率低,尤其是在数据量较大时。例如,查找可能需要对数千个元素进行比较。有序数组通过牺牲增删效率来提升查询,但数组空间固定且可能浪费大量资源。

       链表提供了更灵活的增删操作,但随机访问困难,适合数据频繁变动的情况。红黑树在查询和增删效率上表现优秀,但此处暂不讨论。庞大的数组虽然理论上能快速查找,但实际操作中难以实现,因为它需要预先预估并准备极大数据空间。

       这时,哈希表登场了。它利用哈希函数将数据映射到一个较小的数组中,即使存在冲突(不同数据映射到同一地址),通过链表解决,仍然能显著提升查找效率。例如,即使身份证号的哈希结果可能有重复,但实际冲突相对较少,通过链表链接,平均查找次数大大减少。

       使用哈希表包括简单的步骤:包含头文件,声明和初始化哈希表,添加节点,以及通过哈希键查找节点。在实际源码中,如Linux kernel的hash.h和hashtable.h文件,哈希表的初始化和操作都是基于这些步骤进行的。

       总结来说,哈希表在大数据场景中通过计算直接定位数据,显著提高效率,尤其是在数据量增大时。如果你对Linux kernel的哈希表实现感兴趣,可以关注我的专栏RTFSC,深入探讨更多源码细节。

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