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,特别是有师傅源码需要移动位置时,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。资金净额公式源码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,原神角色源码链表采用尾插法。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。
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ctf训练平台源码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。HashSet 源码分析及线程安全问题
HashSet,在哪买项目源码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。
HashSet 如何保证元素不重复——hash码
HashSet确保元素不重复,主要通过add方法实现,该方法会检查是否存在元素,若存在则不添加,否则添加。HashSet基于HashMap实现,HashMap的key对应HashSet的元素。HashSet借助哈希函数确保元素的唯一性。查看add方法时,可以发现其调用的是HashMap的put方法。
put方法在调用putVal方法后执行,该方法中的hash函数用于计算哈希值,并通过与右移位后的异或运算,以使哈希分布更均匀。
进一步深入,putVal方法中注释显示,如果返回的值存在,说明元素已存在。通过分析源码,可以得出HashSet依赖哈希算法的唯一性,确保每个元素的哈希值是独一无二的。
在HashSet中,equals方法默认调用Object的equals方法,比较的是内存地址。但在实际使用中,通常会使用String或Integer等封装类型,这些类型会重写equals方法。初学者可能会对此感到困惑,但理解这一点对于处理HashSet中的元素比较非常重要。
面试官:HashSet如何保证元素不重复?
HashSet 实现了 Set 接口,由哈希表(实际是 HashMap)提供支持。HashSet 不保证集合的迭代顺序,但允许插入 null 值。这意味着它可以将集合中的重复元素自动过滤掉,保证存储在 HashSet 中的元素都是唯一的。
HashSet 基本操作方法有:add(添加)、remove(删除)、contains(判断某个元素是否存在)和 size(集合数量)。这些方法的性能都是固定操作时间,如果哈希函数是将元素分散在桶中的正确位置。HashSet 的基本使用方式如下:
HashSet 不能保证插入元素的顺序和循环输出元素的顺序一致,实际上,HashSet 是无序的集合。具体代码示例如下:
这表明,HashSet 的插入顺序为:深圳 -> 北京 -> 西安,而循环打印的顺序是:西安 -> 深圳 -> 北京。因此,HashSet 是无序的,不能保证插入和迭代的顺序一致。
如果要保证插入顺序和迭代顺序一致,可以使用 LinkedHashSet 替换 HashSet。
有人说 HashSet 只能保证基础数据类型不重复,却不能保证自定义对象不重复?其实不是这样的。使用 HashSet 存储基本数据类型,可以实现去重。将自定义对象存储到 HashSet 中时,HashSet 会依赖元素的 hashCode 和 equals 方法判断元素是否重复。如果两个对象的 hashCode 和 equals 返回 true,说明它们是相同的对象。例如,Long 类型元素之所以能实现去重,是因为 Long 类型中已经重写了 hashCode 和 equals 方法。
为了使 HashSet 支持自定义对象去重,只需在自定义对象中重写 hashCode 和 equals 方法即可。这样,HashSet 就可以根据对象的 hashCode 和 equals 判断是否重复,从而实现自定义对象的去重。
HashSet 保证元素不重复是通过计算对象的 hashcode 值来判断对象的存储位置。当添加对象时,HashSet 首先计算对象的 hashcode 值,然后与其他对象的 hashcode 值进行比较。如果发现相同 hashcode 值的对象,HashSet 会调用对象的 equals() 方法来检查对象是否相同。如果相同,则不会让重复的对象加入到 HashSet 中,这样就保证了元素的不重复。具体实现源码基于 JDK 8,HashSet 的 add 方法实际调用了 HashMap 的 put 方法,而 put 方法又调用了 putVal 方法。在 putVal 方法中,首先根据 key 的 hashCode 返回值决定 Entry 的存储位置。如果有两个 key 的 hash 值相同,则会判断这两个元素 key 的 equals() 是否相同。如果相同,说明是重复键值对,HashSet 的 add 方法会返回 false,表示添加元素失败。如果 key 不重复,put 方法最终会返回 null,表示添加成功。
总结而言,HashSet 底层是由 HashMap 实现的,它可以实现重复元素的去重功能。如果存储的是自定义对象,必须重写 hashCode 和 equals 方法。HashSet 通过在存储之前判断 key 的 hashCode 和 equals 来保证元素的不重复。
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