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这个类为基本操作(添加、删除、包含和大小)提供了恒定的时间性能,假设哈希函数适当地将元素分散在桶中。迭代这个集合需要的时间与HashSet实例的大小之和(元素数)和支持HashMap实例的“容量”(桶数)成正比。因此,在迭代性能很重要的情况下,不要将初始容量设置得太高(或负载因子太低)是非常重要的
为什么迭代所需的时间与和(支持映射的set+容量中的元素数)成正比,而不只是与集合本身中的元素数量成正比?
。
我使用一个常规的Python 3字典来创建一个hashmap,其中键和值都是正整数。下面的代码显示,拥有大约600万个键的dict需要320 MB的内存。
import numpy as np
from sys import getsizeof
N = 10*1000*1000
a = np.random.randint(0, N, N)
b = np.random.randint(0, N, N)
d = dict(zip(a,b))
print('Number of elements:', len(d), 'Memory size (MB):', rou
如果我设置了最大Java堆大小-Xmx512m,那么单个对象的可能最大大小是什么?
假设我的应用程序只有一个类,并且我创建的正是一个对象。
那个物体是否有近似的尺寸限制?
我的班级如下所示:
public class BigSingleObj {
//conf will contain thousand of String.
private Map<String, String> conf = new HashMap<String, String>();
public String getConf(String key) {
re
给定整数列表,如何才能使所有对(即,A x b=c x d;使得a != b != c != e)在最小的时间复杂度下被找到? 我尝试使用hashmap数据类型,它基本上执行乘积计算,检查是否已经在hashmap中找到它,如果是,则将嵌套的for循环的增量计数器的值与在hashmap中找到的Pair对象类型关联起来。 pair是存储成对中第一个和第二个数字的索引的对象。hashmap将产品存储为键,将产品对存储为值。 我的代码的问题是,当涉及到以下场景时... A x b=c x d=e x f ...it无法工作,因为它只创建以下链接…… A x b=c x d和a x b=e x f .
所以,我对Java泛型很陌生。我正在用hashMap和hashSet构建一个图和一个邻接列表。我用Generics编写了这个类及其方法。我也把T扩展到Node了。为了打印邻接列表,
public class Graph<T extends Node>{
public static int time;
private HashMap<T, HashSet<T>> adjacencyList;
public Graph(){
this.adjacencyList = new HashMap<>();
在算法2课程中,Tim Roughgarden教授了以下方法来更新min堆中的相邻顶点(在从堆中提取min之后):
When a vertice v is added to the MST:
For each edge (v,w) in the unexplored tree:
1. Delete w from the min heap.
2. Recompute the key[w] (i.e. it's value from the unexplored tree
to the explored one).
3. Add t