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Java编程进阶之路 03】深入探索:HashMap的长度为什么是2的幂次方

导言 HashMap是Java中最常用的数据结构之一,用于存储键值对。其设计目标之一是提高查找、插入和删除操作的效率。...为了实现这一目标,HashMap采用了许多优化策略,其中之一就是将长度设置为2的幂次方。下面将详细解释为什么HashMap的长度是2的幂次方,并提供相关代码片段来支持这一观点。...此外,使用2的幂次方作为长度还可以简化内存分配和释放的过程,因为计算机系统通常使用2的幂次方大小的块来分配和释放内存。...05 历史与兼容性 最后,HashMap的长度选择为2的幂次方也受到了历史和兼容性的影响。在Java的早期版本中,HashMap就已经采用了这种设计方式,并且被证明是有效的。...随着Java的发展和演变,这种设计方式被保留了下来,并且成为了Java集合框架中哈希表实现的一种标准做法。保持这种设计方式也有助于确保Java与其他编程语言和库的兼容性。

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Java 必看的 Spring 知识汇总!有比这更全的我输!

从简单性、可测试性和松耦合性的角度而言,绝大部分Java应用都可以从Spring中受益。...依赖注入 Spring框架的核心功能有两个: Spring容器作为超级大工厂,负责创建、管理所有的Java对象,这些Java对象被称为Bean; Spring容器管理容器中Bean之间的依赖关系,Spring...当某个Java对象(调用者)需要调用另一个Java对象(被依赖对象)的方法时,在传统模式下通常有两种做法: 原始做法: 调用者主动创建被依赖对象,然后再调用被依赖对象的方法; 简单工厂模式: 调用者先找到被依赖对象的工厂...使用AspectJ实现AOP AspectJ是一个基于Java语言的AOP框架,提供了强大的AOP功能,其他很多AOP框架都借鉴或采纳其中的一些思想。...动态AOP实现是纯Java实现,因此无须特殊的编译器,但是通常性能略差。

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python基础及函数1

集合 Python3提供的有效数字精度:17位 字符串分片: >>>str1="I love you" ---------不能改变字符串的单个字符 >>>print(str1[0]) --------空格...-----------空格 math:数学模块   math.sqrt():平方根函数   from math import sqrt:导入函数   from math import *:导入模块内所有函数...math.e:自然对数的底(常数) math.pi:圆周率 math.fabs():绝对值,返回浮点数 math.sqrt():平方根,返回浮点数 math.pow(x,y):x的y次方 math.exp...calendar.weekday(year,month,day):返回指定日期是星期 内置函数: range([start],end,[step]):产生数字序列,不包括结束部分,默认start=0,...iter()) list(range()):生成列表   list() tuple(range()):生成元组   tuple() abs(x):绝对值,如果是复数则返回模 pow(x,y,[z]):x的y次方

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风靡全球的15则数学动图,让你秒懂数学概念

为了让孩子喜欢上数学,今天与各位一同分享则神奇的数学动图,非常形象生动,很多难以理解的数学定理,简直看完一目了然。希望能帮孩子们找到学习的动力,并让他们爱上数学! 1、被简单证明的勾股定理 ?...其实这里边的数字是括号平方(或立方、四次方等)的展开系数: ? 等号右边的 2 就对应于杨辉三角第三层中的 2。如果是三次方展开括号,就用第 4 层中的数字,以此类推。...如果直接就太麻烦啦!但是我们换一个方法: ? 把第二列调换顺序, 1 2 3…… 100 就可以变成 50 个 (1 100),也就是 5050。你也可以用其他数字试一试,是不是很神奇?

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浮点类型(float、double)在内存中如何存储?

在编程中,浮点类型数据主要用于表示小数,例如Java或C++中的float、double类型,Golang中的float32、float64类型。...我们知道二进制表示整数时,最低位代表2的0次方,往高位依次是2的1次方,2次方,3次方……那么对应的,二进制数小数点后面,最高位则是2的-1次方,-2次方,-3次方……如下图所示: image.png...下一步,将二进制表示为以2为底的科学计数法,如图: image.png 对于任何数字表示成二进制科学计数法以后,一定是1点(尾数)乘以2的多少次方(指数)。...对于小于零的负数来说,就是负1点(尾数)乘以2的多少次方(指数)。所以要存这个数,需要存储三个部分:正负号,尾数,指数。 image.png 具体存储方式如上图所示。

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机器学习虾扯淡之线性回归No.39

w是啊?b又是啊?bbbbb就你bb。 好嘛。。 那我们肯定是误差越小越好,越符合情况越好啊。搬出小学课本查了查,嗯,最小二乘法。 简单来说,就是尽量让直线上预测的点跟实际的点欧拉距离最小。...作为一个小学生,我知道上面这个是一元二次方程,我直接抛物线求最小值就可以了。完美。 但是吖,我们生活中,遇到的可不仅仅是一元二次吖,可能是N元N次啊,你怎么求?...这里会有三种模式,上面说的是Batch - Gradiant Descent,批量梯度下降,也就是每次把所有的值都代进去一遍。 第二种是 Stochastic - Gradiant Descent。...随机算法随机解,解到哪里哪里。 还有一种折中算法 Mini-Batch Gradiant Descent。小批量梯度下降。每次代入一小批,然后一下。 第三种其实是最常用的。...第三种,马马虎虎,多几次还是能算好的。 谁叫人丑就要多学习呢? 0x01核函数 有时候我们会发现,这他妈直线哪能描述我的想法啊?不行,我要换,换换换。

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