在java的容器集合中,hashmap的使用频率可以说是相当高的。不过对于hashmap的存(put())以及取(get())的原理可能很多人还不大清楚,今天,我就给大家介绍下它是如何存如何取的。
本文地址 我们知道redux-saga 也是通过中间件的形式与 redux 本身连接起来。例如下面使用了redux-saga的react项目需要以下这样的 初始化
Python的Queue模块适用于多线程编程的FIFO实现。它可用于在生产者(producer)和消费者(consumer)之间线程安全(thread-safe)地传递消息或其它数据,因此多个线程可以共用同一个Queue实例。
存储:put 方法 put(key,value) 查询 : get 方法 get(key) java 代码如下
而Cache的容量有限,那如果cache满了怎么办? 当Cache的容量用完后,而又有新的内容需要添加进来时, 就需要挑选并舍弃原有的部分内容,从而腾出空间来放新内容。 那应该选取那一部分的内容和新内容进行替换呢?这就涉及到cache的替换算法,而LRU Cache就是cache替换算法中的一种! LRU Cache 的替换原则就是将最近最少使用的内容替换掉。其实,LRU译成最久未使用会更形象, 因为该算法每次替换掉的就是一段时间内最久没有使用过的内容。
字典(Map)与散列表(HashMap)是一种采用[键(key),值(value)]对的形式来存储数据的数据结构。
put(key, value):向哈希映射中插入(键,值)的数值对。如果键对应的值已经存在,更新这个值。
HashMap是日常开发中经常会用到的一种数据结构,在介绍HashMap的时候会涉及到很多术语,比如时间复杂度O、散列(也叫哈希)、散列算法等,这些在大学课程里都有教过,但是由于某种不可抗力又还给老师了,在深入学习HashMap之前先了解HashMap设计的思路以及以及一些重要概念,在后续分析源码的时候就能够有比较清晰的认识。
一个存节点的map+一个存桶的map+一个存桶的双向链表。桶本身也是一个双向链表。
在 线程队列Queue / 线程队列LifoQueue 文章中分别介绍了先进先出队列Queue和先进后出队列LifoQueue,而今天给大家介绍的是最后一种:优先队列PriorityQueue,对队列中的数据按照优先级排序,那么具体怎么用呢?
上篇文章介绍了 HashMap 在多线程并发情况下是不安全的,多线程并发推荐使用 ConcurrentHashMap ,那么 ConcurrentHashMap 是什么?它的设计思想是什么,源码是怎么实现的?
上一篇,大致介绍了作为工具人的我是如何基本使用这一套ELK 系统的。今天就讲讲这个最重要的E——基于Lucene的搜索引擎ElasticSearch(后面简称ES)。
在最终添加的方法中,出现了重复ID的报错。对于为什么ID会重复,我思考了很久也没有想通。我沿着代码往上找到了saveList。
最近有个小伙伴跟我诉苦,说他没面到LRU,他说他很久前知道有被问过LRU的但是心想自己应该不会遇到,所以暂时就没准备。
该文介绍了Java线程的通信方式,包括同步、半同步、半异步、异步,以及各自的区别和适用场景。还介绍了Java中的线程池和线程池中的线程如何通信。最后,通过一个例子详细讲解了使用Java中的 Condition 实现线程通信。
在put()方法中有调用addEntry()方法,这个方法里面是具体的存值,在存值之前还有判断是否需要扩容
下面演示对Mat对象中的每个像素点的值都进行取反操作,并且分别用这三种方法实现像素操作。
HashSet 不重复主要add 方法实现,使用 add 方法找到是否存在元素,存在就不添加,不存在就添加。HashSet 主要是基于HashMap 实现的,HashMap 的key就是 HashSet 的元素,HashSet 基于hash 函数实现元素不重复。首先看 add 方法:
基础数据结构的应用,HashMap中存的是key和Node,Node中存的是key和value
我们使用 put(key, value) 存储对象到 HashMap 中,使用 get(key) 从 HashMap 中获取对象。当我们给 put() 方法传递键和值时,我们先对键调用 hashCode() 方法,计算并返回的 hashCode 是用于找到 Map 数组的 bucket 位置来储存 Node 对象。
本文描述问题及解决方法适用于 腾讯云 Elasticsearch Service(ES)。
/**人脸识别处理中方法 * @param * @throws Exception */ @RequestMapping(value="/faceRecognition") @ResponseBody public Object faceRecognition() throws Exception{ Map<String,Object> map = new HashMap<String,Object>(); String errInfo = "error"; PageData
那我们今天主要讲的就是哈希表这种数据结构到底是什么样子的;哈希碰撞是怎么造成的以及是如何解决哈希碰撞的。
判断一个 9x9 的数独是否有效。只需要根据以下规则,验证已经填入的数字是否有效即可。
* 通过哈希map的key-value的方式来进行甄别,时间与空间复杂度都为O(N)
LRU 算法就是一种缓存淘汰策略,原理不难,但是面试中写出没有 bug 的算法比较有技巧,需要对数据结构进行层层抽象和拆解,本文 labuladong 就给你写一手漂亮的代码。
关于Java如何创建线程,大家都可以马上能想到有两种方法,无非不就是继承 Thread类和实现 Runnable接口嘛,顶多再加上个实现 Callable接口。而且 synchronized解决并发问题,如果学艺不精,锁住的对象是哪个都不知道,实在是不友好。
人群判存服务也被称为判定服务,即判断用户是否在指定的人群中。判存服务在业务中的使用也比较广泛,比如运营人员在画像平台上圈选了“游戏高转化”人群,对于人群中的用户需要在客户端上显示游戏入口从而引导用户进入游戏宣传页并下载应用,该需求可以通过人群判存服务来实现。当用户进入到客户端指定页面后可以调用判存服务,传入当前用户UserID并判断是否在“游戏高转化”人群中,客户端根据返回结果控制是否展示游戏入口。
当队列为空时。从队列中获取元素的线程会被堵塞。直到其它的线程往空的队列里插入新的元素;
LRU 算法就是一种缓存淘汰策略,原理不难,但是面试中写出没有 bug 的算法比较有技巧,需要对数据结构进行层层抽象和拆解,本文就带你写一手漂亮的代码。
1.SharedPreferences 是一种轻量级的文件文件存储方式,他将数据以值key-value方式存储在xml文件中
哈希表存放的是哈希值, HashSet 存储元素的顺序并不是按照存入时的顺序(和 List 显然不同) 而是按照哈希值来存的所以取数据也是按照哈希值取得。元素的哈希值是通过元素的 hashcode 方法来获取的, HashSet 首先判断两个元素的哈希值,如果哈希值一样,接着会比较 equals 方法 如果 equls 结果为 true , HashSet 就视为同一个元素。如果 equals 为 false 就不是同一个元素。哈希值相同 equals 为 false 的元素是怎么存储呢,就是在同样的哈希值下顺延(可以认为哈希值相同的元素放在一个哈希桶中)。也就是哈希一样的存一列。
Concurrent翻译过来是并发的意思,字面理解它的作用是处理并发情况的 HashMap,在介绍它之前先回顾下之前的知识。通过前面两篇学习,我们知道多线程并发下 HashMap 是不安全的(如死循环),更普遍的是多线程并发下,由于堆内存对于各个线程是共享的,而 HashMap 的 put 方法不是原子操作,假设Thread1先 put 值,然后 sleep 2秒(也可以是系统时间片切换失去执行权),在这2秒内值被Thread2改了,Thread1“醒来”再 get 的时候发现已经不是原来的值了,这就容易出问题。
查看两个元素是否属于同一集合即查看根节点是否是同一个 优化: 查看过程将沿途非根结点的结点最后直接挂在根结点上
获取对象的hashcode以后,先进行移位运算,然后再和自己做异或运算,即:hashcode ^ (hashcode >>> 16),这一步甚是巧妙,是将高16位移到低16位,这样计算出来的整型值将“具有”高位和低位的性质
上篇文章《Spring Cloud Gateway 限流操作》我讲过复杂的限流场景可以通过扩展RedisRateLimiter来实现自己的限流策略。
应用情景,有新的订单生成,后台进行消息提醒并播放音频(这里用到轮询简单实现):下面附代码
https://docs.oracle.com/cd/E11882_01/appdev.112/e25519/composites.htm#LNPLS99929
给定一个字符串 s 和一些长度相同的单词 words。找出 s 中恰好可以由 words 中所有单词串联形成的子串的起始位置。
在前文LMDB简介的基础上,本文介绍LMDB数据库的基本用法,包括环境environment创建、数据存储put、数据读取get等;
qsize() :返回queue的近似值。注意:qsize>0 不保证(get)取元素不阻塞。qsize< maxsize不保证(put)存元素不会阻塞
支持不支持循环引用this.allowCircularReferences这个参数,可以在之前将参数修改为false;
map是一个接口,是一个映射着key和value关系的容器,从定义上看,map不能包含重复的key,一个key最多只能映射一个value。map是否有序取决于它的实现类,treeMap是有序的,hashmap是无序的。
说的专业一点,HashMap是常用的用于存储key-value键值对数据的一个集合,底层是基于对Map的接口实现。每一个键值对又叫Entry,这些Entry分散的存储在一个由数组和链表组成的集合中。当然在Java8中,Entry变成了Node。
也许你是第一次听说这个DataStore,也许你有所耳闻,但从未使用过,不过都没有关系,随着这篇文章去熟悉DataStore。
默认的文件缓存,在执行该文件后,会在项目中storage/framework/cache/生成缓冲方件
排行榜zset的经典实现,现在的思路全都是查库的操作,由于业务原因,有些是异步操作,难免存在已经计分,但分数还没有入库,这时去查库,导致与实际的分数不一致的情况,通常排行榜本身的操作不是很频繁,但计分的操作很频繁,但也不排除有些业务场景有些"分数怪"刷分的情况,比如王者荣耀实时排列等。
本文基于ES 5.6.4,从性能和稳定性两方面,从linux参数调优、ES节点配置和ES使用方式三个角度入手,介绍ES调优的基本方案。当然,ES的调优绝不能一概而论,需要根据实际业务场景做适当的取舍和调整,文中的疏漏之处也随时欢迎批评指正。
当使用@EnableCachina 启动 Spring Boot 的缓存机制但又未添加其他缓存类库时,SpringBoot 会默认提供一个基 于 ConcurrentHashMap 实现的缓存组件 --ConcurrentMap-CacheManager。但官方文档已经明确提示,不建议在生产环境中使用该缓存组件。但它却是一个很好的学习缓存特性的工具。
背景 Elasticsearch(ES)作为NOSQL+搜索引擎的有机结合体,不仅有近实时的查询能力,还具有强大的聚合分析能力。因此在全文检索、日志分析、监控系统、数据分析等领域ES均有广泛应用。而完整的Elastic Stack体系(Elasticsearch、Logstash、Kibana、Beats),更是提供了数据采集、清洗、存储、可视化的整套解决方案。 本文基于ES 5.6.4,从性能和稳定性两方面,从linux参数调优、ES节点配置和ES使用方式三个角度入手,介绍ES调优的基本方案。当然,ES
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