hashset底层为hashmap。 源码如下： /** * Constructs a new, empty set; the backing HashMap instance has * default initial capacity (16) and load factor (0.75). */ public HashSet() { map = new HashMap<>(); } 默认 initial capacity（hashmap底层数组大小）为16，load factor 为 0.75 add() 方法 /** * Adds the specified element to this set if it is not already present. * Mo...阅读全文
##前言： java GoLinkedList的简易实现，代码中注释比较详尽，通俗易懂,注意事项亦在注解中标明。 ###正文： GoLinkedList.java package com.anteoy.dataStructuresAndAlgorithm.javav2.my; import java.util.Iterator; /** * Created by zhoudazhuang on 17-3-1. * Description: 简易Linkedlist实现 */ public class GoLinkedList
提一下哈希表，看下百科： 散列表（Hash table，也叫哈希表），是根据关键码值(Key value)而直接进行访问的数据结构。也就是说，它通过把关键码值映射到表中一个位置来访问记录，以加快查找的速度。这个映射函数叫做散列函数，存放记录的数组叫做散列表。 给定表M，存在函数f(key)，对任意给定的关键字值key，代入函数后若能得到包含该关键字的记录在表中的地址，则称表M为哈希(Hash）表，函数f(key)为哈希(Hash) 函数。 简单理解：1.通过某种算法（使用key的hash算法）,计算出key的磁盘散列值，优点为速度和易用。 2.hashmap底层实现仍为数组（HashMap 底层就是一个数组结构，数组中的每一项又是一个链表。数组每个元素里存的是链表的表头信息，有了表头就可以遍...阅读全文
##前言： java GoBinaryHead二叉堆binaryheap实现优先队列（堆） 1. 二叉堆是完全二叉树 因为完全二叉数的规律（root始终最小） 用数组实现此数据结构优于链表 2. ，注意在插入和删除时，需要在数组实现的完全二叉树结构代码中，对原有节点数据进行上滤和下滤，插入时，和子树的根节点比较， 只有比子树根节点大才能满足定义， 否则循环交换位置。堆内元素向下移动为 下滤，删除后空余的位置，从上至下找最小儿子节点填充 3. 在printHeap()方法中对数组的遍历使用了去null操作。 4. 代码中已给出比较详尽注释。 ###正文： GoBinaryHeap.java package com.anteoy.dataStructuresAndAlgorithm.javav2...阅读全文
在开发过程中，map是必不可少的数据结构，在Golang中，使用map或多或少会遇到与其他语言不一样的体验，比如访问不存在的元素会返回其类型的空值、map的大小究竟是多少，为什么会报"cannot take the address of"错误，遍历map的随机性等等。 本文希望通过研究map的底层实现，以解答这些疑惑。 基于Golang 1.8.3 1. 数据结构及内存管理 hashmap的定义位于 src/runtime/hashmap.go 中，首先我们看下hashmap和bucket的定义： type hmap struct { count int // 元素的个数 flags uint8 // 状态标志 B uint8 // 可以最多容纳 6.5 * 2 ^ B 个元素，6.5为装载...阅读全文
map是Go语言中基础的数据结构，在日常的使用中经常被用到。但是它底层是如何实现的呢？ Golang中map的底层实现是一个散列表，因此实现map的过程实际上就是实现散表的过程。在这个散列表中，主要出现的结构体有两个，一个叫hmap(a header for a go map)，一个叫bmap(a bucket for a Go map，通常叫其bucket)。这两种结构的样子分别如下所示：hmap: 图中有很多字段，但是便于理解map的架构，你只需要关心的只有一个，就是标红的字段：buckets数组。Golang的map中用于存储的结构是bucket数组。而bucket(即bmap)的结构是怎样的呢？ bucket： 相比于hmap，bucket的结构显得简单一些，标红的字段依然是“核心”...阅读全文
本节介绍一种应文件系统所需而生的一种 B-树的变型树——B+树。前面介绍了B-树，B+树其实同B-树有许多相同之处，本节将用B-树同B+树通过对比两者的差异来介绍B+树。 什么是B+树？ 一颗 m 阶的 B+树和 m 阶的 B-树的差异在于： 有 n 棵子树的结点中含有 n 个关键字； 在上一节中，在 B-树中的每个结点关键字个数 n 的取值范围为⌈m/2⌉ -1≤n≤m-1，而在 B+树中每个结点中关键字个数 n 的取值范围为：⌈m/2⌉≤n≤m。 所有的叶子结点中包含了全部关键字的信息，及指向含这些关键字记录的指针，且叶子结点本身依关键字的大小自小而大顺序链接。 所有的非终端结点（非叶子结点）可以看成是索引部分，结点中仅含有其子树（根结点）中的最大（或最小）关键字。 例如，图 1 中所示...阅读全文
最近在技术博客中看到一篇关于 HashMap 的优化使用建议，觉得非常有意思，于是转载该篇博文，和大家一起分享技术。 HashMap 在JDK 7 与 JDK8 下的差别顺便理一下HashMap.get(Object key)的几个关键步骤，作为后面讨论的基础。 1.1 获取key的HashCode并二次加工因为对原Key的hashCode质量没信心，怕会存在大量冲突，HashMap进行了二次加工。 JDK7的做法： h ^= (h >>> 20) ^ (h >>> 12);return h ^ (h >>> 7) ^ (h >>> 4); JDK8 因为对自己改造过的哈希大量冲突时的红黑树有信心，所以简单一些，只是把高16位异或下来。 return h ^ (h >>> 16); 所以即使...阅读全文
1、 计算机的存储体系 内存是计算机很重要的一个资源，因为程序只有被加载到内存中才可以运行；此外，CPU所需要的指令与数据也都是来自内存的。可以说，内存是影响计算机性能的一个很重要的因素。 在介绍内存管理的细节前，先要了解一下分层存储器体系： 大部分的计算机都有一个存储器层次结构，即少量的非常快速、昂贵、易变的高速缓存(cache)；若干兆字节的中等速度、中等价格、易变的主存储器(RAM)；数百兆或数千兆的低速、廉价、不易变的磁盘。这些资源的合理使用与否直接关系着系统的效率。 CPU缓存（Cache Memory）：是位于CPU与内存之间的临时存储器，它的容量比内存小的多但是交换速度却比内存要快得多。缓存的出现主要是为了解决CPU运算速度与内存 读写速度不匹配的矛盾，因为CPU运算速度要比内...阅读全文
Netty之ChannelPipeline理解二 ChannelPipeline不是单独存在,它肯定会和Channel、ChannelHandler、ChannelHandlerContext关联在一起,所以有关概念这里一起讲。 参考：https://www.cnblogs.com/qdhxhz/p/10234908.html ChannelPipeline不是单独存在,它肯定会和Channel、ChannelHandler、ChannelHandlerContext关联在一起,所以有关概念这里一起讲。 ChannelHandler 概念 handler.png ChannelHandler下主要是两个子接口 ChannelInboundHandler(入站): 处理输入数据和Channel...阅读全文
登录注册写文章首页下载APPIT技术抽奖Skip List--跳表（全网最详细的跳表文章没有之一）fanrui关注赞赏支持Skip List--跳表（全网最详细的跳表文章没有之一）跳表是一种神奇的数据结构，因为几乎所有版本的大学本科教材上都没有跳表这种数据结构，而且神书《算法导论》、《算法第四版》这两本书中也没有介绍跳表。但是跳表插入、删除、查找元素的时间复杂度跟红黑树都是一样量级的，时间复杂度都是O(logn)，而且跳表有一个特性是红黑树无法匹敌的（具体什么特性后面会提到）。所以在工业中，跳表也会经常被用到。废话不多说了，开始今天的跳表学习。 通过本文，你能 get 到以下知识： 什么是跳表？ 跳表的查找、插入、删除元素的流程 跳表查找、插入、删除元素的时间复杂度 跳表插入元素时，如何动态...阅读全文
很早期的时候，互联网人口激增带来的巨大流量红利，那时候企业最核心竞争力是什么？就是如何收割流量和如何变现流量，追逐规模效应的模式创新，这个时期是“一快遮百丑”。但当流量红利过去后，效率和效果这个事情就不得不重视起来了，让用户更好的使用你的东西，让你的东西更精准化、让策略方案更具有效率，这样，才能在千千万万的类似企业中生存下去。那么，企业必然需要慢慢地远离“我觉得吧”、“我感觉”、“可能”、“或者”、“按道理应该”等这种词汇，一切回归到数据中去，让你的决策跟着数据走。在这样的大背景下，对于产品经理来说，是风险，也是机会。风险在于，你再也不能完全凭感觉做产品决策了，因为决策失误会导致转化率再次降低、用户流失加快、获客成本升高，甚至影响公司的营收增长，造成资金链断裂。机会在于，企业数据将成为企业的...阅读全文
图解LinkedHashMap原理1 前言 LinkedHashMap继承于HashMap，如果对HashMap原理还不清楚的同学，请先看上一篇：图解HashMap原理 2 LinkedHashMap使用与实现 先来一张LinkedHashMap的结构图，不要虚，看完文章再来看这个图，就秒懂了，先混个面熟： LinkedHashMap结构.png 2.1 应用场景 HashMap是无序的，当我们希望有顺序地去存储key-value时，就需要使用LinkedHashMap了。 Map
大热的《阿里巴巴Java开发规约》中有提到： 【推荐】集合初始化时，指定集合初始值大小。说明：HashMap使用如下构造方法进行初始化，如果暂时无法确定集合大小，那么指定默认值（16）即可： public HashMap (int initialCapacity) { this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR); } 看到代码规约这一条的时候，我觉得是不是有点太 low 了，身为开发，大家都知道 HashMap 的原理。 什么？这个要通过插件监测？没必要吧，哪个开发不知道默认大小，何时 resize 啊，然后我和孤尽打赌随机咨询几位同学以下几个问题： HashMap 默认bucket数组多大？ 如果new HashMap<>(19)，bucket数组...阅读全文
通过前面文章的介绍，相信大家对Java集合框架有了简单的理解，接下来说说集合中最常使用的一个集合类的父类，List 集合。那么，List到底是什么？它有哪些特性？又该如何使用呢？让我们一起来揭开List的神秘面纱。 List，顾名思义，就是列表的意思。在Java中，List是一个接口，它继承了Collection接口，表示一个有序的、可重复的元素集合。下面我们从List 接口的概念、特点和常用方法等方面来介绍List。 ## 一、List 接口介绍 java.util.List 接口，继承自 Collection 接口(可以回看咱们第二篇中的框架体系)，List 接口是单列集合的一个重要分支，习惯性地将实现了List 接口的对象称为List集合。  数据结构往往同高效的检索算法和索引技术有关。 这句话是啥意思...阅读全文
上篇我们介绍了单列集合中常用的list接口，本篇我们来聊聊单列集合中的另外一个重要接口Set集合。 ### 1 Set 介绍 java.util.Set接口和java.util.List接口一样，同样实现了Collection接口，它与Collection接口中的方法基本一致，并没有对Collection接口进行功能上的扩充，只是比Collection接口更加严格了。 与List接口不同的是，Set接口中元素无序，并且都会以某种规则保证存入的元素不出现重复，这里的某种规则，我们在后面中给大家揭秘，大家不要着急。 - 无序 - 不可重复 它没有索引，所以不能使用普通for 循环进行遍历。 >Set 集合 遍历元素的方式 迭代器，增强for 来，我们通过案例练习来看看 ``` //创建集合对象 ...阅读全文
## 1 概述 现实生活中，我们常会看到这样的一种集合：IP地址与主机名，身份证号与个人，学号与学生等，这种一一对应的关系，就叫做映射。Java提供了专门的集合类用来存放这种对象关系的对象，即java.util.Map接口。 Map 接口下的集合与Collection 接口下的集合，他们的存储形式有所不同，如下图：  Collection 集合，元素是独立的，存储的元素是一个一个的存储。Map中的集合，元素是成对出现。每个元素由键与值两部分组成，通过键可以找到所对应的值。所以我们前面所说 Collection是单列集...阅读全文
 前端高手特训 从0到1带你手写一个微信小程序底层框架，今天就带着大家从0到深入学习小程序框架底层原理，无论你是一位新手，还是一位有经验的开发者，能够自研一套小程序底层框架，都是你突破技术瓶颈有效途径。 今天就由我带领大家从架构设计 ，原理剖析，再到源码的实现，一步步地实战构建一个完整的微信小程序底层框架，让你深度掌握小程序双线程原理，助力你具备把握最佳机会的能力和提升获取心仪Offer的成功率，成为一个真正有实力的技术人才 。 小程序使用的是Exparser组件模型，Exparser组件模型与Web Components中...阅读全文
Arthas 官方社区正在举行征文活动，参加即有奖品拿哦~点击投稿 作者 | 张云翔 最近我们线上有个应用服务器有点上头，CPU总能跑到99%，我寻思着它流量也不大啊，为啥能把自己整这么累？于是我登上这台服务器，看看它到底在干啥！ 以前碰到类似问题，可能会考虑使用 top -Hp 加 jstack 命令去排查，虽然能大致定位到问题范围，但有效信息还是太少了，多数时候还是要靠猜。今天向大家推荐一款更高效更精准的工具：Arthas！Arthas 是 Alibaba 开源的 Java 诊断工具，能够帮助我们快速定位线上问题。基本的安装使用可以参考官方文档：https://alibaba.github.io/arthas 这次我们利用它来排查 CPU 负载高的问题。CPU 负载过高一般是某个或某几个...阅读全文
HashMap是Java中的一个集合类，它实现了Map接口，提供了一种存储键值对的方式。你可以把它想象成一个没有固定大小和形状的储物柜，你可以随时往里面放东西，也可以随时取出东西。而且，这个储物柜还有一个神奇的功能，那就是无论你放进去的是什么，取出来的总是你放进去的那个。 上篇文章讲了Map接口的概念，以及Map接口中的常用方法和对Map集合的遍历，本篇文章我们将继续介绍另一个十分重要的双列集合—HashMap。 ## HashMap 概念 HashMap集合是Map接口的一个实现类，它用于存储键值映射关系，该集合的键和值允许为空，但键不能重复，且集合中的元素是无序的。 #### 特点 HashMap底层是由哈希表结构组成的，其实就是“数组+链表”的组合体，数组是HashMap的主体结构，链...阅读全文
本文分享自天翼云开发者社区《nvme磁盘故障注入方法》，作者：曹****飞在存储系统中，磁盘的故障是很可能出现的问题。存储软件的设计需要对故障进行处理，提高系统的健壮性。然而磁盘的故障是不可控的，当我们想测试软件故障处理的分支时，不是很方便。用软件模拟的方法能覆盖的场景比较少，而且和实际故障的差距会比较大。因此，如果能让故障下沉到磁盘，尽可能的靠近磁盘，才能构造出尽可能真实的故障场景。本文针对nvme磁盘，在磁盘驱动这一层调研了几种可以注入磁盘故障的方法。1. write uncorrectable通过向nvme控制器发送write uncor命令，标记指定的LBA范围为invalid，当读到这个LBA范围时，ctrl会返回Unrecovered Read Error错误。可以用于模拟读的m...阅读全文
本文分享自天翼云开发者社区《redis渐进式rehash》，作者:l****nRedis是k-v型数据库，其内部设计了一种dict类型的数据结构用来存储键值结构。dict 通常的存储结构是 Key-Value 形式的，通过 Hash 函数对 key 求 Hash 值来确定 Value 的位置，因此也叫 Hash 表，是一种用来解决算法中查找问题的数据结构，默认的算法复杂度接近 O(1)。使用哈希表总是会遇到哈希碰撞问题，dict使用拉链法将发生碰撞的元素组成链表，挂在发生碰撞的桶下，但是随着存储元素的不断增加，碰撞发生的几率也不断增大，一个桶下链接的链表长度越来越长，定位一个key的时间复杂度就无法保证了，redis作为内存数据库，本身追求的是更高的处理性能，线性增加的耗时无疑是不能接受的，...阅读全文
一、REDIS_INCODING_HT (dict字典，hashtable） dict是一个用于维护key和value映射关系的数据结构。redis的一个database中所有的key到value的映射，就是使用一个dict来维护的。不过，他在redis被使用的地方还很多，比如，一个redis hash结构，当它的field较多的时候，便会采用dict来存储。再比如，redis配合使用dict和skiplist来共同维护一个zset。 在redis中，dict也是一个基于哈希表的算法。和传统的哈希算法类似，它采用某个哈希函数从key计算得到哈希表中的位置，用拉链发解决冲突，并在元素数量超过装载因子的时候rehash。redis的hash表最显著的一个特点，就在于它哈希表的重哈希，采用了一种增...阅读全文
点击关注“有赞coder”获取更多技术干货哦～作者：张云翔团队：安全技术最近我们线上有个应用服务器有点上头，CPU总能跑到99%，我寻思着它流量也不大啊，为啥能把自己整这么累？于是我登上这台服务器，看看它到底在干啥！以前碰到类似问题，可能会考虑使用top -Hp 加 jstack命令去排查，虽然能大致定位到问题范围，但有效信息还是太少了，多数时候还是要靠猜。今天向大家推荐一款更高效更精准的工具：Arthas！Arthas 是Alibaba开源的Java诊断工具，能够帮助我们快速定位线上问题。基本的安装使用可以参考官方文档：https://alibaba.github.io/arthas 这次我们利用它来排查CPU负载高的问题。CPU负载过高一般是某个或某几个线程有问题，所以我们尝试使用第一个...阅读全文
