教妹学 Java:大有可为的集合(3)

简介: 教妹学 Java:大有可为的集合

03、二哥,HashMap 和 TreeMap 有什么区别啊?


三妹,提问题越来越有艺术了啊?继续听哥给你慢慢讲啊。


HashMap 存储的是键值对,其键是一个哈希码(Hash 的直译,也称作散列)。来看源码。


public class HashMap<K,V>
{
    transient Node<K,V>[] table;
    static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
        final int hash;
        final K key;
        V value;
        Node<K,V> next;
    }
    public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {
        this.loadFactor = loadFactor;
        this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity);
    }
}


1)table 是一个 Node 数组,而 Node 是一个单向链表(只有 next)。HashMap 的键值对就存储在 table 数组中。


2)loadFactor 就是大名鼎鼎的加载因子,默认的加载因子是 0.75, 据说这是在时间和空间成本上寻求的一种折衷。


3)initialCapacity 就是初始容量,默认为 16。

 

4)threshold 是 HashMap 的阈值——判断是否需要对 HashMap 进行扩容,threshold 的值 = 容量 * 加载因子,当 HashMap 中存储的数据数量达到 threshold 时,就需要将 HashMap 的容量加倍。


“初始容量” 和 “加载因子”对 HashMap 的性能影响颇大。容量是 HashMap 中桶(见下图)的数量,初始容量只是 HashMap 在创建时的容量。加载因子是 HashMap 在其容量自动增加之前可以达到多满的一种尺度。




TreeMap 存储的是有序的键值对,基于红黑树(Red-Black tree)实现。可以在初始化的时候指定键位的排序方式,如果没有指定的话就根据键位的自然顺序进行排序。来看源码。


public class TreeMap<K,V>
{
    private final Comparator<? super K> comparator;
    private transient Entry<K,V> root;
    private static final boolean RED   = false;
    private static final boolean BLACK = true;
    static final class Entry<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
        K key;
        V value;
        Entry<K,V> left;
        Entry<K,V> right;
        Entry<K,V> parent;
        boolean color = BLACK;
    }
}


1)root 是红黑树的根节点,是一个 Entry 类型(按照 key 进行排序),包含了 key(键)、value(值)、left(左边的子节点)、right(右边的子节点)、parent(父节点)、color(颜色)。


2)comparator 是红黑树的排序方式,是一个 Comparator 接口类型,该接口里面有一个 compare 方法,有两个参数 T o1 和 T o2,是泛型的表示方式,表示待比较的两个对象,该方法的返回值是一个整形, o1大于o2,返回正整数; o1等于o2,返回0;o1小于o3,返回负整数。


总结一下就是,HashMap 适用于在 Map 中插入、删除和定位元素;TreeMap 适用于按自然顺序或自定义顺序遍历键(key)。


04、二哥,再讲讲二分查找呗!


三妹,没有任何问题,包在我身上。不过,在讲之前,你能先去给哥泡杯咖啡吗?


通常,我们从数组中查找一个元素时,需要对整个数组进行遍历。但如果这个数组是排序过的,就可以进行二分查找了。


二分查找的方式:


第一步,将数组中间位置上的元素与要查找的对象进行比较,如果两者相等,则查找成功;否则进行第二步。


第二步,利用中间位置将数组分割成前、后两个子集。


第三步,比较要查找的对象与中间位置上的元素,如果前者大于后者,则在后面的子集中按照之前的方式进行查找;否则,在前面的子集中按照之前的方式进行查找。


这样做可以将查找范围缩减一半,大大的减少了查询的次数。


Collections 类的 binarySearch() 方法实现了二分查找这个算法,可以直接使用,前提是先要排序,否则将返回 -2。源码如下。


private static <T>
int indexedBinarySearch(List<? extends Comparable<? super T>> list, T key) {
    int low = 0;
    int high = list.size()-1;
    while (low <= high) {
        int mid = (low + high) >>> 1;
        Comparable<? super T> midVal = list.get(mid);
        int cmp = midVal.compareTo(key);
        if (cmp < 0)
            low = mid + 1;
        else if (cmp > 0)
            high = mid - 1;
        else
            return mid; // key found
    }
    return -(low + 1);  // key not found
}


我们来测试一下。


List<String> list1 = new ArrayList<>();
list1.add("沉");
list1.add("默");
list1.add("王");
list1.add("二");
Collections.sort(list1); // 先要排序
System.out.println(Collections.binarySearch(list1, "王")); // 2


05、故事的未完待续


“二哥,终于讲完《集合》了,喝口咖啡吧!”三妹的态度很体贴。


“谢谢。”


“二哥,如果这篇文章继续遭受到批评,你会不会气馁啊?”三妹眨了眨眼睛,继续问我,我看到她长长的睫毛,真的很美。


“嗯,对于作者来说,当然希望文章能够得到正面的反馈,如果是负面的反馈,那也在我的意料之中。”


“为啥?”三妹很好奇。


“《教妹学 Java》是一种创新的写作手法,市面上还没有,新鲜、有趣的事物总需要一段时间才能被大众接受,否则也就不叫创新了。”


“二哥,为你的勇气点赞!”看到三妹很为我骄傲的样子,我的心里盛开了一朵牡丹花。


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