为什么HashMap使用红黑树而不使用AVL树? 红黑树适用于大量插入和删除:因为它是非严格的平衡树:只要从根节点到叶子节点的最长路径不超过最短路径的2倍,就不用进行平衡调节 AVL 树是严格的平衡树,上述的最短路径与最长路径的差不能超过 1,AVL 允许的差值小:在进行大量插入和删除操作时,会频繁地进行平衡调整,严重降低效率: 红黑树虽然不是严格的平衡树,但是其依旧是平衡树:查找效率是 O(logn): AVL也是 O(logn): 红黑树舍去了严格的平衡,使其插入,删除,查找的效率稳定在 O

相关文章 面试必会之ArrayList源码分析 面试必会之LinkedList源码分析 简介 HashMap最早出现在JDK1.2中,底层基于散列算法实现.HashMap 允许 null 键和 null 值,是非线程安全类,在多线程环境下可能会存在问题. 1.8版本的HashMap数据结构: 为什么有的是链表有的是红黑树? 默认链表长度大于8时转为树 结构 Node是HhaspMap中的一个静态内部类 : 1 //Node是单向链表,实现了Map.Entry接口 2 static class N

大家好,我是老三. HashMap作为我们熟悉的一种集合,可以说是面试必考题.简单的使用,再到原理.数据结构,还可以延伸到并发,可以说,就一个HashMap,能聊半个小时. 1.能说一下HashMap的数据结构吗? JDK1.7的数据结构是数组+链表,JDK1.7还有人在用?不会吧-- 说一下JDK1.8的数据结构吧: JDK1.8的数据结构是数组+链表+红黑树. 数据结构示意图如下: 其中,桶数组是用来存储数据元素,链表是用来解决冲突,红黑树是为了提高查询的效率. 数据元素通过映射关系,也就是

关于HashMap的扩容过程,请参考源码或百度. 我想记录的是1.8 HashMap扩容是对链表中节点的Hash计算分析. 对术语先明确一下: hash计算指的确定节点在table[index]中的链表位置index,不是节点的hash值. Node<K,V> loHead = null, loTail = null; //这两个是记录重新hash计算后仍在原位置(设为index)的节点 Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null; //这两个是记

哈希 Hash,一般翻译做“散列”,也有直接音译为“哈希”的,就是把任意长度的输入,通过散列算法,变换成固定长度的输出,该输出就是散列值.这种转换是一种压缩映射,也就是,散列值的空间通常远小于输入的空间,不同的输入可能会散列成相同的输出,所以不可能从散列值来唯一的确定输入值.简单的说就是一种将任意长度的消息压缩到某一固定长度的消息摘要的函数. 根据同一散列函数计算出的散列值如果不同,那么输入值肯定也不同.但是,根据同一散列函数计算出的散列值如果相同,输入值不一定相同. 两个不同的输入值,根据同一

1 HashMap简介 HashMap是实现map接口的一个重要实现类,在我们无论是日常还是面试,以及工作中都是一个经常用到角色.它的结构如下: 它的底层是用我们的哈希表和红黑树组成的.所以我们在学习HashMap底层原理的时候,需要有这两种数据结构的知识做铺垫,才能有更好的理解! 1.1 哈希表 散列表是由我们的数组和链表组成的,集成了两种数据结构的优点,我们先简单介绍一下这两种数据结构. 数组:数组存储区间是连续的,占用内存严重,故空间复杂度很大,但数组的二分查找时间复杂度很小,为 o(1)

本文学习知识点 1.二叉查找树,以及二叉树查找带来的问题. 2.平衡二叉树及好处. 3.红黑树的定义及构造. 4.ConcurrentHashMap中红黑树的构造. 在正式分析红黑树之前,有必要了解红黑树的发展过程,请读者耐心阅读. 二叉查找树 红黑树的起源得从二叉查找树(二叉排序树)说起.先来看二叉查找树的定义: 1.要么为一颗空树,要么就是一颗具有如下特性的二叉树. 2.左子节点的值必须小于等于父节点的值. 3.右子节点的值必须大于等于父节点的值. 每个节点都符合这个特性,所以易于查找,如下

阿里面试题 1. 如何实现一个高效的单向链表逆序输出? 2. 已知sqrt(2)约等于1.414,要求不用数学库,求sqrt(2)精确到小数点后10位 3. 给定一个二叉搜索树(BST),找到树中第 K 小的节点 4. LRU缓存机制 5. 关于epoll和select的区别,以下哪些说法是正确的 6. 从innodb的索引结构分析,为什么索引的 key 长度不能太长 7. MySQL的数据如何恢复到任意时间点? 8. NFS 和 SMB 是最常见的两种 NAS(Network Attached

前言 我大概我是从去年12月份开始看书学习,到今年的6月份,一直学到看大家的面经基本上百分之90以上都会,我就在5月份开始投简历,边面试边补充基础知识等.也是有些辛苦.终于是在前不久拿到了阿里的offer,定级P7. 我现在也来写面经,把我还能记住的,写下来,反馈给大家: 一面 : mysql知道哪些存储引擎,它们的区别 mysql索引在什么情况下会失效 mysql在项目中的优化场景,慢查询解决等 mysql有什么索引,索引模型是什么 B-树与B+树的区别?为什么不用红黑树 mysql主从同步怎

大家好,我是老三.上期发布了一篇:面渣逆袭:HashMap追魂二十三问,反响很好! 围观群众纷纷表示 不写,是不可能不写的,只有卷才能维持了生活这样子. 当然,我写的这一系列,不是背诵版,是理解版,很多地方都是在讲原理,内容也比较充足,死记硬背很难,大家一定要去理解性地去记忆. 这一篇,除了把之前的HashMap一些小错误进行修正,我还把相对"比较"简单的List也给请了进来,帮大家降降曲线,找找信心--用谢,留下赞就行. 引言 1.说说有哪些常见集合? 集合相关类和接口都在java.

开-闭原则就是软件实体应当对扩展开放,对修改关闭.(Software entities should be open for extension,but closed for modification.) 正如牛顿三大定律在经典力学中的位置一样,开闭原则是面向对象的可复用设计(Object Oriented Design或OOD)的基石,是最基础的设计原则,其它的设计原则都是开闭原则的具体形态,也就是说其它的设计原则是指导设计的工具和方法,而开闭原则才是其精神领袖.依照编程语言的称谓,开闭原则是

昨天俱乐部内部办了一个讲座,关于常规数据库系统实现,听了之后有点混乱,于是花了很多时间特地查了一些资料,基本上自己感觉自己是明白了.特地写下来. 文章开头说明三点, 第一点,本文针对常规数据库,是为了区别空间数据库: 第二点,本文不追求解释清楚各个细节,而是着重介绍整体的脉络,说白了就是,本文不细究怎么做,而是探讨为什么要这么做.举个例子,我会去探讨为什么要设计B树,而不会去说明B树是怎么操作的: 第三点,设计数据库存储结构的目的在于简化和协助对数据的访问. 1.  概述 计算机内部存储是分层次

0.#{}与${}区别 #{}实现的是向prepareStatement中的预处理语句中设置参数值,sql语句中#{}表示一个占位符即?. <!-- 根据id查询用户信息 --> <select id="findUserById" parameterType="int" resultType="user"> select * from user where id = #{id} </select> 使用占位符#

全网把Map中的hash()分析的最透彻的文章,别无二家. 2018年05月09日 09:08:08 阅读数:957 你知道HashMap中hash方法的具体实现吗?你知道HashTable.ConcurrentHashMap中hash方法的实现以及原因吗?你知道为什么要这么实现吗?你知道为什么JDK 7和JDK 8中hash方法实现的不同以及区别吗?如果你不能很好的回答这些问题,那么你需要好好看看这篇文章.文中涉及到大量代码和计算机底层原理知识.绝对的干货满满.整个互联网,把hash()分析的

MySQL逻辑架构: 第一层:客户端层,连接处理,授权认证,安全等功能.   第二层:核心层,查询解析,分析,优化,缓存,内置函数(时间,数学,加密),存储过程,触发器,视图   第三层:存储引擎.负责MySQL中数据的存储和提取. MySQL查询过程 客户端/服务端通信协议:需要注意的是,如果查询实在是太大,服务端会拒绝接收更多数据并抛出异常,因而在实际开发中,尽量保持查询简单且只返回必需的数据,减小通信间数据包的大小和数量是一个非常好的习惯,这也是查询中尽量避免使用 SELECT * 以及加

你知道HashMap中hash方法的具体实现吗?你知道HashTable.ConcurrentHashMap中hash方法的实现以及原因吗?你知道为什么要这么实现吗?你知道为什么JDK 7和JDK 8中hash方法实现的不同以及区别吗?如果你不能很好的回答这些问题,那么你需要好好看看这篇文章.文中涉及到大量代码和计算机底层原理知识.绝对的干货满满.整个互联网,把hash()分析的如此透彻的,别无二家. 哈希 Hash,一般翻译做“散列”,也有直接音译为“哈希”的,就是把任意长度的输入,通过散列算

传递多个参数一般用在查询上,比如多个条件组成的查询,有以下方式去实现: 版本信息: MyBatis:3.4.4 1.自带方法 <select id="getUserArticlesByLimit" resultMap="resultUserArticleList"> select user.id,user.userName,user.userAddress,article.id as aid,article.title,article.content f

一 B树的由来 B树指的是一类树,包括B-树,B+树,B*树等,是一种自平衡的搜索树,它类似普通的平衡二叉树,不同的一点是B树允许每个节点有更多的子节点.B树是专门为外部存储器设计的,如磁盘,它对于读取和写入大块数据有良好的性能,所以一般用在文件系统及数据库中. 1. 为什么不用二叉平衡树 传统用来搜索的平衡二叉树有很多,AVL树,红黑树等.这些树在一般情况下的查询性能非常好,但当数据量非常大的时候就无能为力了.数据量非常大时,内存不够用,大部分数据只能存放在磁盘上,只有需要的数据才加载到内存.

前言 大家好,这里是<齐姐聊算法>系列之 LRU 问题. 在讲这道题之前,我想先聊聊「技术面试究竟是在考什么」这个问题. 技术面试究竟在考什么 在人人都知道刷题的今天,面试官也都知道大家会刷题准备面试,代码大家都会写,那面试为什么还在考这些题?那为什么有些人代码写出来了还挂了? 大家知道美国的大厂面试 80%是在考算法,这其实是最近 5-10 年以谷歌.雅虎为首才兴起的:国内大厂对于算法的考察虽然没有这么狂热,但也越来越重视了. 那么算法面试真的只是在考算法吗?显然不是.本质上考的是思考问题的

底层结构分析 上面这两张图分别画出了JDK 1.7.1.8底层数据结构,在JDK 1.7.1.8中都使用 了散列算法,但是在JDK 1.8中引入了红黑树,在链表的长度大于等于8并且hash桶的长度大于等于64的时候,会将链表进行树化.这里的树使用的数据结构是红黑树,红黑树是一个自平衡的二叉查找树,查找效率会从链表的o(n)降低为o(logn),效率是非常大的提高. 为什么不将链表全部换成二叉树呢?这里主要有两个方面. 第一个是链表的结构比红黑树简单,构造红黑树要比构造链表复杂,所以在链表的节点不

Set子接口 特点:无序.无下标.元素不可重复. 方法:全部继承自Collection中的方法. Set实现类 HashSet: 基于HashCode实现了不重复. 当存入元素的哈希码相同时,会调用equals进行确认,如结果为true,则拒绝后者存入. TreeSet: 基于排列顺序实现元素不重复. 实现了SortedSet接口,对集合元素自动排序. 元素对象的类型必须实Comparable接口,指定排序规则. 通过CompareTo方法确定是否为重复元素. HashSet分析 无序性 不等于