比较 Python 中的列表推导式和 map(),reduce()函数 对一个列表（迭代器）中的元素进行批量处理是一个很常见的业务需求，在 Python 中，一般有三种解决方案：for循环，列表推导式，...或者map(),filter()函数。...三种方案的效率也可以进行一下比较。...可以看到 for 循环和列表推导式的效率是相近的，而map(),filter()方案就慢很多，这是因为map(),filter()方案中进行了大量的函数调用，而 Python 解释器对列表推导式有专门的优化...（迭代器）的处理，列表推导式是更简洁，效率更高的方案，也更 Pythonic，不过当列表推导式过于复杂的时候，转而使用for循环会使代码更好理解和可维护。
所以，散列表可以利用合适的散列函数，将关键字散列到合适的槽中（散列表数组中的一个位置）。直接寻址表查找一个数，时间复杂度直接就是O(1)，查找非常快。...如果散列表也要求时间复杂度和直接选指表对齐，也可以做到。...dis_k=6b117e84aecf6a3be298ea68195d9adf&dis_t=1581669642 通过上面的动画可以看到，散列表至少有25%的空间是空的，如果存储的元素是比较均匀分布的话，...= null) { TreeNode hd = null, tl = null; do { TreeNode p = replacementTreeNode...(e, null); if (tl == null) hd = p; else { p.prev
遍历 三、总结 一、前言 在上一章节我们讲解并用数据验证了，HashMap中的，散列表的实现、扰动函数、负载因子以及扩容拆分等核心知识点以及相应的作用。...插入 1.1 疑问点&考题 通过上一章节的学习：《HashMap核心知识，扰动函数、负载因子、扩容链表拆分，深度学习》 大家对于一个散列表数据结构的HashMap往里面插入数据时，基本已经有了一个印象。...= null) { // 又是单词缩写；hd = head (头部)，tl = tile (结尾) TreeNode hd = null, tl = null;...== null) hd = p; else tl.next = p; tl = p; } return...那么从实现的角度来看，这些种遍历都是从散列表中的链表和红黑树获取集合值，那么他们有一个什么固定的规律吗？
一、前言 在上一章节我们讲解并用数据验证了，HashMap中的，散列表的实现、扰动函数、负载因子以及扩容拆分等核心知识点以及相应的作用。...= null) { // 又是单词缩写；hd = head (头部)，tl = tile (结尾) TreeNode hd = null, tl = null;...= null); if ((tab[index] = hd) != null) // 转红黑树操作，这里需要循环比较，染色、旋转。...== null) hd = p; else tl.next = p; tl = p; } return...那么从实现的角度来看，这些种遍历都是从散列表中的链表和红黑树获取集合值，那么他们有一个什么固定的规律吗？
= null) { TreeNode hd = null, tl = null; do { // 3.将链表节点转红黑树节点...if (tl == null) // tl为空代表为第一次循环 hd = p; else {...// 5.如果不是第一次遍历，则处理当前节点的prev属性和上一个节点的next属性 p.prev = tl; //...// 6.将p节点赋值给tl，用于在下一次循环中作为上一个节点进行一些链表的关联操作（p.prev = tl 和 tl.next = p） tl = p;...= null)) return q; } // 6.2 否则使用定义的一套规则来比较k和p节点的key的大小, 用来决定向左还是向右查找
是顶级的接口 Hashtable Hashtable 是在Java早期实现的散列表，其实现也是依靠哈希表，我们都知道程序中有线程安全的问题。...因为同步，在性能上比较消耗的大，一般程序中不推荐，如果需要线程安全的hash表那么该类可以支持 该类在的key和value都不能是null。...= null) { TreeNode hd = null, tl = null; do { TreeNode p = replacementTreeNode(e, null); if (tl == null) hd = p;...维护双向列表，增加了空间和性能的上的消耗，如果不是特别需求建议不使用。 上面就是简单说的几个Map结构。这些都是我们平常使用的。应该注意其特点使用
HashMap 并不是直接获取 key 的 hashCode 作为 hash 值的，它会通过一个扰动函数（所谓扰动函数指的是HashMap的hash方法）进行一些列位运算和混合操作，使得最终的哈希值更加均匀的分布在哈希表的桶中...root() : this).find(h, k, null); } 当第一个节点的数据类型是红黑树时，则说明该桶已经树化，需要根据红黑树的逻辑进行定位 当第一个节点的数据类型是链表时，...= null) { TreeNode hd = null, tl = null; do { TreeNode p = replacementTreeNode(e, null); if (tl == null) hd = p;...= null); if ((tab[index] = hd) !
七、HashMap 扩容方法 resize() resize() 方法中比较重要的是链表和红黑树的 rehash 操作，先来说下 rehash 的实现原理： 我们在扩容的时候，一般是把长度扩为原来...看下图可以明白这句话的意思，n为table的长度，图（a）表示扩容前的key1和key2两种key确定索引位置的示例，图（b）表示扩容后key1和key2两种key确定索引位置的示例，其中hash1是key1...= null, tl = null; // hd指向头节点, tl指向尾节点 // 1.从调用该方法的节点, 即链表的头节点开始遍历, 将所有节点全转为链表节点 for (Node...为null, 则代表当前节点为第一个节点, 将hd赋值为该节点 if (tl == null) hd = p; // 4.否则, 将尾节点的...next属性设置为当前节点p else tl.next = p; tl = p; // 5.每次都将tl节点指向当前节点, 即尾节点
HashMap 关于hashmap的几点思考 1.hash函数是对key做处理，利用int 类型的hashCode()函数，获取32位hash 值，然后前32位与后32位做亦或获得。...= null){ TreeNode hd = null,tl = null; do{ TreeNode p = replacementTreeNode...(e,null); if(tl == null) hd = p; else{ p.prev...= tl; tl.next = p; } tl = p; }while ((e = e.next) !...= null); if((tab[index] = hd) !
** * 链表转红黑树的阈值 */ static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8; /** * [2] 红黑树转列表的阈值...table为空，则重新计算扩容上限 如果HashMap的扩容上限小于指定Map的size，那么执行resize进行扩容 将指定Map中所有的键值通过putVal方法放到HashMap中 这里使用到的hash函数实际上是一个扰动函数...个人认为，比较关键的一点是重新分配键值对到新table 这个时候要考虑三种情况： table中index位置只有一个元素 table中index位置上是一棵红黑树 table中index位置上是一条链表...= null) { // 将链表转成红黑树 // hd头节点、tl尾节点 TreeNode hd = null, tl...// 将树节点的前一个节点指向尾节点 p.prev = tl; tl.next = p;
什么是HashMap容器 【1】HashMap是使用频率最高的用于映射(键值对)处理的数据类型。...= null) { TreeNode hd = null, tl = null; //先将单链表转为双向链表 do {...TreeNode p = replacementTreeNode(e, null); if (tl == null) hd = p;...== null) hd = p; else tl.next = p; tl = p; } return hd; } Node<...， //如果当前链表节点的key实现了comparable接口，并且当前树节点和链表节点是相同Class的实例，那么通过comparable的方式再比较两者。
散列表中维护了一个数组，数组的每一个元素被称为一个桶（bucket），当你传入一个key = "a"进行查询时，散列表会先把key传入散列（hash）函数中进行寻址，得到的结果就是数组的下标，然后再通过这个下标访问数组即可得到相关联的值...我们上述讨论的仅仅是在密码学中的hash算法，而在散列表中所需要的散列函数是要能够将key寻址到buckets中的一个位置，散列函数的实现影响到整个散列表的性能。...，该函数返回了一个int值，所以任何你想要放入HashMap的自定义的抽象数据类型，都必须实现该函数和equals()函数，这两个函数之间也遵守着一种约定：如果a.equals(b) == true，那么...= null) { TreeNode hd = null, tl = null; // 转换链表节点为树节点，注意要处理好连接关系 do{...TreeNode p = replacementTreeNode(e, null); if(tl == null) hd = p;
= null) { //将单链变成双链 hd是链的头 tl是移动节点 TreeNode hd = null, tl = null; do {...== null){ hd = p; }else { p.prev = tl; tl.next...final Node untreeify(HashMap map) { Node hd = null, tl = null; //从调用出 知道 this...== null){ hd = p; }else{//剩下均进入的单链的构造 直到链表结束 tl.next = p; }...tl = p; } return hd; } 遍历双向链表，将TreeNode替换尾Node，执行链接操作，返回链表头节点用于赋值桶中根节点。
转载请以链接形式标明出处： 本文出自:103style的博客 base on jdk_1.8.0_77 目录 HashMap的常量介绍 HashMap的构造函数 HashMap的数据操作函数...(4.0) 如果当前 node 的 hash 和 key 和传入的 hash 和 key 相同，则通过(7.0) 更新 node。...= null) { TreeNode hd = null, tl = null; do {//2.0 TreeNode p =...replacementTreeNode(e, null); if (tl == null) hd = p; else {...hd = p; else tl.next = p; tl = p; } return hd; } putTreeVal 插入数据
美食之旅 本文中使用的数据是一份美食APP的数据，用来进行数据分析、处理和可视化图形的制作，主要包含内容： 数据的多种处理操作 基于pyecharts和plotly_express的饼图和柱状图制作 基于...Wordcloud和pyecharts的词云图制作 利用jieba分词，和去停用词后的词云图改进 ?...查看数据类型 meishi.dtypes ? 时间数据转换 将上面?...查看转变之后的数据类型： ?...基于星星（stars或comment_star） 对应关系 我们通过观察数据发现，这两个字段是一一对应的关系： sml-str50：5.0 sml-str40：4.0 sml-str30：
哈希函数：HashMap使用键的hashCode方法计算哈希值，并通过一定的算法将哈希值转换为数组的索引。...= null) { TreeNode hd = null, tl = null; do { TreeNode...p = replacementTreeNode(e, null); if (tl == null) hd = p;...= null); if ((tab[index] = hd) !...= null) hd.treeify(tab); } }}总结在JDK 1.8及之后的版本中，HashMap的底层实现主要依赖于数组、链表和红黑树的组合
本文将结合JDK 1.7和1.8的源码，深入探讨HashMap的结构实现和功能原理，篇幅有些长请耐心看完。...0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16); } 从上述函数我们可以看出几个比较关键的信息： HashMap支持key为null存储，为null的时候返回为0。...= null) { TreeNode hd = null, tl = null; // hd：树头部 do { // 创建红黑树根结点...TreeNode p = replacementTreeNode(e, null); if (tl == null) hd = p;...这一点需要结合我们新增时候的hash扰动函数来说，(n - 1) & hash我们在计算出位置的时候是通过n和hash之间的模运算得出的，如果此时我们的n发生了变化还沿用以前的位置就会出现找不到位置的情况
Guibas和Robert Sedgewick于1978年写的一篇论文。...= null) { // 头尾节点 hd-头 tl-尾 TreeNode hd = null, tl = null; do {...== null) hd = p; else { p.prev = tl; tl.next...hash值作比较 if ((ph = p.hash) > h) // < 0 left查找...) || (dir = compareComparables(kc, k, pk)) == 0) // 比较对象
= null) { TreeNode hd = null, tl = null; do { TreeNode p = replacementTreeNode...(e, null); if (tl == null) hd = p; else { p.prev...= tl; tl.next = p; } tl = p; } while ((e = e.next) !...= null); if ((tab[index] = hd) !...如下：transient Node[] table; ③ 进入resize()方法： 由于该方法内容比较多，所以这里以程序运行流程列明，其余代码请自行查看HashMap源码。
注：和上一篇有关联 （一） finally 和 输出异常信息 try: the_man = open(r'C:\Users\123456\Desktop\test.txt') ...，并存储到zs.txt和ls.txt中。...#调用dslist方法处理列表数据 with open(r'C:\Users\123456\Desktop\ls.txt','w') as the_other: tl.dslist(ls...（2） 处理列表数据的函数，模块名：the_list（Python笔记（二）中做过说明，这里做了一点修改） def dslist(the_list,the_file): #the_list...): #数据类型是否为列表 dslist(each_line,the_file) else: print(
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