【某大厂一面】HashSet底层怎么实现的
HashSet 是 Java 集合框架中的一个非常常用的集合类,它实现了 Set 接口,并且底层通常是通过 哈希表(HashMap)来实现的。要理解 HashSet 的底层实现,我们需要从哈希表的工作原理开始讲起。下面是对 HashSet 底层实现的详细解析。
1. HashSet 的基本特性
- 无重复元素:
HashSet不允许存储重复的元素。如果向HashSet中添加一个已经存在的元素,插入操作会失败。 - 不保证元素的顺序:
HashSet不保证元素的顺序,它会根据元素的哈希值决定元素存储的顺序。 - 支持
null元素:HashSet允许存储一个null元素。
2. HashSet 底层实现原理
HashSet 实际上是基于 哈希表 实现的,而哈希表的实现是通过 HashMap 类来完成的。其基本结构和工作原理如下:
HashSet使用了HashMap作为底层存储结构。- 每个
HashSet中的元素都会作为HashMap的 key 存储,而HashMap的 value 部分则始终使用一个固定的对象(通常是Object)作为占位符。
哈希表(HashMap)工作原理:
- 哈希值计算:当元素被插入到
HashSet中时,首先会计算该元素的哈希值(使用元素的hashCode()方法)。哈希值决定了元素应该存放在哈希表的哪个位置。 - 冲突处理:如果两个不同的元素有相同的哈希值(即哈希冲突),
HashMap会通过链表(在 Java 8 之后,也可能是红黑树)来处理这些冲突。链表或树结构会存储多个哈希值相同的元素。 - 键值存储:在
HashMap中,每个key对应着一个值(value)。在HashSet中,value部分是固定的,通常不关心具体的值。
HashSet 依赖 HashMap 的特点:
- 插入操作时,
HashSet会调用HashMap.put(key, value)方法来将元素作为key存储。 - 查找操作时,
HashSet会调用HashMap.containsKey(key)方法来判断该元素是否存在。 - 删除操作时,
HashSet会调用HashMap.remove(key)方法来删除元素。
3. HashSet 的常用操作分析
1. 添加元素(add())
当调用 HashSet 的 add() 方法时,底层实际上调用的是 HashMap 的 put() 方法:
- 计算元素的哈希值。
- 判断该元素是否已经存在于哈希表中(即是否有相同的哈希值且相等的元素)。
- 如果元素不存在,插入元素并返回
true;如果元素已经存在,返回false。
public boolean add(E e) {return map.put(e, PRESENT) == null; // map.put() 返回值为 null 表示插入成功
}
在 HashSet 中,PRESENT 是一个常量,通常是 new Object()。
2. 查找元素(contains())
查找操作会调用 HashMap 的 containsKey() 方法:
- 计算元素的哈希值。
- 判断该哈希值对应的桶中是否存在元素。
- 如果存在,进一步比较元素是否相等(使用
equals()方法),如果相等返回true,否则返回false。
public boolean contains(Object o) {return map.containsKey(o); // 调用 HashMap 的 containsKey()
}
3. 删除元素(remove())
删除操作会调用 HashMap 的 remove() 方法:
- 计算元素的哈希值。
- 查找该元素并删除。
public boolean remove(Object o) {return map.remove(o) == PRESENT; // 调用 HashMap 的 remove() 删除元素
}
4. 获取集合大小(size())
返回 HashSet 中存储的元素数量,底层是通过 HashMap 的 size() 方法获取的:
public int size() {return map.size(); // 调用 HashMap 的 size() 获取大小
}
4. HashSet 和 HashMap 的关系
HashSet本质上是对HashMap的包装,HashSet的元素会作为HashMap的key存储,而value部分固定不变。HashMap的key使用hashCode()和equals()方法来判断元素是否相等,所以HashSet中的元素也必须重写hashCode()和equals()方法。HashSet具有与HashMap相同的效率特性,所有常用操作(插入、查找、删除)的时间复杂度均为 O(1),但在最坏情况下(哈希冲突严重)为 O(n)。
5. HashSet 性能特点
由于 HashSet 底层是基于哈希表的,因此它在大多数情况下提供非常高效的性能:
- 插入操作:O(1),在没有哈希冲突的情况下,插入一个元素是常数时间。
- 查找操作:O(1),由于哈希表是基于哈希值查找元素,查找操作通常是常数时间。
- 删除操作:O(1),与查找操作类似,删除操作也基于哈希值进行快速定位。
- 最坏情况下:如果所有元素都发生哈希冲突(即所有元素都被分配到同一个桶中),则所有操作的时间复杂度会退化到 O(n)。
为了减少哈希冲突,HashSet 和 HashMap 都采用了动态扩容和哈希重哈希机制。当哈希表的负载因子(实际存储的元素数与数组容量之比)超过某个阈值时,会进行扩容(通常会将数组大小扩展为原来的 2 倍),并重新计算所有元素的哈希值并重新分配到新的数组位置。
6. HashSet 的扩容机制
HashSet 会根据负载因子和容量来动态调整内部存储数组的大小。默认情况下,HashSet 的初始容量为 16,负载因子为 0.75。
- 容量:是哈希表的数组大小。
- 负载因子:是哈希表的填充程度,默认值为 0.75。当哈希表中存储的元素个数超过容量的 75% 时,哈希表会进行扩容。
扩容操作会导致重新计算所有元素的哈希值,因此在性能方面可能会有一定的开销。
7. 总结
| 特性 | HashSet |
|---|---|
| 底层实现 | 基于 HashMap |
| 是否允许重复元素 | 不允许 |
| 是否保证顺序 | 不保证 |
| 存储元素的方式 | 元素作为 HashMap 的 key 存储,value 固定 |
| 插入操作时间复杂度 | O(1),最坏情况 O(n) |
| 查找操作时间复杂度 | O(1),最坏情况 O(n) |
| 删除操作时间复杂度 | O(1),最坏情况 O(n) |
HashSet 是一个高效的集合类,适用于需要去重、无序存储的场景。它的性能与哈希表的设计紧密相关,能够提供快速的插入、查找和删除操作。
小伙伴们在开发过程中有使用心得可以再评论区一块讨论哦
相关文章:
【某大厂一面】HashSet底层怎么实现的
HashSet 是 Java 集合框架中的一个非常常用的集合类,它实现了 Set 接口,并且底层通常是通过 哈希表(HashMap)来实现的。要理解 HashSet 的底层实现,我们需要从哈希表的工作原理开始讲起。下面是对 HashSet 底层实现的详…...
动手学图神经网络(3):利用图神经网络进行节点分类 从理论到实践
利用图神经网络进行节点分类:从理论到实践 前言 在之前的学习中,大家对图神经网络有了初步的了解。本次教程将深入探讨如何运用图神经网络(GNNs)来解决节点分类问题。在节点分类任务里,大家往往仅掌握少量节点的真实标签,却要推断出其余所有节点的标签,这属于归纳式学…...
免杀国内主流杀软的恶意样本分析
目录下存在愤怒的小鸟.exe和fun.dll文件,最新版火绒,windows defender,腾讯电脑管家,360静态扫描都未发现恶意程序 动态执行,杀软也未拦截 上传到virustotal网站分析恶意程序,只有三个引擎检测出来 die分析…...
第4章 基于中点电流的NPC逆变器中点电压平衡策略
1. 工作原理 1.1 NPC型三电平逆变器工作原理 NPC型三相三电平逆变器有A、B、C三个桥臂,其组成结构是相同的,本章以A相为例,对其工作原理进行分析。开关器件SA1和SA3、SA2和SA4为互补器件,通过控制开关器件的导通和关断状态&#…...
消息队列篇--通信协议篇--应用层协议和传输层协议理解
在网络通信中,传输层协议和应用层协议是OSI模型中的两个不同层次的协议,它们各自承担着不同的职责。 下文中,我们以TCP/UDP(传输层协议)和HTTP/SMTP(应用层协议)为例进行详细解释。 1、传输层协…...
FLTK - FLTK1.4.1 - demo - animgifimage
文章目录 FLTK - FLTK1.4.1 - demo - animgifimage概述笔记END FLTK - FLTK1.4.1 - demo - animgifimage 概述 知识点: 注册图像文件类型判断回调 FLTK支持的图像格式 GIF, BMP, ICO, PNM, PNG, jpg, svg 事件回调的注册 GIF图像显示为图片或动画的标志设置 // 超时回调的设置…...
目前市场主流的AI PC对于大模型本地部署的支持情况分析-Deepseek
以下是目前市场主流AI PC对**大模型本地部署支持情况**的综合分析,结合硬件能力、软件生态及厂商动态进行总结: --- ### **一、硬件配置与算力支持** 1. **核心处理器架构** - **异构计算方案(CPUGPUNPU)**:主流…...
1.2 基于深度学习的底层视觉技术
文章目录 高层视觉任务与底层视觉任务深度神经网络相对于传统方法的优势 高层视觉任务与底层视觉任务 计算机视觉中的任务包含高层视觉任务,底层视觉任务。高层视觉任务是处理语义级别相关的任务,例如图像分类、目标检测、图像分割等。底层视觉任务处理与…...
HTML 标题
HTML 标题 引言 HTML(超文本标记语言)是构建网页的基础,而标题则是网页中不可或缺的元素。标题不仅能够帮助用户快速了解网页内容,还能够对搜索引擎优化(SEO)产生重要影响。本文将详细介绍HTML标题的用法…...
SOME/IP--协议英文原文讲解3
前言 SOME/IP协议越来越多的用于汽车电子行业中,关于协议详细完全的中文资料却没有,所以我将结合工作经验并对照英文原版协议做一系列的文章。基本分三大块: 1. SOME/IP协议讲解 2. SOME/IP-SD协议讲解 3. python/C举例调试讲解 Note: Thi…...
Microsoft Visual Studio 2022 主题修改(补充)
Microsoft Visual Studio 2022 透明背景修改这方面已经有很多佬介绍过了,今天闲来无事就补充几点细节。 具体的修改可以参考:Microsoft Visual Studio 2022 透明背景修改(快捷方法)_material studio怎么把背景弄成透明-CSDN博客文…...
UE(UltraEdit) 配置简易C/C++编译运行环境
该类型其他帖子 EmEditor 配置简易C/C 编译运行环境_emeditor 代码运行-CSDN博客 RJ TextEd 配置简易C/C 编译运行环境-CSDN博客 这种配置适合ACM竞赛,即要求不使用现代IDE,又想用一个比较好用、至少支持代码高亮的编辑器。 前提条件 1.Mingw GCC 已…...
使用 MSYS2 qemu 尝鲜Arm64架构国产Linux系统
近期,我的师弟咨询我关于Arm64架构的国产CPU国产OS开发工具链问题。他们公司因为接手了一个国企的单子,需要在这类环境下开发程序。说实在的我也没有用过这个平台,但是基于常识,推测只要基于C和Qt,应该问题不大。 1. …...
python Flask-Redis 连接远程redis
当使用Flask-Redis连接远程Redis时,首先需要安装Flask-Redis库。可以通过以下命令进行安装: pip install Flask-Redis然后,你可以使用以下示例代码连接远程Redis: from flask import Flask from flask_redis import FlaskRedisa…...
在Windows系统中本地部署属于自己的大语言模型(Ollama + open-webui + deepseek-r1)
文章目录 1 在Windows系统中安装Ollama,并成功启动;2 非docker方式安装open-webui3下载并部署模型deepseek-r1 Ollama Ollama 是一个命令行工具,用于管理和运行机器学习模型。它简化了模型的下载与部署,支持跨平台使用,…...
Haproxy入门学习二
一、Haproxy的算法 1.haproxy通过固定参数balance指明对后端服务器的调度算法,其中balance参数可以配置在listen或backend选项中 2.haproxy的调度算法分为静态和动态调度算法,其中有些算法可以根据参数在静态和动态算法中相互转换 3.静态算法:…...
Git图形化工具【lazygit】
简要介绍一下偶然发现的Git图形化工具——「lazygit」 概述 Lazygit 是一个用 Go 语言编写的 Git 命令行界面(TUI)工具,它让 Git 操作变得更加直观和高效。 Github地址:https://github.com/jesseduffield/lazygit 主要特点 主要…...
node 爬虫开发内存处理 zp_stoken 作为案例分析
声明: 本文章中所有内容仅供学习交流使用,不用于其他任何目的,抓包内容、敏感网址、数据接口等均已做脱敏处理,严禁用于商业用途和非法用途,否则由此产生的一切后果均与作者无关! 前言 主要说3种我们补环境过后如果用…...
基于Langchain-Chatchat + ChatGLM 本地部署知识库
一、相关环境 参考链接: Github:https://github.com/chatchat-space/Langchain-Chatchat Langchain-chatchat版本:v0.3.1 安装环境:Ubuntu:22.04,CUDA:12.1 二、搭建过程 2.1 环境配置 2.1.1 创建chatchat虚拟环…...
【C语言】main函数解析
一、前言 在学习编程的过程中,我们很早就接触到了main函数。在Linux系统中,当你运行一个可执行文件(例如 ./a.out)时,如果需要传入参数,就需要了解main函数的用法。本文将详细解析main函数的参数ÿ…...
《Qt C++ 与 OpenCV:解锁视频播放程序设计的奥秘》
引言:探索视频播放程序设计之旅 在当今数字化时代,多媒体应用已渗透到我们生活的方方面面,从日常的视频娱乐到专业的视频监控、视频会议系统,视频播放程序作为多媒体应用的核心组成部分,扮演着至关重要的角色。无论是在个人电脑、移动设备还是智能电视等平台上,用户都期望…...
【C语言练习】080. 使用C语言实现简单的数据库操作
080. 使用C语言实现简单的数据库操作 080. 使用C语言实现简单的数据库操作使用原生APIODBC接口第三方库ORM框架文件模拟1. 安装SQLite2. 示例代码:使用SQLite创建数据库、表和插入数据3. 编译和运行4. 示例运行输出:5. 注意事项6. 总结080. 使用C语言实现简单的数据库操作 在…...
JDK 17 新特性
#JDK 17 新特性 /**************** 文本块 *****************/ python/scala中早就支持,不稀奇 String json “”" { “name”: “Java”, “version”: 17 } “”"; /**************** Switch 语句 -> 表达式 *****************/ 挺好的ÿ…...
学校时钟系统,标准考场时钟系统,AI亮相2025高考,赛思时钟系统为教育公平筑起“精准防线”
2025年#高考 将在近日拉开帷幕,#AI 监考一度冲上热搜。当AI深度融入高考,#时间同步 不再是辅助功能,而是决定AI监考系统成败的“生命线”。 AI亮相2025高考,40种异常行为0.5秒精准识别 2025年高考即将拉开帷幕,江西、…...
AGain DB和倍数增益的关系
我在设置一款索尼CMOS芯片时,Again增益0db变化为6DB,画面的变化只有2倍DN的增益,比如10变为20。 这与dB和线性增益的关系以及传感器处理流程有关。以下是具体原因分析: 1. dB与线性增益的换算关系 6dB对应的理论线性增益应为&…...
Java求职者面试指南:计算机基础与源码原理深度解析
Java求职者面试指南:计算机基础与源码原理深度解析 第一轮提问:基础概念问题 1. 请解释什么是进程和线程的区别? 面试官:进程是程序的一次执行过程,是系统进行资源分配和调度的基本单位;而线程是进程中的…...
【Android】Android 开发 ADB 常用指令
查看当前连接的设备 adb devices 连接设备 adb connect 设备IP 断开已连接的设备 adb disconnect 设备IP 安装应用 adb install 安装包的路径 卸载应用 adb uninstall 应用包名 查看已安装的应用包名 adb shell pm list packages 查看已安装的第三方应用包名 adb shell pm list…...
论文阅读笔记——Muffin: Testing Deep Learning Libraries via Neural Architecture Fuzzing
Muffin 论文 现有方法 CRADLE 和 LEMON,依赖模型推理阶段输出进行差分测试,但在训练阶段是不可行的,因为训练阶段直到最后才有固定输出,中间过程是不断变化的。API 库覆盖低,因为各个 API 都是在各种具体场景下使用。…...
6个月Python学习计划 Day 16 - 面向对象编程(OOP)基础
第三周 Day 3 🎯 今日目标 理解类(class)和对象(object)的关系学会定义类的属性、方法和构造函数(init)掌握对象的创建与使用初识封装、继承和多态的基本概念(预告) &a…...
如何通过git命令查看项目连接的仓库地址?
要通过 Git 命令查看项目连接的仓库地址,您可以使用以下几种方法: 1. 查看所有远程仓库地址 使用 git remote -v 命令,它会显示项目中配置的所有远程仓库及其对应的 URL: git remote -v输出示例: origin https://…...
