Cartes. Ils n’ont peut-être pas de trésors cachés ou ne marquent pas le point « X » dans votre chasse à l’or, mais ils constituent un trésor dans le développement Java. Que vous soyez un développeur débutant ou un architecte chevronné avec un clavier taché de café, comprendre Maps améliorera votre jeu de codage. Embarquons pour un voyage épique à travers tous les coins et recoins de Maps en Java.
En termes simples, une Map est une structure de données qui stocke des paires clé-valeur. Pensez-y comme à un dictionnaire du monde réel : vous avez un mot (clé) et sa signification (valeur). Chaque clé d'une carte doit être unique, mais les valeurs peuvent être dupliquées.
Mise en cache : Stocke les résultats pour éviter les calculs répétés.
Indexation de base de données : Accès rapide aux données avec clés primaires.
Configurations : stockez les paramètres et les préférences sous forme de paires clé-valeur.
Comptage des fréquences : Comptez les occurrences d'éléments (par exemple, les fréquences de mots).
Les cartes brillent dans les scénarios où des recherches, des insertions et des mises à jour rapides sont nécessaires. Ils sont utilisés pour modéliser des relations où un identifiant unique (clé) est associé à une entité spécifique (valeur).
Java fournit une variété de cartes pour répondre à différents besoins :
3.1 Carte de hachage
Implémentation : Utilise une table de hachage .
Performance : O(1) temps moyen des opérations get et put.
Caractéristiques : Non ordonné et autorise une clé nulle et plusieurs valeurs nulles.
Disposition de la mémoire : les clés sont stockées dans un tableau de compartiments ; chaque bucket est une liste chaînée ou un arbre (si les collisions dépassent un seuil).
3.2 LinkedHashMap
Implémentation : étend HashMap avec une liste chaînée pour maintenir l'ordre d'insertion .
Cas d'utilisation : Lorsque l'ordre des entrées doit être préservé (par exemple, le cache LRU).
Performance : Légèrement inférieure à HashMap en raison de la surcharge de la liste chaînée.
3.3 TreeMap
Implémentation : Utilise un Arbre rouge-noir (un type d'arbre de recherche binaire équilibré).
Performance : O(log n) pour les opérations d'obtention, de mise et de suppression.
Caractéristiques : Triées selon l'ordre naturel des clés ou un comparateur personnalisé.
3.4 Table de hachage
Alerte Histoire Ancienne : Une relique des débuts de Java, synchronisée et thread-safe, mais avec une lourde pénalité en termes de performances.
Caractéristiques : N'autorise pas les clés ou valeurs nulles.
3.5 ConcurrentHashMap
Thread-safe Hero : Conçu pour un accès simultané sans verrouiller toute la carte.
Mise en œuvre : utilise un mécanisme de verrouillage basé sur des segments.
Performance : Fournit un débit élevé sous accès simultané en lecture-écriture.
4.1 HashMap en profondeur
Hashing : Une clé est passée à une fonction de hachage, qui renvoie un index dans le tableau (bucket).
Résolution de collision : Lorsque plusieurs clés produisent le même index de hachage :
int hash = key.hashCode() ^ (key.hashCode() >>> 16); int index = hash & (n - 1); // n is the size of the array (usually a power of 2)
4.2 Éléments internes de TreeMap
Arbre Rouge-Noir : L'arbre auto-équilibré garantit que le chemin le plus long de la racine à une feuille n'est pas plus de deux fois plus long que le chemin le plus court.
Ordre : trie automatiquement les clés soit dans l'ordre naturel, soit en fonction d'un comparateur.
4.3 Mécaniques ConcurrentHashMap
Bucket Locking : utilise des verrous à granularité fine sur des segments séparés pour améliorer la concurrence.
Efficacité de la mémoire : utilise une combinaison de tableaux et de nœuds liés.
Passons en revue les méthodes les plus couramment utilisées avec de simples extraits de code :
5.1 put (clé K, valeur V)
Insère ou met à jour une paire clé-valeur.
Map<String, Integer> map = new HashMap<>(); map.put("Alice", 30); map.put("Bob", 25);
5.2 obtenir (clé d'objet)
Récupère la valeur associée à une clé.
int age = map.get("Alice"); // 30
5.3 contientClé (Clé d'objet)
Vérifie si la carte contient une clé spécifique.
boolean exists = map.containsKey("Bob"); // true
5.4 supprimer (clé objet)
Supprime le mappage pour une clé spécifique.
map.remove("Bob");
5.5 EntrySet(), keySet(), valeurs()
Itère sur les entrées, les clés ou les valeurs.
for (Map.Entry<String, Integer> entry : map.entrySet()) { System.out.println(entry.getKey() + " = " + entry.getValue()); }
HashMap est structuré autour de buckets (tableaux). Chaque compartiment pointe vers :
Une seule entrée
Une liste chaînée/arborescence (collision présente).
Si key1 et key2 ont le même hachage, elles vont dans le même bucket :
Avant Java 8 : Liste chaînée.
Java 8 : Se convertit en arbre lorsque le nombre d'éléments dans un bucket dépasse un seuil.
Représentation visuelle :
int hash = key.hashCode() ^ (key.hashCode() >>> 16); int index = hash & (n - 1); // n is the size of the array (usually a power of 2)
Utilisation courante dans des algorithmes tels que les compteurs de fréquence de mots ou le nombre de caractères dans les chaînes.
Map<String, Integer> map = new HashMap<>(); map.put("Alice", 30); map.put("Bob", 25);
int age = map.get("Alice"); // 30
Quand utiliser Maps :
Tâches lourdes en recherche : Si vous avez besoin d'une complexité temporelle O(1).
Problèmes de comptage et de fréquence : courants dans la programmation compétitive.
Mise en cache et mémorisation : Les cartes peuvent être utilisées pour mettre en cache les résultats pour une programmation dynamique.
Étant donné un tableau d'entiers, renvoie les indices des deux nombres qui totalisent une cible spécifique.
boolean exists = map.containsKey("Bob"); // true
Lorsque vous utilisez Integer comme clé, n'oubliez pas que Java met en cache les entiers compris entre -128 et 127. Au-delà de cette plage, les clés peuvent être encadrées différemment, ce qui entraîne des inefficacités.
Pour optimiser les performances, remplacez soigneusement hashCode() :
map.remove("Bob");
Utiliser des objets mutables comme clés est mauvaise pratique . Si l'objet clé change, il se peut qu'il ne soit pas récupérable.
Relations clé-valeur : Si le problème a des relations dans lesquelles un élément correspond à un autre.
Comptage des doublons : Détecter les éléments répétés.
Récupération rapide des données : Lorsque la recherche O(1) est requise.
Les cartes sont l'une des structures de données les plus polyvalentes et les plus puissantes de Java. Qu'il s'agisse de HashMap pour une utilisation générale, de TreeMap pour les données triées ou de ConcurrentHashMap pour la concurrence, savoir lesquels utiliser et comment ils fonctionnent vous aidera à écrire un code meilleur et plus efficace.
Ainsi, la prochaine fois que quelqu'un vous posera des questions sur Maps, vous pourrez sourire, siroter votre café et lui dire : "Par où voulez-vous que je commence ?"
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