package org.rui.collection2.maps; /** * 散列与散列码 * 将土拔鼠对象与预报对象联系起来, * @author lenovo * */ //土拨鼠 public class Groundhog { protected int number; public Groundhog(int n) { number=n; } @Override public String toString() { return "Groundhog #" + number; } }
package org.rui.collection2.maps; import java.util.Random; //预測 public class Prediction { private static Random rand=new Random(47); private boolean shadow=rand.nextDouble()>0.5; @Override public String toString() { if(shadow) return "六周后是冬天";//六个周的冬天six more weeks of winter else return "早春";//早春Early spring! } }
package org.rui.collection2.maps; import java.lang.reflect.Constructor; import java.lang.reflect.InvocationTargetException; import java.util.HashMap; import java.util.Map; /** * 散列与散列码 * 将土拔鼠对象与预报对象联系起来。 * 每一个Groundhog被 予一个标识 数字。于是能够在hasmmap中这样查找Prediction: * 给我与Groundhog #3相关的prediction * prediction类包括一个boolean 和toString * 布尔 值用random来初始化;而Tostring方法则解释结果。 * detecSpring方法使用反射机制来实例化例用Groundhog类或不论什么从GroundHog派生出来的类. * * @author lenovo * */ public class SpringDetector { //发现 public static <T extends Groundhog> void detectSpring(Class<T> type) throws Exception { Constructor<T> ghog=type.getConstructor(int.class); Map<Groundhog, Prediction> map=new HashMap<Groundhog, Prediction>(); //初始化map for(int i=0;i<10;i++) { map.put(ghog.newInstance(i), new Prediction()); } System.out.println("map:="+map); //生成一个number=3的士拔鼠 Groundhog gh=ghog.newInstance(3); //查找预測 System.out.println("looking up prediction for:"+gh); //在初始化中的map中查找 if(map.containsKey(gh)) System.out.println(map.get(gh)); else System.out.println("key not found "+gh); //看起来非常easy,可是他不工作,无法找到 须要实现hacode 和equals 下章解说 } public static void main(String[] args) throws Exception { detectSpring(Groundhog.class); } } /**output: map:={Groundhog #5=早春, Groundhog #7=早春, Groundhog #8=六周后是冬天, Groundhog #0=六周后是冬天, Groundhog #9=六周后是冬天, Groundhog #2=早春, Groundhog #1=六周后是冬天, Groundhog #4=六周后是冬天, Groundhog #3=早春, Groundhog #6=早春} looking up prediction for:Groundhog #3 key not found Groundhog #3 */
package org.rui.collection2.maps; /** * 假设要使用自已的类作为HashMap的健,必须同一时候重载hashCode和equlas * 示列 * @author lenovo * */ //土拨鼠2 public class Groundhog2 extends Groundhog{ //public int number; public Groundhog2(int n){ super(n); } @Override public int hashCode() { return number; } @Override public boolean equals(Object obj) { return obj instanceof Groundhog2 && (number==((Groundhog2)obj).number); } }
package org.rui.collection2.maps; /** * Groundhog2.hashCode返回Groundhog的标识数字(编号)作为散列码。 * 在此例中,程序猿负责确保不同的groundhog具有不同的编号。hashCode并不须要总是可以返回唯一的标识 码 * 但equals必须严格推断对象是否同样 * @author lenovo * */ public class SpringDetector2 { public static void main(String[] args) throws Exception { SpringDetector.detectSpring(Groundhog2.class); } } /** map:={Groundhog #0=六周后是冬天, Groundhog #1=六周后是冬天, Groundhog #2=早春, Groundhog #3=早春, Groundhog #4=六周后是冬天, Groundhog #5=早春, Groundhog #6=早春, Groundhog #7=早春, Groundhog #8=六周后是冬天, Groundhog #9=六周后是冬天} looking up prediction for:Groundhog #3 早春 */
package org.rui.collection2.maps; import java.util.*; /** * 理解hashCode * 使用散列的目地在于 :你要使用一个对象来查找还有一个对象. * 只是使用TreeMap或者你自已实现的Map也能够达到此目地 以下的演示样例用 * 一对ArrayList实现了一个Map * * @author lenovo * */ public class SlowMap<K, V> extends AbstractMap<K, V> { private List<K> keys = new ArrayList<K>(); private List<V> values = new ArrayList<V>(); public V put(K key, V value) { V oldValue = get(key); if (!keys.contains(key)) { keys.add(key); values.add(value);// 加入新的 } else // 它将被用来查找表示它在keys列表中的位置的数值型索引 而且这个数字被用作索引来产生与values列表相关联的值 values.set(keys.indexOf(key), value); return oldValue; } public V get(Object key) { if (!keys.contains(key)) return null; return values.get(keys.indexOf(key)); } public Set<Map.Entry<K, V>> entrySet() { Set<Map.Entry<K, V>> set = new HashSet<Map.Entry<K, V>>(); Iterator<K> ki = keys.iterator(); Iterator<V> vi = values.iterator(); while (ki.hasNext()) { set.add(new MapEntry<K, V>(ki.next(), vi.next())); } return set; } public static void main(String[] args) { // 慢的 SlowMap<String, String> map = new SlowMap<String, String>(); map.put("CAMEROON", "yaounde"); map.put("A", "aa"); map.put("B", "bb"); map.put("C", "cc"); System.out.println(map); System.out.println(map.get("A")); System.out.println(map.entrySet()); } } /**output: {CAMEROON=yaounde, C=cc, B=bb, A=aa} aa [CAMEROON=yaounde, C=cc, B=bb, A=aa] */
package org.rui.collection2.maps; import java.util.Map; /** * 想要创建自已的map类型,就必须同一时候定义Map.Entry的实现 * * @author lenovo * */ public class MapEntry<K, V> implements Map.Entry<K, V> { private K key; private V value; public MapEntry(K key, V value) { this.key = key; this.value = value; } @Override public K getKey() { return key; } @Override public V getValue() { return value; } @Override public V setValue(V v) { V result = value; value = v; return result; } public int hashCode() { // 异或 不同为1 同样的为0 return (key == null ? 0 : key.hashCode()) ^ (value == null ? 0 : value.hashCode()); } public boolean equals(Object o) { if (!(o instanceof MapEntry))return false; MapEntry me = (MapEntry) o; return (key == null ? me.getKey() == null : key.equals(me.getKey())) && (value == null ? me.getValue() == null : value.equals(me .getValue())); } public String toString() { return key + "=" + value; } }
package org.rui.collection2.maps; import java.util.AbstractMap; import java.util.HashSet; import java.util.LinkedList; import java.util.ListIterator; import java.util.Map; import java.util.Set; /** * 为速度而散列 * * 散列的价值在于速度。解决方式之中的一个就是保持健的排序状态。然后使用Collections.binarySearch()查询 * 数组并不保存健本身。而是通过健对象生成一个数字,将其作为数组的下标。这个数字就是散列码。 * 注意:这个 实现并不意味着对性能进行了调化,它仅仅是想要展示散列映射表运行的各种操作, * @author lenovo * */ public class SimpleHashMap<K,V> extends AbstractMap<K, V> { static final int SIZE=997; //你不可能拥有一个物理geerics数组 //you can‘t have a physical array of geerics //but you can upcast to one 可是你能够向上抛 LinkedList<MapEntry<K,V>>[] buckets=new LinkedList[SIZE];//bucket桶 位 /*** * 对于put方法 hasCode将针对健而被调用。而且其结果被强制转换为正数。 * 为了使产生的数字适合bucket数组的大小 取模操作符将依照该数组的尺寸取模, * 假设数组的某个位置是null,这表示还没有元素被散列至此。所以,为了保存刚散列到该定位的对象 * 须要创建一个新的LinkedList * */ public V put(K key,V value) { V oldValue=null; int index=Math.abs(key.hashCode())%SIZE; if(buckets[index]==null) { buckets[index]=new LinkedList<MapEntry<K,V>>(); } LinkedList<MapEntry<K, V>> bucket=buckets[index]; MapEntry<K,V> pair=new MapEntry<K,V>(key,value); boolean found=false; ListIterator<MapEntry<K,V>> it=bucket.listIterator(); while(it.hasNext()) { MapEntry<K,V> itM=it.next(); if(itM.getKey().equals(key)) { oldValue=itM.getValue(); it.set(itM);//replace old with new found=true; break; } } if(!found) { buckets[index].add(pair); } return oldValue; } /** * get 依照put同样的方式计算在buckets数组中的索引, * 这个非常重要,由于这样能够保证两个方法能够计算同样的位置 */ @Override public V get(Object key) { int index=Math.abs(key.hashCode())%SIZE; if(buckets[index]==null)return null; for(MapEntry<K,V> ipair:buckets[index]) if(ipair.getKey().equals(key)) return ipair.getValue(); return null; } @Override public Set<java.util.Map.Entry<K, V>> entrySet() { Set<Map.Entry<K, V>> set=new HashSet<Map.Entry<K,V>>(); for(LinkedList<MapEntry<K,V>> bucket:buckets) { if(bucket==null)continue; for(MapEntry<K,V> mpair:bucket) set.add(mpair); } return set; } //////////////////////////////////////////////////////// public static void main(String[] args) { SimpleHashMap<String,String> simple=new SimpleHashMap<String,String>(); simple.put("CAMEROON", "yaounde"); simple.put("A", "aa"); simple.put("B", "bb"); simple.put("C", "cc"); System.out.println(simple); System.out.println(simple.get("B")); System.out.println(simple.entrySet()); } } /***output: {CAMEROON=yaounde, C=cc, B=bb, A=aa} bb [CAMEROON=yaounde, C=cc, B=bb, A=aa] */
时间: 2024-10-08 18:33:07