Go Map底层实现简述

news2024/11/17 7:40:08

Go的map是一种高效的数据结构,用于存储键值对。其底层实现是一个哈希表(hash table),下面是有关map底层实现的详细介绍:

哈希表

  • map的底层实现是一个哈希表,也称为散列表。哈希表是一个数组,其中每个元素被称为"桶",用于存储键值对。
  • 哈希表的大小是可动态调整的,当存储的键值对数量达到一定阈值时,哈希表会进行扩容,以确保性能继续优化。

哈希函数

  • 哈希表的实现依赖于哈希函数,它将键映射为整数,用于确定存储位置。
  • Go使用一种称为MurmurHash的哈希函数来计算键的哈希值。
  • 哈希函数的设计很重要,它应该能够均匀分布键值对,以减少哈希冲突的可能性。

散列冲突处理

  • 哈希表中的散列冲突是指多个键具有相同的哈希值,但不同的键值。
  • Go的map实现使用链地址法(Separate Chaining)来处理散列冲突。每个桶可以包含一个链表(或其他数据结构),用于存储多个键值对。
  • 当发生冲突时,新的键值对将被添加到链表中,而不会覆盖已经存在的键值对。

动态扩容

  • 哈希表在创建时具有固定数量的桶,但随着键值对的增加,它可能会变得满了。
  • Go的map实现会在特定条件下(负载因子达到一定阈值)执行动态扩容。这会创建一个更大的哈希表,重新计算每个键的哈希值,并重新分配存储位置。
  • 动态扩容确保map的性能能够随着键值对数量的增加而保持稳定。

性能特点

  • Go的map实现具有O(1)的平均时间复杂度,因为哈希表的键查找速度非常快。
  • 但需要注意,map的性能仍然取决于合理的哈希函数选择和键的均匀分布,因为哈希冲突可能会导致性能下降。

并发安全

  • 在Go 1.9版本之前,map在并发操作中不是安全的,需要开发者自己实现并发保护机制。从Go 1.9版本开始,Go引入了sync.Map,它是并发安全的map的替代品。

Go的map是一种高效的键值对存储数据结构,其底层实现是一个哈希表,包括哈希函数、散列冲突处理、动态扩容等机制,以提供快速的键查找操作。然而,开发者应该理解并注意合理的哈希函数选择和哈希冲突的影响,以确保map的性能。如果需要并发安全的map,可以考虑使用sync.Map

扩展1:MurmurHash

MurmurHash是一种非加密型的哈希函数,主要用于计算数据的哈希值。它被设计用于高性能哈希表和散列数据结构,具有以下特点:

  1. 高性能:MurmurHash以其快速的计算速度而闻名,通常比一些传统的哈希函数快得多。这使得它非常适合用于计算大量数据的哈希值,例如在哈希表、散列表、数据校验和其他应用中。
  2. 均匀分布:MurmurHash被设计为均匀分布哈希函数,这意味着它可以将输入数据均匀地映射到不同的哈希值范围。这有助于减少哈希冲突的概率,即不同的输入数据得到相同的哈希值的概率较低。
  3. 良好的随机性:MurmurHash的输出哈希值在统计学上被认为是具有良好的随机性的,这使得它适用于多种应用,包括散列数据、随机数生成等。
  4. 简单:MurmurHash的算法相对简单,它使用了位运算、位移和混洗操作,而不涉及复杂的数学运算或大量的内存访问。
  5. 可配置性:MurmurHash具有一些可配置的参数,例如种子(seed)值,使用户能够控制哈希函数的输出。
  6. 非加密型:MurmurHash是一种非加密型哈希函数,不适合用于加密或安全散列。它的主要优势在于速度和均匀分布,而不是安全性。

MurmurHash有多个变种,包括MurmurHash1、MurmurHash2、MurmurHash3等,它们在实现细节和性能上有所不同。MurmurHash3是最常见的版本,也是Go语言的mapstring哈希函数的默认实现。

扩展2:Separate Chaining

Separate Chaining(分离链接)是一种用于解决哈希冲突的方法,通常应用于哈希表(散列表)的实现中。当多个键映射到同一个哈希桶时,Separate Chaining 使用每个桶内的数据结构来存储具有相同哈希值的键值对,以避免冲突。

以下是关于Separate Chaining的详细介绍:

哈希表结构

  • Separate Chaining 使用一个数组来表示哈希表,这个数组的每个元素通常被称为哈希桶。
  • 每个哈希桶内都可以包含一个数据结构,例如链表或动态数组,用于存储具有相同哈希值的键值对。
  • 当键映射到某个哈希桶时,Separate Chaining会将该键值对添加到哈希桶内的数据结构中。

处理哈希冲突:

  • 当多个键具有相同哈希值时,它们将被添加到相同哈希桶中。这会导致哈希冲突。
  • Separate Chaining 的策略是在哈希桶内使用数据结构,以存储所有的键值对。这意味着同一个哈希桶可以包含多个键值对。
  • 当进行查找或插入操作时,Separate Chaining会遍历哈希桶内的数据结构,以找到或添加相应的键值对。

性能特点

  • Separate Chaining是一种简单而有效的哈希冲突解决方法,特别适用于处理哈希冲突较少的情况。
  • 由于每个哈希桶内的数据结构是独立的,这意味着在不同的哈希桶上的操作通常不会相互影响,提供了较好的并发性能。
  • 性能与数据结构的选择和哈希函数的质量密切相关。

数据结构选择

  • Separate Chaining 可以使用多种数据结构,例如链表、动态数组、红黑树等,来存储同一个哈希桶内的键值对。
  • 数据结构的选择取决于哈希表的具体实现和性能需求。
  • 例如,链表适用于小型哈希桶,而红黑树适用于大型哈希桶,因为它们提供了更好的查找性能。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/1152009.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

轻量封装WebGPU渲染系统示例<8>- 渲染器基本场景管理(源码)

当前示例源码github地址: https://github.com/vilyLei/voxwebgpu/blob/main/src/voxgpu/sample/RSceneTest.ts 此示例渲染系统实现的特性: 1. 用户态与系统态隔离。 2. 高频调用与低频调用隔离。 3. 面向用户的易用性封装。 4. 渲染数据和渲染机制分离。 5. 用户操作和渲…

【JavaSE专栏58】“Java构造函数:作用、类型、调用顺序和最佳实践“ ⚙️⏱️

解析Java构造函数:作用、类型、调用顺序和最佳实践" 🚀📚🔍🤔📝🔄⚙️⏱️📖🌐 摘要引言1. 什么是构造函数 🤔2. 构造函数的类型与用途 📝1.…

nodejs+vue学生考勤综合平台的设计与实现-计算机毕业设计

在当今高度发达的信息中,信息管理改革已成为一种更加广泛和全面的趋势。 “学生考勤综合平台”是基于Mysql数据库,在 程序设计的基础上实现的。为确保中国经济的持续发展,信息时代日益更新,蓬勃发展。 因此,国内外技术…

骑行在路上,VELO Swan O带你感受生活真实的呼吸

过去,人们骑车是为了更快抵达更远的地方。如今,越来越多身处快节奏生活环境中的都市人,正在通过骑行“慢”下来。骑着车穿梭在城市间,暂时跳脱出两点一线的既定模式,在路途上感受人与环境一切微妙的变化,真…

python爬虫报错:This version of ChromeDriver only supports Chrome version 114

使用selenium爬取网页数据,一运行程序就报错: selenium.common.exceptions.SessionNotCreatedException: Message: session not created: This version of ChromeDriver only supports Chrome version 114 Current browser version is 117.0.5938.149 w…

zookeeper:简介及常用命令

目录 一、Zookeeper简介 二、Zookeeper服务端常用命令 1、启动ZooKeeper服务 2、查看ZooKeeper服务状态 3、停止ZooKeeper服务 4、重启ZooKeeper服务 三、Zookeeper客户端常用命令 1、连接ZooKeeper服务端 2、断开连接:quit 3、查看命令帮助:help…

【C++进阶】异常

👦个人主页:Weraphael ✍🏻作者简介:目前学习C和算法 ✈️专栏:C航路 🐋 希望大家多多支持,咱一起进步!😁 如果文章对你有帮助的话 欢迎 评论💬 点赞&#x1…

MATLAB | 万圣节来画个简单的可爱鬼叭!

万圣节要到啦一起来画个可爱鬼吧~ 代码比较的短: 完整代码 figure(Units,normalized,Position,[.2,.1,.52,.72]); axgca;hold on;axis off; ax.DataAspectRatio[1,1,1]; ax.YDirreverse; ax.XLim[0,100]; ax.YLim[0,100]; [X,Y]meshgrid(linspace(0,1,200)); Zsq…

当任务数超过线程池的核心线程数时,如何让它不进入队列,而是直接启用最大线程数

线程池工作原理 当我们提交一个任务到线程池的时候,它的工作原理分为四步: 第一步,预热核心线程 第二步,把任务添加到阻塞队列 第三步,如果添加到阻塞队列失败,则创建非核心线程增加处理效率 第四步&#x…

nodejs+python+php+微信小程序-基于安卓android的健身服务应用APP-计算机毕业设计

考虑到实际生活中在健身服务应用方面的需要以及对该系统认真的分析,将系统权限按管理员和用户这两类涉及用户划分。  则对于进一步提高健身服务应用发展,丰富健身服务应用经验能起到不少的促进作用。 健身服务应用APP能够通过互联网得到广泛的、全面的宣…

轻量封装WebGPU渲染系统示例<10>- 容器(源码)

当前示例源码github地址: https://github.com/vilyLei/voxwebgpu/blob/main/src/voxgpu/sample/REntity3DContainerTest.ts 此示例渲染系统实现的特性: 1. 用户态与系统态隔离。 2. 高频调用与低频调用隔离。 3. 面向用户的易用性封装。 4. 渲染数据和渲染机制分离。 5.…

Doris数据库FE——全局事务状态机

begin; create database db1; ERROR 1105 (HY000): TException, msg: org.apache.thrift.TException: This is in a transaction, only insert, commit, rollback is acceptable从上述报错可以看出begin、commit、rollback等操作只有和insert操作结合使用。从上述可以猜测Doris…

【腾学汇的第1个实验代码】应用Matplotlib绘制图标分析

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np #Jupter Notebook 里面显示图片 %matplotlib inline#1.1.1 线形图 np.random.seed(42) #产生随机种子 y np.random.randn(30) #产生随机数 plt.plot(y, "r--o")#绘图:红色--虚线--圆形# 1.1.2 线条颜…

【【哈希应用】位图/布隆过滤器】

位图/布隆过滤器 位图位图概念位图的使用位图模拟实现 布隆过滤器布隆过滤器概念布隆过滤器的使用布隆过滤器模拟实现 位图/布隆过滤器应用:海量数据处理哈希切分 位图 位图概念 计算机中通常以位bit为数据最小存储单位,只有0、1两种二进制状态&#x…

2D网页游戏开发引擎

2D网页开发引擎是用于创建富有交互性和动画效果的2D网页应用程序的工具。以下是一些常用的2D网页开发引擎以及它们的主要特点,希望对大家有所帮助。北京木奇移动技术有限公司,专业的软件外包开发公司,欢迎交流合作。 1.Phaser: P…

【ES专题】ElasticSearch快速入门

目录 前言从一个【搜索】说起 阅读对象前置知识笔记正文一、全文检索1.1 什么是【全文检索】1.2 【全文检索】原理1.3 什么是倒排索引 二、ElasticSearch简介2.1 ElasticSearch介绍2.2 ElasticSearch应用场景2.3 数据库横向对比 三、ElasticSearch环境搭建3.1 Windows下安装3.2…

Qlik Sense Enterprise 忘记PostgreSQL密码

在 Windows 上安装 Qlik Sense Enterprise 期间会提供密码。如果您忘记了该密码,则无法找回;但是,可以按照以下步骤重置密码。 如何在 Qlik 中重置忘记的 PostgreSQL 密码... - Qlik Community - 1712725 如果该过程完成后记录了密码错误的…

Java架构师面向对象技术建模

目录 1 导学2 面向对象开发2.1 面向对象需求建模2.2 面向对象的设计原则3 统一建模语言UML4 设计模式想学习架构师构建流程请跳转:Java架构师系统架构设计 1 导学 2 面向对象开发 对象:由数据及其操作所构成的封装体,是系统中用来描述客观事务的个实体,是构成系统的一个基…

yolov5 pt转成nccn_yolov5

一:转换环境准备 python版本为Python 3.8.0,需要安装对应的版本包,torch1.10.0 torchvision0.11.0 torchaudio0.10.0 pip3 install torch1.10.0 torchvision0.11.0 torchaudio0.10.0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html…

小红书平台用户数据分析与可视化

管理器、网页下载器、网页解析器、输出管理器这四个模块去搭建一个爬虫框架,将爬虫流程统一化,将通用的功能进行抽象,减少重复工作。要求实现的爬虫框架可以进行分布式爬取,解决爬虫的统一调度和统一去重,以及存储问题…