从根到叶:深入了解Map和Set

news2024/11/25 12:24:54

窗间映出一片高远的天空,

向晚的天际宁静而又清明。

我孤独的心灵在幸福地哭泣,

它在为天空如此美好而高兴。

恬静的晚霞一片火红,

晚霞灼烧着我的热情。

此刻的世界没有别人,

只有上帝,我和天空。

                                                                                                            ——(俄)吉皮乌斯《瞬间》

一.概念及场景

Map和Set是两种常见的数据结构,用于在编程中组织和存储数据。它们通常在不同的场景中使用,具有不同的特点和用途。

1.Map(映射)是一种将键(key)与值(value)相关联的数据结构。它提供了一种通过键快速查找值的方式。在Map中,每个键是唯一的,而值可以重复。

Map的场景

  •  数据索引和快速查找:Map允许通过键快速查找对应的值,因此在需要高效的数据检索和索引的场景中经常使用。例如,将学生的学号与其成绩关联起来,可以通过学号快速查找对应的成绩。
  • 数据去重:由于Map中的键是唯一的,可以利用这个特性进行数据的去重操作。例如,可以使用Map来统计一段文本中不同单词的出现次数,只保留每个单词的一个实例。

2.Set(集合)是一种存储独特元素的数据结构,其中每个元素都是唯一的。Set通常用于判断元素是否存在,而不关心元素的顺序。Set的实现通常基于哈希表或树结构。

Set的场景

  •  数据去重:由于Set中的元素是唯一的,可以使用Set来去除重复的数据。例如,从一个数组中去除重复的元素,可以通过将数组元素添加到Set中来实现。
  • 成员关系判断:Set提供了高效的成员关系判断操作。例如,可以使用Set来判断一个元素是否属于某个特定集合。

相关模型

一般把搜索的数据称为关键字(Key),和关键字对应的称为值(Value),将其称之为Key-value的键值对,所以模型会有两种:

1. key 模型
  • 比如: 有一个英文词典,快速查找一个单词是否在词典中快速查找某个名字在不在通讯录中
2. Key-Value 模型
  • 比如: 统计文件中每个单词出现的次数,统计结果是每个单词都有与其对应的次数:<单词,单词出现的次数>
  • 梁山好汉的江湖绰号:每个好汉都有自己的江湖绰号
Map 中存储的就是 key-value 的键值对, Set 中只存储了 Key

总结
Map适用于需要将键与值相关联的场景,提供了快速的查找和索引功能。Set适用于存储唯一元素的场景,并提供了高效的成员关系判断。两者都在去重操作中有应用,但在其他的具体应用场景中,选择使用Map还是Set取决于具体的需求和数据结构的特点。

二.Map的说明及使用

2.1关于Map说明

如图所示:
Map 是一个接口类,该类没有继承自 Collection ,该类中存储的是 <K,V> 结构的键值对,并且 K 一定是唯一的,不 能重复

Map的特点和操作

  1. 键-值对:Map中的数据以键-值对的形式进行存储。每个键都与一个特定的值相关联。
  2. 唯一键:Map中的键是唯一的,不允许重复。当尝试添加一个已经存在的键时,新的值会覆盖旧的值。
  3. 快速查找:Map提供了快速的查找功能,可以通过键来获取对应的值。这使得Map在需要高效的数据检索和索引的场景中非常有用。
  4. 增加和删除元素:可以向Map中添加新的键-值对,也可以删除已有的键-值对。
  5. 迭代:Map可以进行迭代操作,以便对其中的键-值对进行遍历和处理。

Map的常用方法说明:

2.2HashMap和TreeMap

HashMap和TreeMap是两种常见的Map实现,它们在底层数据结构和性能特点上有所区别。

HashMap

  • 底层数据结构:HashMap使用哈希表(Hash Table)作为底层数据结构,通过哈希函数将键映射到数组索引位置。
  • 键的存储顺序:HashMap中的键是无序存储的,即键的顺序不受插入顺序的影响。
  • 时间复杂度:平均情况下,HashMap提供常数时间复杂度(O(1))的查找、插入和删除操作。
  • 适用场景:HashMap适用于需要快速查找、插入和删除键值对,并不关心顺序的场景。它在大多数情况下具有较高的性能。

HashMap的使用:

代码案例:

import java.util.HashMap;

public class HashMapExample {
    public static void main(String[] args) {
        // 创建HashMap实例
        HashMap<String, Integer> hashMap = new HashMap<>();

        // 插入键值对
        hashMap.put("apple", 10);
        hashMap.put("banana", 5);
        hashMap.put("orange", 8);
        hashMap.put("grapes", 15);
        hashMap.put("kiwi", 20);
        hashMap.put("mango", 12);

        // 获取值
        int appleCount = hashMap.get("apple");
        System.out.println("Number of apples: " + appleCount);

        // 检查键是否存在
        boolean containsKey = hashMap.containsKey("banana");
        System.out.println("Contains banana: " + containsKey);

        // 删除键值对
        hashMap.remove("orange");

        // 迭代键值对
        for (String key : hashMap.keySet()) {
            int value = hashMap.get(key);
            System.out.println(key + ": " + value);
        }
    }
}

 运行如下:

TreeMap

  • 底层数据结构:TreeMap使用红黑树(Red-Black Tree)作为底层数据结构,保持键的有序性。
  • 键的存储顺序:TreeMap中的键是按照键的自然顺序或自定义的比较器顺序进行排序的。
  • 时间复杂度:TreeMap提供O(log n)的时间复杂度的查找、插入和删除操作,其中n是键值对的数量。
  • 适用场景:TreeMap适用于需要按照键的顺序进行遍历和检索的场景。它可以用于范围查询,例如,查找最小键、最大键以及在两个键之间的键值对。

 TreeMap的使用:

import java.util.TreeMap;

public class TreeMapExample {
    public static void main(String[] args) {
        // 创建TreeMap实例
        TreeMap<String, Integer> treeMap = new TreeMap<>();

        // 插入键值对
        treeMap.put("apple", 10);
        treeMap.put("banana", 5);
        treeMap.put("orange", 8);
        treeMap.put("grapes", 15);
        treeMap.put("kiwi", 20);
        treeMap.put("mango", 12);

        // 获取值
        int appleCount = treeMap.get("apple");
        System.out.println("Number of apples: " + appleCount);

        // 检查键是否存在
        boolean containsKey = treeMap.containsKey("banana");
        System.out.println("Contains banana: " + containsKey);

        // 删除键值对
        treeMap.remove("orange");

        // 迭代键值对
        for (String key : treeMap.keySet()) {
            int value = treeMap.get(key);
            System.out.println(key + ": " + value);
        }
    }
}

运行如下:

 HashMap和TreeMap的区别:

底层数据结构:

  • HashMap使用哈希表(数组+链表/红黑树)实现,通过哈希函数将键映射到数组索引位置,解决哈希冲突使用链表或红黑树。
  • TreeMap使用红黑树实现,保持键的有序性,每个节点都遵循二叉搜索树的性质。

插入和查找操作性能:

  • HashMap的插入和查找操作的平均时间复杂度为O(1),即常数时间复杂度。但在发生哈希冲突时,性能可能会下降,需要通过链表或红黑树进行顺序查找,最坏情况下的时间复杂度为O(n)。
  • TreeMap的插入和查找操作的时间复杂度为O(log n),其中n是元素的数量。由于使用红黑树作为底层数据结构,保持有序性,因此查找操作更加高效。

排序特性:

  • HashMap不保持键的有序性,键的顺序是不确定的。
  • TreeMap根据键的自然顺序或自定义比较器对键进行排序,提供有序的键值对遍历。

存储空间:

  • HashMap在内部使用数组来存储键值对,不保证顺序,因此通常占用较少的存储空间。
  • TreeMap使用红黑树作为底层数据结构,保持键的有序性,因而在存储大量数据时占用的存储空间通常会更多。

参考下图: 

2.3关于Map.Entry<K, V>的说明

Map.Entry<K, V> Map 内部实现的用来存放 <key, value> 键值对映射关系的内部类 ,该内部类中主要提供了<key, value>的获取, value 的设置以及 Key 的比较方式。
提供方法:

代码案例:

import java.util.HashMap;
import java.util.Map;

public class MapExample {
    public static void main(String[] args) {
        // 创建一个HashMap实例
        Map<String, Integer> map = new HashMap<>();

        // 添加键值对到Map中
        map.put("apple", 10);
        map.put("banana", 5);
        map.put("orange", 8);

        // 遍历Map中的条目
        for (Map.Entry<String, Integer> entry : map.entrySet()) {
            String key = entry.getKey();
            Integer value = entry.getValue();
            System.out.println("Key: " + key + ", Value: " + value);
        }

        // 获取指定键的值
        int appleCount = map.get("apple");
        System.out.println("Number of apples: " + appleCount);

        // 使用setValue()方法更新值
        int newBananaCount = 7;
        map.entrySet().stream()
                .filter(entry -> entry.getKey().equals("banana"))
                .findFirst()
                .ifPresent(entry -> entry.setValue(newBananaCount));

        // 输出更新后的值
        int updatedBananaCount = map.get("banana");
        System.out.println("Updated number of bananas: " + updatedBananaCount);
    }
}

 运行如下:

注意 Map.Entry<K,V> 并没有提供设置 Key 的方法

 三.Set的说明及使用

 3.1关于Set说明

SetMap主要的不同有两点:Set是继承自Collection的接口类,Set中只存储了Key

Set的特点和操作:

  1. 唯一性:Set中的元素是唯一的,不会出现重复的元素。如果尝试将重复的元素添加到Set中,它将被忽略。

  2. 无序性:Set中的元素没有特定的顺序。这意味着你不能通过索引来访问Set中的元素。如果需要按特定顺序遍历元素,可以将Set转换为列表或使用其他有序数据结构。

  3. 可变性:Set是可变的,可以添加或删除元素。可以通过添加新元素或删除现有元素来修改Set。

  4. 高效性:Set提供了高效的成员检查操作。由于Set使用了哈希表或类似的数据结构来实现,它可以在平均情况下以常量时间复杂度(O(1))执行插入、删除和查找操作。

  5. 迭代性:Set支持迭代操作,可以使用循环遍历Set中的所有元素。

  6. 数学集合操作:Set还支持常见的数学集合操作,例如并集、交集和差集。这些操作使得可以对Set进行合并、比较和筛选等操作。

Set常用方法说明
注意:
  •  Set是继承自Collection的一个接口类
  •  Set中只存储了key,并且要求key一定要唯一
  •  TreeSet的底层是使用Map来实现的,其使用keyObject的一个默认对象作为键值对插入到Map中
  • Set最大的功能就是对集合中的元素进行去重
  • 实现Set接口的常用类有TreeSetHashSet,还有一个LinkedHashSetLinkedHashSet是在HashSet的基础上维护了一个双向链表来记录元素的插入次序。
  • Set中的Key不能修改,如果要修改,先将原来的删除掉,然后再重新插入
  • TreeSet中不能插入nullkeyHashSet可以

 3.2TreeSet和HashSet

HashSet

  • 唯一性:HashSet中的元素是唯一的,不会存在重复元素。如果尝试将重复的元素添加到HashSet中,它将被忽略。

  • 无序性:HashSet中的元素没有特定的顺序。元素在HashSet中的存储位置是根据元素的哈希码计算得出的,并不与插入顺序或值的大小相关。

  • 元素存储:HashSet使用哈希表(Hash Table)来存储元素。哈希表通过哈希函数将元素的值映射到桶(bucket)中。每个桶可以包含一个或多个元素。通过哈希函数和桶的结构,HashSet实现了高效的插入、删除和查找操作。

  • 性能:HashSet的插入、删除和查找操作的平均时间复杂度是常数时间复杂度(O(1)),在大多数情况下具有很高的性能。但是,在某些情况下,由于哈希冲突(多个元素映射到同一个桶),性能可能会下降,导致操作的时间复杂度变为O(n)。

  • 迭代性:HashSet支持迭代操作,可以使用增强的for循环或迭代器来遍历HashSet中的所有元素。但是,由于HashSet是无序的,迭代顺序不可预测。

  • 对象比较:为了正确地判断元素的相等性,HashSet要求元素类正确实现equals()hashCode()方法。equals()方法用于比较两个元素的内容是否相等,而hashCode()方法用于计算元素的哈希码,以确定元素在哈希表中的存储位置。

import java.util.HashSet;
import java.util.Set;

public class HashSetExample {
    public static void main(String[] args) {
        // 创建一个HashSet实例
        Set<String> set = new HashSet<>();

        // 添加元素到HashSet
        set.add("apple");
        set.add("banana");
        set.add("orange");

        // 输出HashSet的大小
        System.out.println("HashSet size: " + set.size());

        // 检查元素是否存在
        boolean containsOrange = set.contains("orange");
        System.out.println("Set contains 'orange': " + containsOrange);

        // 移除元素
        set.remove("banana");

        // 遍历HashSet中的元素
        System.out.println("HashSet elements:");
        for (String element : set) {
            System.out.println(element);
        }

        // 清空HashSet
        set.clear();

        // 检查HashSet是否为空
        boolean isEmpty = set.isEmpty();
        System.out.println("HashSet is empty: " + isEmpty);
    }
}

运行如下:

TreeSet:

  • 唯一性:TreeSet中的元素是唯一的,不会存在重复元素。如果尝试将重复的元素添加到TreeSet中,它将被忽略。

  • 排序性:TreeSet中的元素是有序的,根据元素的自然排序或指定的比较器排序。默认情况下,元素被按升序排序。

  • 元素存储:TreeSet使用红黑树数据结构进行存储。红黑树是一种自平衡的二叉搜索树,它通过保持树的平衡性,提供了高效的插入、删除和查找操作。元素在红黑树中根据其排序顺序进行存储。

  • 性能:TreeSet的插入、删除和查找操作的平均时间复杂度是O(log n),其中n是TreeSet中的元素数量。由于红黑树的平衡性,这些操作的性能相对稳定,不会受到元素的插入顺序的影响。

  • 迭代性:TreeSet支持迭代操作,可以使用增强的for循环或迭代器来遍历TreeSet中的所有元素。由于TreeSet是有序的,迭代顺序将按照元素的排序顺序进行。

  • 对象比较:为了正确地判断元素的相等性和排序顺序,TreeSet要求元素类实现Comparable接口或提供自定义的比较器。Comparable接口的compareTo()方法用于比较两个元素的顺序。

import java.util.TreeSet;
import java.util.Set;

public class TreeSetExample {
    public static void main(String[] args) {
        // 创建一个TreeSet实例
        Set<String> set = new TreeSet<>();

        // 添加元素到TreeSet
        set.add("apple");
        set.add("banana");
        set.add("orange");

        // 输出TreeSet的大小
        System.out.println("TreeSet size: " + set.size());

        // 检查元素是否存在
        boolean containsOrange = set.contains("orange");
        System.out.println("Set contains 'orange': " + containsOrange);

        // 移除元素
        set.remove("banana");

        // 遍历TreeSet中的元素
        System.out.println("TreeSet elements:");
        for (String element : set) {
            System.out.println(element);
        }

        // 获取最小元素
        String firstElement = ((TreeSet<String>) set).first();
        System.out.println("First element: " + firstElement);

        // 获取最大元素
        String lastElement = ((TreeSet<String>) set).last();
        System.out.println("Last element: " + lastElement);
    }
}

 TreeSet和HashSet的区别:

结语:Map和Set是Java集合框架中常用的数据结构。Map是一种键值对的数据结构,用于存储和操作具有唯一键和对应值的元素,适用于缓存、数据索引和快速查找等场景。Set是一种无序、不重复元素的集合,用于存储和操作独立的元素,适用于去重和判断元素是否存在的场景。它们提供了高效的操作和查找能力,并有多个实现类可供选择,如HashMap、TreeMap、HashSet和TreeSet等,根据具体需求选择合适的实现类。

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/1512045.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

【vivado】 clock wizard 时钟IP

一、前言 MMCM和PLL是在FPGA设计中不可避免需要使用到的时钟资源&#xff0c;对于其功能及使用方法的理解是正确进行FPGA设计的前提。 二、Xilinx 时钟 IP配置 vivado中使用时钟向导(Clocking Wizard)配置时钟IP核&#xff0c;其框图如下&#xff1a; clk_in 输入时钟&#…

Grafana

介绍 官网&#xff1a;https://grafana.com/ Grafana 是一个开源的指标分析和可视化工具&#xff0c;它被广泛用于展示和监控云基础设施和应用程序的实时数据。Grafana 提供了一个强大且易于使用的界面&#xff0c;允许用户创建各种图表、图形和仪表盘&#xff0c;以直观地展…

【漏洞复现】大华智慧园区综合管理平台SQL注入漏洞

Nx01 产品简介 大华智慧园区综合管理平台是一款综合管理平台&#xff0c;具备园区运营、资源调配和智能服务等功能。该平台旨在协助优化园区资源分配&#xff0c;满足多元化的管理需求&#xff0c;同时通过提供智能服务&#xff0c;增强使用体验。 Nx02 漏洞描述 大华智慧园区…

Web3:数字身份与隐私保护的新篇章

1. 数字身份验证的革新 在传统互联网上&#xff0c;个人的数字身份通常由中心化的身份验证机构控制&#xff0c;存在安全性和隐私保护的风险。而在Web3中&#xff0c;基于区块链技术的去中心化身份验证方案正在兴起。通过使用分布式账本和加密技术&#xff0c;Web3可以提供更安…

122. 买卖股票的最佳时机 II(力扣LeetCode)

文章目录 122. 买卖股票的最佳时机 II题目描述贪心 122. 买卖股票的最佳时机 II 题目描述 给你一个整数数组 prices &#xff0c;其中 prices[i] 表示某支股票第 i 天的价格。 在每一天&#xff0c;你可以决定是否购买和/或出售股票。你在任何时候 最多 只能持有 一股 股票。…

力扣题目汇总分析 利用单调栈解决问题

496 下一个更大元素 I 问题 nums1 中数字 x 的 下一个更大元素 是指 x 在 nums2 中对应位置 右侧 的 第一个 比 x 大的元素。给你两个 没有重复元素 的数组 nums1 和 nums2 &#xff0c;下标从 0 开始计数&#xff0c;其中nums1 是 nums2 的子集。为nums1中每个数字 x找到下一…

nvm 的安装与管理 node.js

文章目录 下载 nvm使用 nvm 下载与管理 node.jsnpm 切换镜像源使用 cnpm使用 yarn 下载 nvm NVM是Node.js的版本管理工具&#xff0c;它允许你轻松地在同一台机器上安装和切换不同版本的Node.js。使用NVM&#xff0c;你可以在不同的项目中使用不同的Node.js版本&#xff0c;而…

按键+串口发送实验

摸鱼记录 Day_15 &#xff5e;(&#xffe3;▽&#xffe3;&#xff5e;)(&#xff5e;&#xffe3;▽&#xffe3;)&#xff5e; review 前边已经学习了&#xff1a; 串口发送Vivado 串口通信(UART)------串口发送-CSDN博客 按键基于状态机的按键消抖实现-CSDN博客 1. …

WanAndroid(鸿蒙版)开发的第二篇

前言 DevEco Studio版本&#xff1a;4.0.0.600 WanAndroid的API链接&#xff1a;玩Android 开放API-玩Android - wanandroid.com 1、WanAndroid(鸿蒙版)开发的第一篇 其他一些参考点&#xff0c;请参考上面的WanAndroid开发第一篇 效果 首页实现 整体布局分为头部的Banne…

ARM学习(25)链接装载高阶认识

ARM学习&#xff08;25&#xff09;链接装载高阶认识 1、例子引出 笔者先引入几个编译链接的例子来介绍一下&#xff1a; 声明无效&#xff1a;declared implicitly&#xff1f;&#xff0c;属于编译错误还是链接错误&#xff1f; 编译阶段的错误&#xff0c;属于编译错误&am…

《量子计算:下一个大风口,还是一个热炒概念?》

引言 量子计算,作为一项颠覆性的技术,一直以来备受关注。它被认为是未来计算领域的一次革命,可能改变我们对计算能力和数据处理的理解。然而,随着技术的不断进步和商业应用的探索,人们开始思考,量子计算到底是一个即将到来的大风口,还是一个被过度炒作的概念? 量子计…

基于YOLOv8/YOLOv7/YOLOv6/YOLOv5的夜间车辆检测系统(深度学习代码+UI界面+训练数据集)

摘要&#xff1a;开发夜间车辆检测系统对于自动驾驶技术具有关键作用。本篇博客详细介绍了如何运用深度学习构建一个夜间车辆检测系统&#xff0c;并提供了完整的实现代码。该系统基于强大的YOLOv8算法&#xff0c;并对比了YOLOv7、YOLOv6、YOLOv5&#xff0c;展示了不同模型间…

Hadoop学习1:概述、单体搭建、伪分布式搭建

文章目录 概述基础知识Hadoop组件构成Hadoop配置文件 环境准备配置Hadoop配置下载配置环境变量 Hadoop运行模式Standalone Operation&#xff08;本地&#xff09;官方DemoWordCount单词统计Demo Pseudo-Distributed Operation&#xff08;伪分布式模式&#xff09;配置修改启动…

vscode使用remote-ssh免密连接服务器

你还在使用XShell、Hyper、FinalShell等等SSH客户端软件吗&#xff0c;作为前端的我们&#xff0c;一直在用的功能强大的开发工具vscode&#xff0c;早已实现SSH连接功能&#xff08;借助官方提供的插件&#xff09;。而且更加好用&#xff0c;可以直接打开服务器上的文件&…

使用npm版本管理工具解决npm 的EACCES permissions errors when installing packages globally错误

EACCES错误通常表示“权限被拒绝”&#xff0c;意味着您没有足够的权限来执行某个操作。在计算机领域&#xff0c;尤其是在文件系统和程序安装中&#xff0c;这个错误很常见。以下是可能导致EACCES错误的原因以及相应的解决方法&#xff1a; 文件系统权限&#xff1a;当您尝试…

❤️算法笔记❤️-(每日一刷-141、环形链表)

文章目录 题目思路解法 题目 给你一个链表的头节点 head &#xff0c;判断链表中是否有环。 如果链表中有某个节点&#xff0c;可以通过连续跟踪 next 指针再次到达&#xff0c;则链表中存在环。 为了表示给定链表中的环&#xff0c;评测系统内部使用整数 pos 来表示链表尾连接…

【调参】如何为神经网络选择最合适的学习率lr-LRFinder-for-Keras

【调参】如何为神经网络选择最合适的学习率lr-LRFinder-for-Keras_学习率选择-CSDN博客文章浏览阅读9.2k次&#xff0c;点赞6次&#xff0c;收藏55次。keras 版本的LRFinder&#xff0c;借鉴 fast.ai Deep Learning course。前言学习率lr在神经网络中是最难调的全局参数&#x…

YOLOv9改进 添加可变形注意力机制DAttention

一、Deformable Attention Transformer论文 论文地址:arxiv.org/pdf/2201.00520.pdf 二、Deformable Attention Transformer注意力结构 Deformable Attention Transformer包含可变形注意力机制,允许模型根据输入的内容动态调整注意力权重。在传统的Transformer中,注意力是…

Qt 如何搭建lua的运行环境

一、lua简介 Lua 是一种强大的、高效的、轻量级的、可嵌入的脚本语言。它支持过程&#xff08;procedural&#xff09;编程、面向对象编程、函数式编程以及数据描述。Lua 是动态类型的&#xff0c;运行速度快&#xff0c;支持自动内存管理&#xff0c;因此被广泛用于配置、脚本…

鸿蒙Harmony应用开发—ArkTS声明式开发(基础手势:Select)

提供下拉选择菜单&#xff0c;可以让用户在多个选项之间选择。 说明&#xff1a; 该组件从API Version 8开始支持。后续版本如有新增内容&#xff0c;则采用上角标单独标记该内容的起始版本。 子组件 无 接口 Select(options: Array<SelectOption>) 参数&#xff1a;…