hashmap 1.7 和 1.8 区别

时间: 2023-08-28 22:06:12 浏览: 69
HashMap 在 Java 1.7 和 Java 1.8 版本中有一些区别,主要体现在以下几个方面: 1. 数据结构:在 Java 1.7 中,HashMap 底层使用的是数组 + 链表的结构来存储键值对。而在 Java 1.8 中,当链表长度超过一定阈值时,链表会转换成红黑树,以提高查找效率。 2. 并发安全性:在 Java 1.7 中,HashMap 是非线程安全的,多线程环境下需要通过外部同步来保证线程安全。而在 Java 1.8 中,引入了新的并发类 ConcurrentHashMap,它是线程安全的,可以在多线程环境下并发访问。 3. 迭代顺序:在 Java 1.7 中,HashMap 的迭代顺序是不确定的,不保证键值对的顺序。而在 Java 1.8 中,HashMap 继承了 LinkedHashMap,保持了键值对的插入顺序。 4. 性能优化:在 Java 1.8 中,对 HashMap 进行了一些性能优化。例如,在计算哈希值时采用了新的计算方法,减少了哈希冲突的概率;在链表长度较长时,将链表转换为红黑树,提高了查找效率。 总的来说,Java 1.8 中的 HashMap 在并发安全性、迭代顺序和性能优化等方面相对于 Java 1.7 有了一些改进和增强。
相关问题

hashmap1.7 和 1.8有什么区别

HashMap 1.7和1.8之间有一些重要的区别,主要包括: 1. 并发性:HashMap 1.7使用了分段锁的机制来实现并发性,但是在高并发场景下,这种机制会导致锁竞争,从而降低了性能。而HashMap 1.8通过使用CAS算法和synchronized来实现线程安全,提高了并发性能。 2. 数据结构:HashMap 1.7中,每个Entry对象都包含了一个next字段,指向下一个Entry对象。这样,在遍历HashMap时,需要通过next字段来访问下一个Entry对象。而HashMap 1.8中,采用了红黑树来优化链表结构,当链表长度超过阈值,链表会转换为红黑树,这样可以提高查找效率。 3. 性能优化:HashMap 1.8对于一些常见的场景进行了优化,比如初始化大小为2的幂次方、重写hash算法等。这些优化可以减少哈希冲突和rehash操作,从而提高了性能。 4. 扩容机制:HashMap 1.7中,扩容时需要重新计算hash值,并且需要重新分配内存空间,这样会导致性能下降。而HashMap 1.8中,采用了更加高效的扩容机制,可以在不重新计算hash值的情况下,将元素迁移到新的桶中,从而避免了性能问题。 总的来说,HashMap 1.8相比于1.7,在并发性、数据结构、性能优化和扩容机制等方面都有一定的改进和优化,以提高HashMap的性能和稳定性。

hashmap1.7和1.8扩容区别

HashMap 1.7和1.8的扩容区别在于实现方式和效率。 在HashMap 1.7中,扩容是通过创建一个新的Entry数组来实现的,然后将原来的Entry数组中的元素重新分配到新的数组中。这个过程比较耗时,因为需要重新计算每个元素在新数组中的位置。 而在HashMap 1.8中,扩容是通过链表和红黑树的结合来实现的。当链表长度超过阈值时,会将链表转换为红黑树,这样可以提高查找效率。同时,扩容时也会将原来的链表和红黑树中的元素重新分配到新的数组中,但是这个过程比HashMap 1.7中的实现更加高效。 因此,HashMap 1.8的扩容效率比HashMap 1.7更高,可以更快地完成扩容操作。

相关推荐

最新推荐

recommend-type

ansys maxwell

ansys maxwell
recommend-type

matlab基于不确定性可达性优化的自主鲁棒操作.zip

matlab基于不确定性可达性优化的自主鲁棒操作.zip
recommend-type

pytest-2.8.0.zip

文件操作、数据分析和网络编程等。Python社区提供了大量的第三方库,如NumPy、Pandas和Requests,极大地丰富了Python的应用领域,从数据科学到Web开发。Python库的丰富性是Python成为最受欢迎的编程语言之一的关键原因之一。这些库不仅为初学者提供了快速入门的途径,而且为经验丰富的开发者提供了强大的工具,以高效率、高质量地完成复杂任务。例如,Matplotlib和Seaborn库在数据可视化领域内非常受欢迎,它们提供了广泛的工具和技术,可以创建高度定制化的图表和图形,帮助数据科学家和分析师在数据探索和结果展示中更有效地传达信息。
recommend-type

信息安全课程实验C++实现DES等算法源代码

信息安全课程实验C++实现DES等算法源代码
recommend-type

基于知识图谱的医疗诊断知识问答系统python源码+项目说明.zip

环境 python >= 3.6 pyahocorasick==1.4.2 requests==2.25.1 gevent==1.4.0 jieba==0.42.1 six==1.15.0 gensim==3.8.3 matplotlib==3.1.3 Flask==1.1.1 numpy==1.16.0 bert4keras==0.9.1 tensorflow==1.14.0 Keras==2.3.1 py2neo==2020.1.1 tqdm==4.42.1 pandas==1.0.1 termcolor==1.1.0 itchat==1.3.10 ahocorasick==0.9 flask_compress==1.9.0 flask_cors==3.0.10 flask_json==0.3.4 GPUtil==1.4.0 pyzmq==22.0.3 scikit_learn==0.24.1 效果展示 为能最简化使用该系统,不需要繁杂的部署各种七七八八的东西,当前版本使用的itchat将问答功能集成到微信做演示,这需要你的微信能登入网页微信才能使用itchat;另外对话上下文并没
recommend-type

zigbee-cluster-library-specification

最新的zigbee-cluster-library-specification说明文档。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

实现实时数据湖架构:Kafka与Hive集成

![实现实时数据湖架构:Kafka与Hive集成](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/10eb2e6972b3b6086286fc64c0b3ee41.jpeg) # 1. 实时数据湖架构概述** 实时数据湖是一种现代数据管理架构,它允许企业以低延迟的方式收集、存储和处理大量数据。与传统数据仓库不同,实时数据湖不依赖于预先定义的模式,而是采用灵活的架构,可以处理各种数据类型和格式。这种架构为企业提供了以下优势: - **实时洞察:**实时数据湖允许企业访问最新的数据,从而做出更明智的决策。 - **数据民主化:**实时数据湖使各种利益相关者都可
recommend-type

2. 通过python绘制y=e-xsin(2πx)图像

可以使用matplotlib库来绘制这个函数的图像。以下是一段示例代码: ```python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def func(x): return np.exp(-x) * np.sin(2 * np.pi * x) x = np.linspace(0, 5, 500) y = func(x) plt.plot(x, y) plt.xlabel('x') plt.ylabel('y') plt.title('y = e^{-x} sin(2πx)') plt.show() ``` 运行这段
recommend-type

JSBSim Reference Manual

JSBSim参考手册,其中包含JSBSim简介,JSBSim配置文件xml的编写语法,编程手册以及一些应用实例等。其中有部分内容还没有写完,估计有生之年很难看到完整版了,但是内容还是很有参考价值的。