Как работает HashMap?
Один из популярнейших вопросов, потому что содержит много нюансов. Лучше всего подготовиться к нему помогает чтение исходного кода HashMap.
Нюансы которые стоит повторить и запомнить:
🔘 Общий принцип: внутренний массив table, содержащий бакеты (корзины) – списки элементов с одинаковыми пересчитанными хэш-суммами;
🔘 Пересчет хэш-суммы для умещения int индексов в capacity ячейках table;
🔘 rehash – удвоение размера table при достижении threshold (capacity*loadFactor) занятых бакетов;
🔘 Невозможность сжать однажды раздувшийся table;
🔘 Два способа разрешения коллизий: используемый в HashMap метод цепочек и альтернатива – открытая адресация;
🔘 Варианты для многопоточного использования: пересинхронизированная Hashtable и умная ConcurrentHashMap;
🔘 Оптимизация Java 8: превращение списка в бакете в дерево при достижении 8 элементов – при большом количестве коллизий скорость доступа растет с O(n) до O(log(n));
🔘 Явное использование бакета 0 для ключа null;
🔘 Связь с HashSet – HashMap, в котором используются только ключи;
🔘 Нет гарантий порядка элементов;
Обсуждая этот вопрос на интервью вы обязательно затронете особенности методов equals/hashCode. Возможно придется поговорить об альтернативных хранилищах ключ-значение – TreeMap, LinkedHashMap.
Один из популярнейших вопросов, потому что содержит много нюансов. Лучше всего подготовиться к нему помогает чтение исходного кода HashMap.
Нюансы которые стоит повторить и запомнить:
🔘 Общий принцип: внутренний массив table, содержащий бакеты (корзины) – списки элементов с одинаковыми пересчитанными хэш-суммами;
🔘 Пересчет хэш-суммы для умещения int индексов в capacity ячейках table;
🔘 rehash – удвоение размера table при достижении threshold (capacity*loadFactor) занятых бакетов;
🔘 Невозможность сжать однажды раздувшийся table;
🔘 Два способа разрешения коллизий: используемый в HashMap метод цепочек и альтернатива – открытая адресация;
🔘 Варианты для многопоточного использования: пересинхронизированная Hashtable и умная ConcurrentHashMap;
🔘 Оптимизация Java 8: превращение списка в бакете в дерево при достижении 8 элементов – при большом количестве коллизий скорость доступа растет с O(n) до O(log(n));
🔘 Явное использование бакета 0 для ключа null;
🔘 Связь с HashSet – HashMap, в котором используются только ключи;
🔘 Нет гарантий порядка элементов;
Обсуждая этот вопрос на интервью вы обязательно затронете особенности методов equals/hashCode. Возможно придется поговорить об альтернативных хранилищах ключ-значение – TreeMap, LinkedHashMap.
👍14❤5🔥3
Пройди тест по Java от OTUS
Проверь насколько хорошо ты знаешь Java и готов освоить Spring!
Ответишь — пройдешь на продвинутый курс "Разработчик на Spring Framework" от OTUS по специальной цене.
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576, www.otus.ruPlease open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍2🔥2❤1
Как отсортировать Set/Map?
Для Map можно привести ключи/значения к виду Collection, переложить в новый List и отсортировать с помощью Collections.sort. То же делается с Set. Этот метод конечно же неэффективный, так как потребует полного копирования содержимого.
Эффективный способ – хранить данные уже отсортированными. Для таких реализаций созданы интерфейсы-наследники SortedSet и SortedMap.
Реализации SortedSet дают линейный порядок множества. Элементы упорядочены по возрастанию. Порядок либо натуральный (элементы реализуют интерфейс Comparable), либо его определяет переданный в конструктор Comparator.
Этот интерфейс добавляет методы получения подмножества от указанного элемента (tailSet), до элемента (headSet), и между двумя (subSet). Подмножество включает нижнюю границу, не включает верхнюю.
SortedSet расширяется интерфейсом NavigableSet для итерации по порядку, получения ближайшего снизу (floor), сверху (ceiling), большего (higher) и меньшего (lower) заданному элемента.
Все те же правила применяются к элементам SortedMap/NavigableMap относительно их ключей.
Основными реализациями являются TreeSet и TreeMap. Внутри это самобалансирующиеся красно-чёрные деревья. Их структура и способ балансировки – вопрос достойный отдельного поста. Другая любопытная реализация из java.util.concurrent – ConcurrentSkipListMap.
Для Map можно привести ключи/значения к виду Collection, переложить в новый List и отсортировать с помощью Collections.sort. То же делается с Set. Этот метод конечно же неэффективный, так как потребует полного копирования содержимого.
Эффективный способ – хранить данные уже отсортированными. Для таких реализаций созданы интерфейсы-наследники SortedSet и SortedMap.
Реализации SortedSet дают линейный порядок множества. Элементы упорядочены по возрастанию. Порядок либо натуральный (элементы реализуют интерфейс Comparable), либо его определяет переданный в конструктор Comparator.
Этот интерфейс добавляет методы получения подмножества от указанного элемента (tailSet), до элемента (headSet), и между двумя (subSet). Подмножество включает нижнюю границу, не включает верхнюю.
SortedSet расширяется интерфейсом NavigableSet для итерации по порядку, получения ближайшего снизу (floor), сверху (ceiling), большего (higher) и меньшего (lower) заданному элемента.
Все те же правила применяются к элементам SortedMap/NavigableMap относительно их ключей.
Основными реализациями являются TreeSet и TreeMap. Внутри это самобалансирующиеся красно-чёрные деревья. Их структура и способ балансировки – вопрос достойный отдельного поста. Другая любопытная реализация из java.util.concurrent – ConcurrentSkipListMap.
🔥19👍6❤3
Наш открытый урок — ваш шанс раз и навсегда понять, какая система лучше подходит для ваших задач.
Мы разберем ключевые различия между RabbitMQ и Apache Kafka, включая их архитектуру, производительность, способы хранения сообщений и внутреннюю организацию.
Вы увидите демонстрацию работы брокеров сообщений и получите сравнительный анализ, который поможет вам сделать осознанный выбор.
25 июля в 20:00 мск, ждем вас на открытом уроке, который пройдет в рамках онлайн-курса «Java Developer. Professional» в OTUS.
Занятие предназначено для разработчиков и архитекторов ПО.
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576, www.otus.ruPlease open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍1🔥1🎉1
Как создать immutable-коллекцию?
В Collections Framework имеется набор методов Collections.unmodifiable*() для различных типов коллекций. Такой метод вернет read-only обертку над переданной коллекцией. Так же как с Collections.synchronized*(), внутри используется не копия, а оригинальная коллекция.
Другой менее очевидный способ – метод Collections.empty*(). Он возвращает немодифицируемую пустую коллекцию. Попытка добавить элемент как и в случае unmodifiable приведет к UnsupportedOperationException.
В Collections Framework имеется набор методов Collections.unmodifiable*() для различных типов коллекций. Такой метод вернет read-only обертку над переданной коллекцией. Так же как с Collections.synchronized*(), внутри используется не копия, а оригинальная коллекция.
Другой менее очевидный способ – метод Collections.empty*(). Он возвращает немодифицируемую пустую коллекцию. Попытка добавить элемент как и в случае unmodifiable приведет к UnsupportedOperationException.
👍6🔥1
Использование брокера сообщений Apache Kafka в распределенных очередях
24 июля в 20:00 мск
❓Хотите узнать, как эффективно управлять сообщениями в масштабируемых распределенных системах? Тогда этот открытый вебинар для вас!
Мы разберем основы и архитектуру Apache Kafka, принципы работы с распределенными очередями, а также научимся настраивать и развертывать кластер Kafka в Docker. Вы увидите реальные примеры использования Kafka для обмена сообщениями между сервисами и узнаете о лучших практиках и рекомендациях по интеграции Kafka в ваши проекты.
💻 Урок будет полезен Fullstack и Backend-разработчикам, DevOps-инженерам, архитекторам ПО и администраторам систем, а также всем, кто хочет углубить свои знания об Apache Kafka и его применении.
🔴 Регистрация открыта: https://vk.cc/cytTdR
24 июля в 20:00 мск
❓Хотите узнать, как эффективно управлять сообщениями в масштабируемых распределенных системах? Тогда этот открытый вебинар для вас!
Мы разберем основы и архитектуру Apache Kafka, принципы работы с распределенными очередями, а также научимся настраивать и развертывать кластер Kafka в Docker. Вы увидите реальные примеры использования Kafka для обмена сообщениями между сервисами и узнаете о лучших практиках и рекомендациях по интеграции Kafka в ваши проекты.
💻 Урок будет полезен Fullstack и Backend-разработчикам, DevOps-инженерам, архитекторам ПО и администраторам систем, а также всем, кто хочет углубить свои знания об Apache Kafka и его применении.
🔴 Регистрация открыта: https://vk.cc/cytTdR
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576👍3🔥2
Какими коллекциями пользоваться в многопоточной среде?
Первый вариант – превратить в синхронизированную обычную коллекцию, вызвав соответствующий ее типу метод Collections.synchronized*(). Самый общий и самый примитивный способ, создает обертку с синхронизацией всех операций с помощью synchronized.
Если работа с коллекцией состоит в основном из чтения, лучшая в плане производительности альтернатива – CopyOnWriteArrayList, и содержащий его в реализации CopyOnWriteArraySet. Потокобезопасность достигается копированием внутреннего массива при любой модификации, оригинальный массив остается immutable. Program order достигается модификатором volatile на внутреннем массиве.
Третий вариант – использование Concurrent-коллекций:
🔘 Неблокирующие хэш-таблицы ConcurrentSkipListMap, ConcurrentHashMap и ConcurrentSkipListSet (хэш-таблица в основе реализации)
🔘 Неблокирующие очереди ConcurrentLinkedQueue и ConcurrentLinkedDeque
🔘 Большой набор различных блокирующих очередей
Первый вариант – превратить в синхронизированную обычную коллекцию, вызвав соответствующий ее типу метод Collections.synchronized*(). Самый общий и самый примитивный способ, создает обертку с синхронизацией всех операций с помощью synchronized.
Если работа с коллекцией состоит в основном из чтения, лучшая в плане производительности альтернатива – CopyOnWriteArrayList, и содержащий его в реализации CopyOnWriteArraySet. Потокобезопасность достигается копированием внутреннего массива при любой модификации, оригинальный массив остается immutable. Program order достигается модификатором volatile на внутреннем массиве.
Третий вариант – использование Concurrent-коллекций:
🔘 Неблокирующие хэш-таблицы ConcurrentSkipListMap, ConcurrentHashMap и ConcurrentSkipListSet (хэш-таблица в основе реализации)
🔘 Неблокирующие очереди ConcurrentLinkedQueue и ConcurrentLinkedDeque
🔘 Большой набор различных блокирующих очередей
👍7🔥1
Разработка боевого микросервисного приложения и трудоустройство мидлом
Команда проекта:
🎩 Tech lead - опыт 14 лет - Андрей Борисов (ментор)
⛑ Dev Ops - опыт 15 лет - Сергей Пригожий (ментор)
🪖Team lead - опыт 5 лет - Александр Нестерович (ментор)
🎓5- 6 программистов, среди которых ты
❗️ Свой сервер с инфраструктурой: GitLab, Kubernetes, Kafka
❗️ Бесплатный chatGPT и обучение как применять программисту
❗️ Подготовка к собесу, легенда, помощь при прохождении собеса
❗️ Самый актуальный стек проекта
✔️ Результат: трудоустройство и бесстрашие на работе
☯️ Уверенный вход в профессию здесь: https://javaguru.by/developer
Бесплатные курсы: https://javaguru.by
Реклама: ИП Бруев Алексей Тимофеевич, ИНН: 381258351501
Команда проекта:
🎩 Tech lead - опыт 14 лет - Андрей Борисов (ментор)
⛑ Dev Ops - опыт 15 лет - Сергей Пригожий (ментор)
🪖Team lead - опыт 5 лет - Александр Нестерович (ментор)
🎓5- 6 программистов, среди которых ты
☯️ Уверенный вход в профессию здесь: https://javaguru.by/developer
Бесплатные курсы: https://javaguru.by
Реклама: ИП Бруев Алексей Тимофеевич, ИНН: 381258351501
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍4❤3🔥2🤣1
Как создать HashMap сразу с элементами?
Проблема с созданием Map в том, что в отличие от других коллекций инициализация должна принять параметрами набор пар неопределенного размера. Поэтому varargs здесь не подходит.
Самый примитивный, многословный, но простой способ – добавить элементы сразу после создания. Для мапы-поля класса это можно сделать в конструкторе или блоке инициализации.
Идиома double brace initialization. Компактная запись, которая расшифровывается компилятором как создание анонимного класса-наследника от HashMap, с добавлением элементов в блоке статической инициализации. Создание нового класса приводит к дополнительным накладным расходам, так делать не рекомендуется.
Для специальных случаев, пустой и одноэлементной неизменяемых мап, в классе Collections есть соответствующие фабричные методы emptyMap() и singletonMap(key, value).
Удобно создавать HashMap из стрима. Коллектор Collectors.toMap(keyMapper, valueMapper) с помощью мапперов превратит объекты потока в ключи и значения.
В Java 9 наконец появились фабричные метод Map.of(), перегруженный для разного количества пар параметров, и Map.ofEntries() с varargs-аргументом.
До Java 9 подобное было реализовано во многих популярных библиотеках, например ImmutableMap.of в Guava и MapUtils.putAll() в Apache Commons.
Проблема с созданием Map в том, что в отличие от других коллекций инициализация должна принять параметрами набор пар неопределенного размера. Поэтому varargs здесь не подходит.
Самый примитивный, многословный, но простой способ – добавить элементы сразу после создания. Для мапы-поля класса это можно сделать в конструкторе или блоке инициализации.
Map<String, String> map = new HashMap<>();
{
map.put("one", "first");
map.put("two", "second");
}
Идиома double brace initialization. Компактная запись, которая расшифровывается компилятором как создание анонимного класса-наследника от HashMap, с добавлением элементов в блоке статической инициализации. Создание нового класса приводит к дополнительным накладным расходам, так делать не рекомендуется.
new HashMap<String, String>() {{
put("one", "first");
put("two", "second");
}};
Для специальных случаев, пустой и одноэлементной неизменяемых мап, в классе Collections есть соответствующие фабричные методы emptyMap() и singletonMap(key, value).
Удобно создавать HashMap из стрима. Коллектор Collectors.toMap(keyMapper, valueMapper) с помощью мапперов превратит объекты потока в ключи и значения.
В Java 9 наконец появились фабричные метод Map.of(), перегруженный для разного количества пар параметров, и Map.ofEntries() с varargs-аргументом.
До Java 9 подобное было реализовано во многих популярных библиотеках, например ImmutableMap.of в Guava и MapUtils.putAll() в Apache Commons.
👍17🔥3
Что выбрать, Stack или Queue?
Queue – один из основных интерфейсов Java Collections Framework. В общем случае (но не обязательно) представляет FIFO-коллекцию – элементы можно добавлять в хвост, брать или удалять из головы. Его наследник, интерфейс Deque (double ended queue, двусторонняя очередь), позволяет манипулировать элементами на обеих сторонах.
Stack – LIFO коллекция. То есть добавлять и удалять элементы можно только с одного конца. Кроме того, стек наследуется от Vector, и тоже является пересинхронизированным и устаревшим. Его документация явно рекомендует предпочесть использовать Deque.
Queue – один из основных интерфейсов Java Collections Framework. В общем случае (но не обязательно) представляет FIFO-коллекцию – элементы можно добавлять в хвост, брать или удалять из головы. Его наследник, интерфейс Deque (double ended queue, двусторонняя очередь), позволяет манипулировать элементами на обеих сторонах.
Stack – LIFO коллекция. То есть добавлять и удалять элементы можно только с одного конца. Кроме того, стек наследуется от Vector, и тоже является пересинхронизированным и устаревшим. Его документация явно рекомендует предпочесть использовать Deque.
👍11🔥2
Неуязвимого кода не существует. Абсолютно защищённых данных – тоже.
Зато есть способы восстановить информацию после серьёзного сбоя или атаки.
Именно о способах восстановления повреждённых данных мы и поговорим на открытом вебинаре «Создаём бэкапы для Ethereum-блокчейна на Rust»
Вы познакомитесь с принципами хранения и развития данных в блокчейн-системах, увидите, как с помощью Rust эффективно переиспользовать код для разных задач на разных целевых платформах.
Вебинар проведёт Кирилл Федченко, опытный программист на Rust, Python, C++.
Будет интересно и Rust-разработчикам и тем, кто использует другие языки.
23 июля, 19:00 МСК
Бесплатно
➡️ Записаться на событие: https://vk.cc/cyx7ZP
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576
Зато есть способы восстановить информацию после серьёзного сбоя или атаки.
Именно о способах восстановления повреждённых данных мы и поговорим на открытом вебинаре «Создаём бэкапы для Ethereum-блокчейна на Rust»
Вы познакомитесь с принципами хранения и развития данных в блокчейн-системах, увидите, как с помощью Rust эффективно переиспользовать код для разных задач на разных целевых платформах.
Вебинар проведёт Кирилл Федченко, опытный программист на Rust, Python, C++.
Будет интересно и Rust-разработчикам и тем, кто использует другие языки.
23 июля, 19:00 МСК
Бесплатно
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍2🔥2
Что происходит внутри HashMap.put()?
Мы уже рассматривали хэш-таблицы в целом, теперь рассмотрим в деталях, как новые ключ и значение складываются в HashMap.
1. Вычисляется хэш ключа. Если ключ null, хэш считается равным 0. Чтобы достичь лучшего распределения, результат вызова hashCode() «перемешивается»: его старшие биты XOR-ятся на младшие.
2. Значения внутри хэш-таблицы хранятся в специальных структурах данных – нодах, в массиве. Из хэша высчитывается номер бакета – индекс для значения в этом массиве. Полученный хэш обрезается по текущей длине массива. Длина – всегда степень двойки, так что для скорости используется битовая операция &.
3. В бакете ищется нода. В ячейке массива лежит не просто одна нода, а связка всех нод, которые туда попали. Исполнение проходит по этой связке (цепочке или дереву), и ищет ноду с таким же ключом. Ключ сравнивается с имеющимися сначала на ==, затем на equals.
4. Если нода найдена – её значение просто заменяется новым. Работа метода на этом завершается.
5. Если ноды с таким же ключом в бакете пока нет – добавляемая пара ключ-значение запаковывается в новый объект типа Node, и прикрепляется к структуре существующих нод бакета. Ноды составляют структуру за счет того, что в ноде хранится ссылка на следующий элемент (для дерева – следующие элементы). Кроме самой пары и ссылок, чтобы потом не считать заново, записывается и хэш ключа.
6. В случае, когда структурой была цепочка а не дерево, и длина цепочки превысила 7 элементов – происходит процедура treeification – превращение списка в самобалансирующееся дерево. В случае коллизии это ускоряет доступ к элементам на чтение с O(n) до O(log(n)). У comparable-ключей для балансировки используется их естественный порядок. Другие ключи балансируются по порядку имен их классов и значениям identityHashCode-ов. Для маленьких хэш-таблиц (< 64 бакетов) «одеревенение» заменяется увеличением (см. п.8).
7. Если новая нода попала в пустую ячейку, заняла новый бакет – увеличивается счетчик структурных модификаций. Изменение этого счетчика сообщит всем итераторам контейнера, что при следующем обращении они должны выбросить ConcurrentModificationException.
8. Когда количество занятых бакетов массива превысило пороговое (capacity * load factor), внутренний массив увеличивается вдвое, а для всего содержимого выполняется рехэш – все имеющиеся ноды перераспределяются по бакетам по тем же правилам, но уже с учетом нового размера.
Мы уже рассматривали хэш-таблицы в целом, теперь рассмотрим в деталях, как новые ключ и значение складываются в HashMap.
1. Вычисляется хэш ключа. Если ключ null, хэш считается равным 0. Чтобы достичь лучшего распределения, результат вызова hashCode() «перемешивается»: его старшие биты XOR-ятся на младшие.
2. Значения внутри хэш-таблицы хранятся в специальных структурах данных – нодах, в массиве. Из хэша высчитывается номер бакета – индекс для значения в этом массиве. Полученный хэш обрезается по текущей длине массива. Длина – всегда степень двойки, так что для скорости используется битовая операция &.
3. В бакете ищется нода. В ячейке массива лежит не просто одна нода, а связка всех нод, которые туда попали. Исполнение проходит по этой связке (цепочке или дереву), и ищет ноду с таким же ключом. Ключ сравнивается с имеющимися сначала на ==, затем на equals.
4. Если нода найдена – её значение просто заменяется новым. Работа метода на этом завершается.
5. Если ноды с таким же ключом в бакете пока нет – добавляемая пара ключ-значение запаковывается в новый объект типа Node, и прикрепляется к структуре существующих нод бакета. Ноды составляют структуру за счет того, что в ноде хранится ссылка на следующий элемент (для дерева – следующие элементы). Кроме самой пары и ссылок, чтобы потом не считать заново, записывается и хэш ключа.
6. В случае, когда структурой была цепочка а не дерево, и длина цепочки превысила 7 элементов – происходит процедура treeification – превращение списка в самобалансирующееся дерево. В случае коллизии это ускоряет доступ к элементам на чтение с O(n) до O(log(n)). У comparable-ключей для балансировки используется их естественный порядок. Другие ключи балансируются по порядку имен их классов и значениям identityHashCode-ов. Для маленьких хэш-таблиц (< 64 бакетов) «одеревенение» заменяется увеличением (см. п.8).
7. Если новая нода попала в пустую ячейку, заняла новый бакет – увеличивается счетчик структурных модификаций. Изменение этого счетчика сообщит всем итераторам контейнера, что при следующем обращении они должны выбросить ConcurrentModificationException.
8. Когда количество занятых бакетов массива превысило пороговое (capacity * load factor), внутренний массив увеличивается вдвое, а для всего содержимого выполняется рехэш – все имеющиеся ноды перераспределяются по бакетам по тем же правилам, но уже с учетом нового размера.
❤13👍7🥰3🤨3
Что происходит внутри TreeMap.put()?
Недавно мы в деталях рассматривали, какие процессы происходят при добавлении элемента в HashMap. Теперь поговорим о TreeMap. Здесь не так много тонкостей, как в хэш-таблице.
TreeMap требует либо задать порядок ключей вручную (передать в конструктор Comparator), либо чтобы они имели собственный естественный порядок (были Comparable).
Подобно нодам в хэш-таблице, внутренняя структура дерева строится из объектов внутреннего класса узла – Entry. В каждом узле хранится информация о данных (пара key-value), и о положении в структуре (ссылки на родительский узел, левую и правую ветви).
Сама структура представляет из себя красно-чёрное дерево относительно ключей. Не будем здесь углубляться в детали его реализации. О нем важно знать два факта:
1. Это бинарное дерево поиска. Значит, каждый новый элемент начинает искать свое место в дереве, сравниваясь с узлами начиная с корневого. Меньшие элементы движутся влево, большие – вправо. Для этого и требуется наличие метода compare. Дойдя до конца, пара ключ-значение «повисает» новым узлом.
2. Это самобалансирующееся дерево. Если какая-то ветка начинает становиться слишком длинной (а её эффективность вырождаться в эффективность связного списка), происходит балансировка. В результате этой операции правило из пунтка 1 остается в силе, но нагрузка на ветки перераспределяется. Самое длинное поддерево становится выше самого короткого максимум на один элемент.
Недавно мы в деталях рассматривали, какие процессы происходят при добавлении элемента в HashMap. Теперь поговорим о TreeMap. Здесь не так много тонкостей, как в хэш-таблице.
TreeMap требует либо задать порядок ключей вручную (передать в конструктор Comparator), либо чтобы они имели собственный естественный порядок (были Comparable).
Подобно нодам в хэш-таблице, внутренняя структура дерева строится из объектов внутреннего класса узла – Entry. В каждом узле хранится информация о данных (пара key-value), и о положении в структуре (ссылки на родительский узел, левую и правую ветви).
Сама структура представляет из себя красно-чёрное дерево относительно ключей. Не будем здесь углубляться в детали его реализации. О нем важно знать два факта:
1. Это бинарное дерево поиска. Значит, каждый новый элемент начинает искать свое место в дереве, сравниваясь с узлами начиная с корневого. Меньшие элементы движутся влево, большие – вправо. Для этого и требуется наличие метода compare. Дойдя до конца, пара ключ-значение «повисает» новым узлом.
2. Это самобалансирующееся дерево. Если какая-то ветка начинает становиться слишком длинной (а её эффективность вырождаться в эффективность связного списка), происходит балансировка. В результате этой операции правило из пунтка 1 остается в силе, но нагрузка на ветки перераспределяется. Самое длинное поддерево становится выше самого короткого максимум на один элемент.
👍12🥰5🔥3
На занятии разберем, как просматривать и читать байт код классов и для чего это может быть нужно. Научитесь создавать утилиты для изменения байт кода существующих классов в runtime. Это знание поможет вам улучшить производительность ваших приложений и решать сложные задачи.
Вебинар будет полезен Java-разработчикам, которые сталкиваются с вопросами производительности приложений.
Встречаемся 1 августа в 20:00 мск.
Спикер — Tech Lead в одном из крупнейших российских банков и кандидат технических наук.
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍3🔥2❤1
Можно ли хранить null в стандартных коллекциях?
Все интерфейсы Collections Framework позволяют своим реализациям самостоятельно решать, поддерживать ли null-значения. Если реализация не может принять null, она выбрасывает NullPointerException или ClassCastException.
Большинство списков (LinkedList, ArrayList) принимают null без проблем. Большинство очередей (Queue и Deque) не хранят null – возвращая из читающего метода null они сообщают пользователю о пустоте коллекции.
Unmodifiable Maps не допускают null-ов совсем. Обычные изменяемые мапы обычно не испытывают трудности со значениями null. А вот с ключами дело обстоит интереснее.
HashMap не может посчитать hash-сумму от null. Но вместо этого для таких ключей просто используется бакет номер 0.
Иногда этот вопрос дается как задача с подвохом про TreeMap. Nullability её ключей зависит от готовности к этому компаратора. Натуральный порядок (который работает для Comparable ключей) не поддерживает null. Раньше в реализации был баг, который позволял положить значение по ключу null в корень дерева без выброса исключения.
Для значений Set-ов действуют те же правила, что для ключей лежащих в основе их Map-ов.
Все интерфейсы Collections Framework позволяют своим реализациям самостоятельно решать, поддерживать ли null-значения. Если реализация не может принять null, она выбрасывает NullPointerException или ClassCastException.
Большинство списков (LinkedList, ArrayList) принимают null без проблем. Большинство очередей (Queue и Deque) не хранят null – возвращая из читающего метода null они сообщают пользователю о пустоте коллекции.
Unmodifiable Maps не допускают null-ов совсем. Обычные изменяемые мапы обычно не испытывают трудности со значениями null. А вот с ключами дело обстоит интереснее.
HashMap не может посчитать hash-сумму от null. Но вместо этого для таких ключей просто используется бакет номер 0.
Иногда этот вопрос дается как задача с подвохом про TreeMap. Nullability её ключей зависит от готовности к этому компаратора. Натуральный порядок (который работает для Comparable ключей) не поддерживает null. Раньше в реализации был баг, который позволял положить значение по ключу null в корень дерева без выброса исключения.
Для значений Set-ов действуют те же правила, что для ключей лежащих в основе их Map-ов.
👍11🔥3🥰3
Проверь насколько хорошо ты знаешь Java и готов освоить Spring!
Ответишь — пройдешь на продвинутый курс "Разработчик на Spring Framework" от OTUS по специальной цене.
⏰ Время прохождения теста ограничено 30 минут, 21 вопрос.
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576, www.otus.ruPlease open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍2🔥1🎉1
Какие есть преимущества у массива перед коллекцией?
Для хранения ссылочных типов массив подходит хуже чем ArrayList. В основе реализации коллекции лежит такой же массив, поэтому эффективность будет той же самой. Однако, вам придется самостоятельно реализовывать логику управления хранилищем: например, увеличение массива при переполнении. А значит, будет больше шансов на ошибку.
Если использовать массивы вместо коллекций для примитивов, можно получить выигрыш по эффективности. Коллекции – generic-типы, из-за этого простые значения хранятся в них в форме ссылочных типов-оберток.
1. Autoboxing выделяет память под новый объект, это дорогая операция;
2. Кроме данных, Object занимает дополнительную память под метаинформацию;
3. Ячейки массива лежат близко в оперативной памяти, это увеличивает шансы попадания в кэш процессора.
С другой стороны, для массива всё так же нужно написать больше кода, он сложнее. Поэтому замена листов на массивы обычно считается излишней микрооптимизацией.
Когда сэкономить всё-таки хочется, стоит выбрать одну из множества готовых библиотек не-generic реализаций коллекций. Списки примитивов можно найти в Eclipse Collections. В Android есть HashMap с целочисленными ключами – SparseArray.
Для хранения ссылочных типов массив подходит хуже чем ArrayList. В основе реализации коллекции лежит такой же массив, поэтому эффективность будет той же самой. Однако, вам придется самостоятельно реализовывать логику управления хранилищем: например, увеличение массива при переполнении. А значит, будет больше шансов на ошибку.
Если использовать массивы вместо коллекций для примитивов, можно получить выигрыш по эффективности. Коллекции – generic-типы, из-за этого простые значения хранятся в них в форме ссылочных типов-оберток.
1. Autoboxing выделяет память под новый объект, это дорогая операция;
2. Кроме данных, Object занимает дополнительную память под метаинформацию;
3. Ячейки массива лежат близко в оперативной памяти, это увеличивает шансы попадания в кэш процессора.
С другой стороны, для массива всё так же нужно написать больше кода, он сложнее. Поэтому замена листов на массивы обычно считается излишней микрооптимизацией.
Когда сэкономить всё-таки хочется, стоит выбрать одну из множества готовых библиотек не-generic реализаций коллекций. Списки примитивов можно найти в Eclipse Collections. В Android есть HashMap с целочисленными ключами – SparseArray.
👏17🔥2
Как обойти коллекцию?
for/while. Классический способ: целочисленная переменная-индекс, которая увеличивается от 0 до size(). Можно использовать для неполного обхода, с нестандартным шагом. Плата за это – возможность ошибиться в индексах и менее читабельный код.
Iterator. ООП-способ: методом iterator() получить объект-итератор, и вызывать у него next() пока hasNext() возвращает true. В реализации может быть дополнительная логика, такая как потокобезопасность. Такой «объект-итерацию» коллекции можно передать в сторонний код, не отдавая саму коллекцию. Всё еще требует слишком много кода.
for Iterable. Синтаксический сахар для обхода итератором. Простейший синтаксис когда нужен просто обход. В отличие от явного использования итератора не дает возможности модифицировать элементы в процессе.
Стримы. Создать от коллекции стрим и работать с элементами в нём. Кроме простого forEach(), можно воспользоваться всей мощью Java Steam API – фильтровать, преобразовывать и агрегировать элементы. За это создаются лишние объекты, а синтаксис гораздо более развесистый.
Функции Java 8. С этой версии появились удобные средства для обхода не только строк. У коллекций и хэш-таблиц добавились методы forEach для обхода и replaceAll для модификации. Как со стримами, они дают функциональный стиль, но без избыточного создания стримов. Внутри используются простые итераторы и циклы for.
for/while. Классический способ: целочисленная переменная-индекс, которая увеличивается от 0 до size(). Можно использовать для неполного обхода, с нестандартным шагом. Плата за это – возможность ошибиться в индексах и менее читабельный код.
Iterator. ООП-способ: методом iterator() получить объект-итератор, и вызывать у него next() пока hasNext() возвращает true. В реализации может быть дополнительная логика, такая как потокобезопасность. Такой «объект-итерацию» коллекции можно передать в сторонний код, не отдавая саму коллекцию. Всё еще требует слишком много кода.
for Iterable. Синтаксический сахар для обхода итератором. Простейший синтаксис когда нужен просто обход. В отличие от явного использования итератора не дает возможности модифицировать элементы в процессе.
Стримы. Создать от коллекции стрим и работать с элементами в нём. Кроме простого forEach(), можно воспользоваться всей мощью Java Steam API – фильтровать, преобразовывать и агрегировать элементы. За это создаются лишние объекты, а синтаксис гораздо более развесистый.
Функции Java 8. С этой версии появились удобные средства для обхода не только строк. У коллекций и хэш-таблиц добавились методы forEach для обхода и replaceAll для модификации. Как со стримами, они дают функциональный стиль, но без избыточного создания стримов. Внутри используются простые итераторы и циклы for.
👍14🔥5❤1
Пройди тест по Java и проверь свои знания, готов ли ты к обучению на курсе.
Ответишь — пройдешь на продвинутый курс "Java Developer. Professional" от OTUS по специальной цене + получишь доступ к записям открытых уроков курса
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576, www.otus.ruPlease open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍4🔥1
Что такое fail-fast и fail-safe итераторы?
Это не какие-то отдельные типы, а характеристики разных реализаций интерфейса Iterator. Они определяют, как поведет себя итератор при изменении перебираемой последовательности.
Fail-fast – «быстрый» итератор. Когда после его создания коллекция как-либо изменилась, он падает с ошибкой без лишних разбирательств. Так работает итератор класса ArrayList, при изменении он выбрасывает ConcurrentModificationException. Рекомендуется не основывать логику программы на fail-fast отказах, и использовать их только как признак ошибки реализации.
Fail-safe – «умный» итератор. Обычно плата за отказоустойчивость – возможная неконсистентность данных («слабая консистентность»). Итератор класса ConcurrentHashMap работает с копией данных, он не выбросит исключение при изменении коллекции, но может не увидеть часть свежих изменений. Плата за отсутствие ошибок других fail-safe итераторов может отличаться, детали всегда можно найти в документации коллекций.
Это не какие-то отдельные типы, а характеристики разных реализаций интерфейса Iterator. Они определяют, как поведет себя итератор при изменении перебираемой последовательности.
Fail-fast – «быстрый» итератор. Когда после его создания коллекция как-либо изменилась, он падает с ошибкой без лишних разбирательств. Так работает итератор класса ArrayList, при изменении он выбрасывает ConcurrentModificationException. Рекомендуется не основывать логику программы на fail-fast отказах, и использовать их только как признак ошибки реализации.
Fail-safe – «умный» итератор. Обычно плата за отказоустойчивость – возможная неконсистентность данных («слабая консистентность»). Итератор класса ConcurrentHashMap работает с копией данных, он не выбросит исключение при изменении коллекции, но может не увидеть часть свежих изменений. Плата за отсутствие ошибок других fail-safe итераторов может отличаться, детали всегда можно найти в документации коллекций.
👍12👏3🔥2
Какие существуют примитивы?
В Java имеется 9 возможных типов значения переменной: ссылка на объект или один из восьми примитивных типов:
🔘 byte – знаковое целое число от -2^7 до 2^7-1;
🔘 short – знаковое целое число от -2^15 до 2^15-1;
🔘 int – знаковое целое число от -2^31 до 2^31-1;
🔘 long – знаковое целое число от -2^63 до 2^63-1;
🔘 float – знаковое число с плавающей точкой 32 бита стандарта IEEE 754;
🔘 double – то же, что и float, но 64 бита;
🔘 char – 16-битный символ Unicode, от '\u0000'(0) до '\uffff'(65535);
🔘 boolean – true или false;
По умолчанию поля примитивных типов принимают нулевые значения: 0, 0L, '\u0000', false. Про особенности работы, способ хранения и специальные значения чисел с плавающей точкой стоит почитать подробнее.
Отдельная интересная тема – boxing/unboxing. Каждый примитивный тип снабжен своей ссылочной версией. Примитивное значение заворачивается и разворачивается из него автоматически при необходимости. Это может приводить к большим затратам на выделение памяти, когда например int индекс цикла используется в качестве значения переменной Object и превращается в Integer без нужды – частая задача на собеседованиях. Еще классы-обертки содержат набор утилитарных методов для их примитивов.
Сколько памяти занимает примитив – вопрос с подвохом. Спецификация требует, чтобы размер был достаточным для всех значений. Конкретный размер определяется реализацией JVM, он может быть больше. Например в 64-bit HotSpot переменная boolean занимает не 1 бит, а 8.
В Java имеется 9 возможных типов значения переменной: ссылка на объект или один из восьми примитивных типов:
🔘 byte – знаковое целое число от -2^7 до 2^7-1;
🔘 short – знаковое целое число от -2^15 до 2^15-1;
🔘 int – знаковое целое число от -2^31 до 2^31-1;
🔘 long – знаковое целое число от -2^63 до 2^63-1;
🔘 float – знаковое число с плавающей точкой 32 бита стандарта IEEE 754;
🔘 double – то же, что и float, но 64 бита;
🔘 char – 16-битный символ Unicode, от '\u0000'(0) до '\uffff'(65535);
🔘 boolean – true или false;
По умолчанию поля примитивных типов принимают нулевые значения: 0, 0L, '\u0000', false. Про особенности работы, способ хранения и специальные значения чисел с плавающей точкой стоит почитать подробнее.
Отдельная интересная тема – boxing/unboxing. Каждый примитивный тип снабжен своей ссылочной версией. Примитивное значение заворачивается и разворачивается из него автоматически при необходимости. Это может приводить к большим затратам на выделение памяти, когда например int индекс цикла используется в качестве значения переменной Object и превращается в Integer без нужды – частая задача на собеседованиях. Еще классы-обертки содержат набор утилитарных методов для их примитивов.
Сколько памяти занимает примитив – вопрос с подвохом. Спецификация требует, чтобы размер был достаточным для всех значений. Конкретный размер определяется реализацией JVM, он может быть больше. Например в 64-bit HotSpot переменная boolean занимает не 1 бит, а 8.
👍14🔥1