ℹ️ Как устроен под капотом HashSet?

HashSet — это реализация множества (set), которое не допускает дублирующихся элементов. В его основе используется механизм хеширования для быстрого поиска, добавления и удаления элементов.

🔹 Хеш-таблица как основа
В основе HashSet лежит HashMap. Каждый элемент множества хранится в качестве ключа внутри объекта HashMap, а его значение всегда фиксированное — это специальный объект-заглушка. Этот объект используется для обозначения присутствия элемента, так как HashMap требует наличие пары "ключ-значение".

🔹 Хеширование
Когда вы добавляете элемент в HashSet, для него вычисляется хеш-код с помощью метода hashCode(). Этот хеш-код помогает определить, в какую "корзину" (bucket) поместится элемент. Если два элемента имеют одинаковый хеш-код (коллизия), они будут помещены в один и тот же бакет, и далее будут различаться с помощью метода equals().

🔹 Коллизии и структура бакета
До Java 8, если в бакет попадало несколько элементов (коллизия), они сохранялись в виде односвязного списка. Это приводило к тому, что в худшем случае производительность поиска и добавления элементов могла падать до O(n), если список становился слишком длинным.

С Java 8 при превышении 8 элементов в одном бакете, односвязный список преобразуется в красно-чёрное дерево, что улучшает производительность операций до O(log n). Когда количество элементов в бакете падает ниже 6, структура снова преобразуется обратно в связанный список для экономии памяти.

🔹 Добавление элементов
▪️ В среднем: добавление элемента занимает O(1), потому что благодаря хеш-кодам можно быстро находить нужную корзину для элемента.
▪️ В худшем случае: добавление элемента может занять O(n) до Java 8 (связный список) и O(log n) начиная с Java 8 (красно-чёрное дерево).

🔹 Удаление элементов
Удаление происходит также через хеш-код: ищется соответствующая корзина, а затем элемент удаляется, если он там есть. Сложность удаления аналогична добавлению: O(1) в среднем и O(n) или O(log n) в худшем случае (в зависимости от структуры бакета).

🔹 Преимущества и недостатки

▪️ Преимущества: Быстрое добавление, удаление и поиск элементов в среднем за O(1), так как используется хеширование. Улучшенная производительность с Java 8 благодаря использованию красно-чёрного дерева.
▪️ Недостатки: Не гарантирует порядок элементов, а при частых коллизиях, особенно в старых версиях Java, производительность может падать до O(n).

@javatasks #java

Хотите научиться разрабатывать парсеры pdf-файлов и создавать полезные приложения?

Приглашаем на открытый урок «Разработка парсера pdf-файла».

🗓 24 октября в 20:00 МСК

🆓 Бесплатно. Урок в рамках старта курса «Java Developer. Professional»

На вебинаре разберем:

- как разработать парсер для выписки ВТБ банка в формате pdf;
- весь путь от идеи до практического применения;
- ответы на все возникающие вопросы.

⬇️ В результате урока вы получите практически полезное приложение с подробностями реализации.

Спикер Сергей Петрелевич — опытный Java/Kotlin-разработчик и преподаватель.

Все участники вебинара получат специальную цену на обучение!

🔗 Ссылка на регистрацию: https://vk.cc/cCF02o

Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576

❓Что выведет эта программа?

Ответ:
Программа напечатает «num1 == num2». Если мы сравниваем две ссылки на объекты с помощью ==, значение всегда будет «false». Но в этом примере переменные num1 и num2 автоупаковываются (autoboxing) из-за Integer-кэширования. Вот почему num1 == num2 возвращает значение «true». Не забудьте, что Integer-кэширование актуально только для значений от -128 до 127.

@javatasks #java

❓ Как реализовать immutable класс?

Чтобы реализовать immutable класс, необходимо сделать класс финальным, а его поля приватными и финальными. Значения полей устанавливаются через конструктор и не могут изменяться после создания объекта. Методы-сеттеры исключаются, а геттеры возвращают копии объектов, если поля содержат ссылки на изменяемые объекты. Такой подход гарантирует неизменяемость объектов, что повышает их безопасность и упрощает многопоточное программирование.

@javatasks #java

❓ Объясните разницу между параллелизмом и многопоточностью?

Параллелизм и многопоточность — это два разных, но связанных понятия в программировании. Многопоточность означает выполнение нескольких потоков в рамках одного процесса, где каждый поток может выполняться независимо, но не обязательно одновременно. Потоки могут переключаться между собой, создавая иллюзию одновременности, однако они могут работать на одном ядре процессора.

Параллелизм, с другой стороны, означает выполнение нескольких задач одновременно на разных ядрах процессора. В контексте параллелизма, задачи действительно выполняются одновременно, что может ускорить выполнение программы, если задачи могут быть разбиты на независимые части.

@javatasks #java

⁉️Хотите повысить свою квалификацию в Java-разработке?

👩‍💻 Инвестируйте в успех своей карьеры прямо сейчас! На курсе «Java Developer. Professional» вы получите:

✔️ знание актуального стека технологий;
✔️ 96 часов практической работы с детальным разбором технологий изнутри;
✔️ понимание основ функционирования JVM (сборка мусора, byteCode);
✔️ освоение приемов применения многопоточности;
✔️ практику решения сложных задач с подробным код-ревью от экспертных Java-разработчиков;
✔️ расширение возможностей использования языка Java;
- умение использовать современные фреймворки: Spring WebFlux, Kafka, реактивный Postgres, Kubernetes.

Вы получите инструменты и знания, которые помогут вам писать код быстрее и чище. Все практические навыки вы сможете незамедлительно применять в своей работе.

Готовы прокачать свою востребованность?

➡️ Пройдите короткий тест прямо сейчас, чтобы получить специальную цену на обучение: https://vk.cc/cD6zxO

🎁 А еще приятный бонус: до конца октября действует скидка 10% на обучение.

Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576

Интенсив по очередям: Kafka & NATS

Асинхронное взаимодействие и очереди — невероятно широкая тема, и обязательная к изучению всем, кто интересуется архитектурой. Разработчику важно понимать архитектурные особенности, сильные и слабые стороны компонент, на базе которых строится архитектура.

Приходите на курс “Интенсив по очередям: Kafka & NATS”

🌐 В программе:

▪️Асинхронное взаимодействие с помощью очередей: подходы, свойства, гарантии
▪️Какие бывают очереди, основные системы очередей, на какие свойства и требования смотреть при выборе
▪️Как конфигурировать и управлять системами очередей
▪️Архитектура Apache Kafka, streams, topics, конфигурации от минимального single instance до production grade кластера с отказоустойчивостью
▪️Архитектуры NATS, pub/sub, req/res, streaming, кластер, суперкластер, федерация, edge.

Обучение в формате «живых» онлайн-сессий (лекции, брейнштормы, демо).

🥸 Кто мы: R&D-центр Devhands.io, наш канал (https://t.iss.one/rybakalexey). Автор курса — Владимир Перепелица, эксперт по большим проектам, очередям и Tarantool, Solution Architect в Exness, создатель S3 в VK Cloud, регулярный спикер и член ПК конференций Highload. 

🗓 Старт курса 13 ноября, 5 недель обучения. Изучить программу и записаться можно здесь 

Ждём вас!

Реклама. ИП Рыбак А.А. ИНН 771407709607 Erid: 2VtzqxiGJPM

❓ В чем разница между final, finally и finalize() в Java?

Эти три термина часто путают, но они имеют принципиально разные значения:

🔹 final — это ключевое слово, используемое для ограничения:
▪️ Переменная: значение не может быть изменено после инициализации.
▪️ Метод: не может быть переопределён в подклассе.
▪️ Класс: запрещает наследование.

🔹 finally — это блок кода, который всегда выполняется после блока try-catch, независимо от того, было ли исключение выброшено или нет. Часто используется для освобождения ресурсов (например, закрытия файлов или потоков).

🔹 finalize() — это метод, который вызывается сборщиком мусора перед уничтожением объекта. Использовался для освобождения ресурсов, но сейчас его использование не рекомендуется из-за непредсказуемости момента вызова.

@javatasks #java