今天跟同事一起调试程序，我写的web service 的服务端，他写客户端，我用java ，他用.net。调用我的程序的时候一直报nullpointer错误，找了很久，各种调试，才发现是因为他给我传的有些值设置成了null，然后转到我这边的时候就成了hashtable（key， null）的形式，由于hashtable的key,value值不能是null所以报错啦，以前总
原创
2012-03-03 16:38:05
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一,哈希表(Hashtable)简述 在.NET Framework中，Hashtable是System.Collections命名空间提供的一个容器，用于处理和表现类似keyvalue的键值 对，其中key通常可用来快速查找，同时key是区分大小写；value用于存储对应于key的值。Hashtable中keyvalue键值对均为 object类型，所以Hashtable可以支持任何类型的keyvalue键值对.二,哈希表的简单操作在哈希表中添加一个keyvalue键值对：HashtableObject.Add(key,value);在哈希表中去除某个keyvalue键值对：Hashtabl
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2012-05-02 09:20:00
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java.util 类 Hashtable<K,V>java.lang.Object java.util.Dictionary<K,V> java.util.Hashtable<K,V>所有已实现的接口： Serializable, Cloneable, Map<K,V> 直接已知子类： Properties, UIDefaults public class Hashtable<K,V>extends Dictionary<K,V>implements Map<K,V>, Cloneable, Serializ
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2011-05-01 11:09:00
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昨天做牛客网还遇到了一个问题：Hashtable和HashMap。我当时看到这两个东西，脑袋冒出一句话：这啥勒？（此处省略一万字）于是乎，就去菜鸟教程了解了一下。 Hashtable Hashtable是什么？ 它是一种存储键值对的哈希表。 来说说它的几个特点： 继承自Dictionary类，D ...
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2021-08-28 21:30:00
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Hash Table
哈希表
哈希表是一种数据结构，计算机在对大量数据进行查找的时候会使用到这种数据结构。大家可以想象，在计算机中存储的数据量那么多，找起来就是对于机器来说也是烦人的事情，那么有没有办法让查找的速度变得很快呢？哈希表法就是一种方
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精选
2012-05-19 17:40:32
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#pragma once //直接定址法：利用公式enum Status//状态{ EXIST,//存在 DELETE,//删除 EMPTY,//空};tem
原创
2022-09-02 13:48:31
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前几天在写《HashMap 和 Hashta...
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2018-12-10 10:26:00
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哈希表常见算法总结 文章目录哈希表常见算法总结介绍散列函数碰撞冲突线性探测法拉链法常见的三种哈希结构算法数组作为哈希表set作为哈希表map作为哈希表使用双指针法 介绍哈希表，哈希表（英文名字为Hash table），被称作散列表哈希表是根据关键码值(Key value)而直接进行访问的数据结构。也就是说，它通过把关键码值映射到表中一个位置来访问记录，以加快查找的速度。这个映射函数叫做散列函数，存
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2023-11-24 13:13:34
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HashTable底层实现原理与HashMap十分类似，再put、get、remove等方法上加了同步块，方法的synchronized使用了this锁，把整个对象都锁了，锁粒度大计算哈希值，0x7FFFFFFF转换为二进制是1个0，31个1，返回一个符号位为0的数，即丢弃最高位，一面函数外产生影响。int hash = key.hashCode();
int index = (hash &
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2023-12-27 22:05:47
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HashTable-散列表/哈希表，是根据关键字（key）而直接访问在内存存储位置的数据结构。它通过一个关键值的函数将所需的数据映射到表中的位置来访问数据，这个映射函数叫做散列函数，存放记录的数组叫做散列表。 构造哈希表的方法： 1.直接定址法--取关键字的某个线
原创
2016-05-13 13:46:56
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HashTable,也叫哈希表/散列表，是一种通过key值直接访问在内存存储位置的数据结构这种数据结构在插入、删除、查找的操作上具有“常数平均时间”的表现哈希表最大的优点，就是把数据的存储和查找消耗的时间大大降低，几乎可以看成是常数时间；而代价仅仅是消耗比较多的内存。然而在当前可利用内存越来越多的情况下，用空间换时间的做法是值得的。散列函数：使用某种映射函数，将大数映射为小数（所给键值映射为较小的
原创
2016-08-12 22:07:22
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引用：http://baike.baidu.com/view/1641943.htm类实现一个哈希表，该哈希表将键映射到相应的值。任何非 null 对象都可以用作键或值。为了成功地在哈希表中存储和获取对象，用作键的对象必须实现 hashCode 方法和 equals 方法。目录简述简单操作遍历哈希表对哈希表进行排序编辑本段简述 Hashtable 的实例有两个参数影响其性能：初始容量 和加载因子。容量 是哈希表中桶 的数量，初始容量 就是哈希表创建时的容量。注意，哈希表的状态为 open：在发生“哈希冲突”的情况下，单个桶会存储多个条目，这些条目必须按顺序搜索。加载因子 是对哈希表在其容量自.
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2012-03-06 15:51:00
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前几天在写《 "HashMap 和 Hashtable 的 6 个区别" 》这篇文章的时候，差点把 Hashtable 写成了 HashTable，后来看源码证实了是：Hashtable，小写的 "t"able，不符合驼峰命名规则。 什么是驼峰命名规则，来看下面的关键字： HashMap Array
原创
2021-05-26 23:55:11
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Hashtable.Synchronized(new HashTable())将HashTable封装成一个线程安全的SyncHashTable。但该方法在枚举整个集合时本质上不是一个线程安全的过程，即使某个集合已经同步，其他线程仍可以修改该集合，这会导致枚举数引发异常。若要确保枚举过程中的线程安全，可以在整个枚举期间锁定集合，或者捕获由其他线程进行更改所导致的异常。可以使用Hashtable.S
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2021-05-18 22:15:18
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二叉搜索树具有对数平均时间的表现是构造在这样的假设下的：输入数据有足够的随机性。本篇介绍的hashtable（散列表）的数据结构，在插入、删除、搜寻等操作上也具有“常数平均时间”的表现，而且这种表现是以统计数据为基础，不需仰赖输入元素的随机性。1. hashtable概述 hashtable 可提供对任何有名项的存取和删除操作。由于操作对象是有名项，所以hashtable也可被视为一种字典结构。这
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2023-07-12 11:11:57
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HashMap 和 Hashtable 都是 Map 接口的实现类，存储的是 Key - value 对。相同点1. 它们都是存储键值对（key - value）的散列表，而且都是采用链地址法 实现的。存储思想：通过 table 数组存储，table 数组是 Entry 类型的，每个table 数组最终都存储的是一个单向链表，链表中的每个节点都存储的键值对（key - value）。2. 添加键值
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2023-07-18 17:03:58
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文章目录哈希表前言实现思路代码实现 哈希表前言哈希表(Hash Table)也叫做散列表，是根据键值对(Key Value)而直接访问的数据结构。它通过将关键码值Key映射到表的一个位置来直接访问，以此加快查找的速度。这个映射函数叫做散列函数，存放记录的数值叫做散列表。实现思路哈希表底层通过数组和链表组成，数组中的每一个值就是链表。HashMap就是用哈希表实现，当我们使用put(key,val
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2023-07-13 16:21:09
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图1 新建-数据存储1，基本特性 散列表（Hash table，也叫哈希表），是根据键（Key）而直接访问在内存存储位置的数据结构。 ①以键值对的形式进行存储； ②不允许存在相同的key值，保证唯一映射，再次存入相同key数据，相当于更新数据； ③无序存储、无序输出【原理导致，详见3、底层实现部分】； ④可以存储为null的键和值； 注意--hashMap与hash
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2023-07-12 11:12:26
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HashTable原理Hashtable是基于陈旧的Dictionary类的，HashMap是Java 1.2引进的Map接口的一个实现。Hashtable中的方法是同步的，而HashMap方法(在缺省情况下)是非同步的。基于jdk1.8 一、HashTable类加载 无静态代码块，父类Dictionary也没有就不谈了 二、默认构造方法开始public Hasht
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2023-07-12 11:14:11
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作者：付佳豪在面试的时候，java集合最容易被问到的知识就是HashMap与Hashtable的比较，通常我们也很容易回答出一下几点：1、HashMap是线程不安全的，在多线程环境下会容易产生死循环，但是单线程环境下运行效率高；Hashtable线程安全的，很多方法都有synchronized修饰，但同时因为加锁导致单线程环境下效率较低。2、HashMap允许有一个key为null，允许多个val
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2018-07-11 16:57:00
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