哈希表扩容阈值所表示的是不是总体的个数? 哈希表冲突次数怎么算

256℃ LOUISE

哈希表扩容阈值所表示的是不是总体的个数?哈希表冲突次数怎么算

hashmap在什么情况下会扩容

本人是给不出什么好的回答,应为你这个问题实在是太.....嘿嘿.....

只好给你吧API描述贴出来咯..相信看了你会明白的.

下面是API文档中的解释

基于哈希表的 Map 接口的实现。此实现提供所有可选的映射操作,并允许使用 null 值和 null 键。(除了不同步和允许使用 null 之外,HashMap 类与 Hashtable 大致相同。)此类不保证映射的顺序,特别是它不保证该顺序恒久不变。

此实现假定哈希函数将元素正确分布在各桶之间,可为基本操作(get 和 put)提供稳定的性能。迭代集合视图所需的时间与 HashMap 实例的“容量”(桶的数量)及其大小(键-值映射关系数)的和成比例。所以,如果迭代性能很重要,则不要将初始容量设置得太高(或将加载因子设置得太低)。

HashMap 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,初始容量只是哈希表在创建时的容量。加载因子 是哈希表在其容量自动增加之前可以达到多满的一种尺度。当哈希表中的条目数超出了加载因子与当前容量的乘积时,通过调用 rehash 方法将容量翻倍。

通常,默认加载因子 (.75) 在时间和空间成本上寻求一种折衷。加载因子过高虽然减少了空间开销,但同时也增加了查询成本(在大多数 HashMap 类的操作中,包括 get 和 put 操作,都反映了这一点)。在设置初始容量时应该考虑到映射中所需的条目数及其加载因子,以便最大限度地降低 rehash 操作次数。如果初始容量大于最大条目数除以加载因子,则不会发生 rehash 操作。

如果很多映射关系要存储在 HashMap 实例中,则相对于按需执行自动的 rehash 操作以增大表的容量来说,使用足够大的初始容量创建它将使得映射关系能更有效地存储。

注意,此实现不是同步的。如果多个线程同时访问此映射,而其中至少一个线程从结构上修改了该映射,则它必须 保持外部同步。(结构上的修改是指添加或删除一个或多个映射关系的操作;仅改变与实例已经包含的键关联的值不是结构上的修改。)这一般通过对自然封装该映射的对象进行同步操作来完成。如果不存在这样的对象,则应该使用 Collections.synchronizedMap 方法来“包装”该映射。最好在创建时完成这一操作,以防止对映射进行意外的不同步访问,如下所示:

Map m = Collections.synchronizedMap(new HashMap(...));

由所有此类的“集合视图方法”所返回的迭代器都是快速失败 的:在迭代器创建之后,如果从结构上对映射进行修改,除非通过迭代器自身的 remove 或 add 方法,其他任何时间任何方式的修改,迭代器都将抛出 ConcurrentModificationException。因此,面对并发的修改,迭代器很快就会完全失败,而不冒在将来不确定的时间任意发生不确定行为的风险。

注意,迭代器的快速失败行为不能得到保证,一般来说,存在不同步的并发修改时,不可能作出任何坚决的保证。快速失败迭代器尽最大努力抛出 ConcurrentModificationException。因此,编写依赖于此异常程序的方式是错误的,正确做法是:迭代器的快速失败行为应该仅用于检测程序错误。

此类是 Java Collections Framework 的成员。

统计中总体,个体与样本,样本容量,频数,频率的概念

统计总体:是根据一定目的确定的所要研究的事物的全体。它是由客观存在的、具有某种共同性质的许多个别事物构成的整体。同质性是确定统计总体的基本标准,它是根据统计的研究目的而定的。统计总体还应具备大量性。统计总体应该由足够数量的同质性单位构成。

总体单位(简称单位)是组成总体的各个个体。根据研究目的的不同,单位可以是人、物、机构等实物单位,也可以是一种现象或活动过程等非实物单位。

总体和单位的概念是相对而言的,随研究目的不同,总体范围不同而变化。同一个研究对象,在一种情况下为总体,但在另一种情况下又可能变成单位。

由总体的部分单位组成的集合称为样本(又称子样)。样本也由一定数量的单位构成的,样本所包含的总体单位数称为样本容量。

样本容量与样本个数

1.样本容量。样本是从总体中抽出的部分单位的集合,这个集合的大小称为样本容量,一般用n表示,它表明一个样本中所包含的单位数。

一般地,样本单位数大于30个的样本称为大样本,不超过30个的样本称为小样本。

2.样本个数。样本个数又称样本可能数目,它是指从一个总体中可能抽取多少个样本。

各观察值所出现的单位数,即频数,亦称次数,用fi表示。

频率=fi/∑fi