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Integer.MAX_VALUE : (int)n); }// 分片计数减少竞争 final long sumCount() {CounterCell[] as counterCells; long sum baseCount;if (as ! null) {for (CounterCell a : as)if (a ! null)sum a.value;}return sum; }4.3 putVal() 方法源码拆解 final V putVal(K key, V value, boolean onlyIfAbsent) {// 哈希扰动加强版 ️int hash spread(key.hashCode());int binCount 0;for (NodeK,V[] tab table;;) {NodeK,V f; int n, i, fh;if (tab null || (n tab.length) 0)tab initTable(); // 延迟初始化else if ((f tabAt(tab, i (n - 1) hash)) null) {if (casTabAt(tab, i, null, new Node(hash, key, value)))break; // CAS 无锁插入成功}else if ((fh f.hash) MOVED)tab helpTransfer(tab, f); // 协助扩容else {// 真正的锁竞争区 synchronized (f) {if (tabAt(tab, i) f) {// 链表/红黑树插入逻辑...}}}}addCount(1L, binCount);return null; }关键操作流程图 性能调优黄金法则 // ArrayList 最佳实践 ListString list new ArrayList(100_0000); // 预分配容量 // HashMap 防坑指南 MapString,Object map new HashMap(32, 0.75f); // 控制负载因子 ⚖️// LinkedList 使用禁区 if(需要随机访问) {throw new IllegalArgumentException(别用我); }第五章 LinkedHashMap 的时空穿梭术 5.1 双向链表结构大曝光 // 继承自 HashMap.Node 的超级节点 static class EntryK,V extends HashMap.NodeK,V {EntryK,V before, after; // 时空隧道入口 ️Entry(int hash, K key, V value, NodeK,V next) {super(hash, key, value, next);} }// 维护访问顺序的核心代码 void afterNodeAccess(NodeK,V e) {EntryK,V last;if (accessOrder (last tail) ! e) {// 把最近访问的节点移动到链表尾部EntryK,V p (EntryK,V)e, b p.before, a p.after;p.after null;if (b null)head a;elseb.after a;if (a ! null)a.before b;elselast b;if (last null)head p;else {p.before last;last.after p;}tail p;modCount;} }5.2 LRU 缓存实现原理 // 实现简易 LRU 缓存 ️ public class LRUCacheK,V extends LinkedHashMapK,V {private final int maxCapacity;public LRUCache(int maxCapacity) {super(maxCapacity, 0.75f, true);this.maxCapacity maxCapacity;}Overrideprotected boolean removeEldestEntry(Map.EntryK,V eldest) {return size() maxCapacity; // 自动淘汰最旧元素 ️} }// 使用示例 LRUCacheString, User cache new LRUCache(1000); cache.put(user_9527, user); // 插入新数据 cache.get(user_1234); // 访问数据会提升新鲜度第六章 PriorityQueue 的堆排序魔法 6.1 最小堆实现原理 // 优先队列的骨架数组结构 transient Object[] queue; // 元素插入时的上浮操作 private void siftUp(int k, E x) {if (comparator ! null)siftUpUsingComparator(k, x);elsesiftUpComparable(k, x); }private void siftUpComparable(int k, E x) {Comparable? super E key (Comparable? super E) x;while (k 0) {int parent (k - 1) 1; // 找父节点位置Object e queue[parent];if (key.compareTo((E) e) 0)break;queue[k] e; // 父节点下沉k parent;}queue[k] key; }堆操作复杂度表 操作时间复杂度原理说明插入元素O(logn)上浮操作调整堆结构 取出队首O(logn)下沉操作重建堆结构 ⚓查看队首O(1)直接返回堆顶元素 ️批量建堆O(n)Floyd 算法优化 6.2 堆结构可视化 ️ 手撕源码挑战赛 挑战一ConcurrentHashMap 扩容触发器 // 找出触发扩容的隐藏条件 private final void addCount(long x, int check) {// 当 counterCells 不为空时...if (check 0) {NodeK,V[] tab, nt; int n, sc;while (s (long)(sc sizeCtl) (tab table) ! null (n tab.length) MAXIMUM_CAPACITY) {// 神秘扩容信号 int rs resizeStamp(n);if (sc 0) {if ((sc RESIZE_STAMP_SHIFT) ! rs || sc rs 1 ||sc rs MAX_RESIZERS || (nt nextTable) null ||transferIndex 0)break;if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc, sc 1))transfer(tab, nt);}// 尝试发起扩容的线程会走到这里 else if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc,(rs RESIZE_STAMP_SHIFT) 2))transfer(tab, null);s sumCount();}} }挑战二PriorityQueue 堆排序缺陷 // 危险操作直接修改队列元素 PriorityQueueStudent queue new PriorityQueue(); queue.add(new Student(Alice, 90)); queue.add(new Student(Bob, 80));// 作死修改分数导致堆结构破坏 queue.peek().score 100; System.out.println(queue.poll()); // 输出结果可能不符合预期// 正确做法删除后重新插入 Student s queue.poll(); s.score 100; queue.offer(s);♂️ 下期预告《集合框架的暗黑料理——弱引用与幽灵队列》 // 彩蛋代码HashMap 的隐藏迭代器 final class KeyIterator extends HashIterator implements IteratorK, SpliteratorK {public final K next() { return nextNode().key; } } // 快速失败fail-fast机制的实现秘密 终极领悟 读源码就像破案每个设计都是权衡的艺术下次面试被问HashMap原理时请优雅地甩出红黑树阈值计算公式 // 彩蛋HashMap 树化阈值计算公式 static final int TREEIFY_THRESHOLD 8; // 为什么是8因为 log8 3, 在O(logn)和O(n)之间找到平衡点 ⚖️
http://www.dnsts.com.cn/news/29044.html

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