算法实现层

Ⅰ 一目了然，Hash算法及HashMap底层实现原理

Hash算法和HashMap底层实现原理概述：

哈希表以其高效查询和插入操作而备受青睐。其核心是将(key, value)对通过哈希函数映射到数组的特定位置，查询时间复杂度达到理想状态的O(1)。哈希表结构结合了数组、链表和红黑树，数组用于基本存储，链表或平衡二叉树用于处理碰撞。数组的查询和插入复杂度为O(1)，而链表或平衡二叉树的相应操作为O(n)或O(lgn)。

具体实现中，首先通过哈希算法，如默认使用key的hashCode，计算得到一个整数hash值。然后，通过取余操作确定在数组中的存储位置。当发生碰撞，即多个key映射到同一位置，HashMap采用开放寻址法或链式地址解决，如java默认使用拉链法。开放寻址法通过在数组中寻找空余位置，链式地址则使用链表结构存储冲突的结点，查询时遍历链表。

HashMap以数组为基础，每个元素是链表的头节点，Put方法根据Key的哈希值定位并插入链表，Get方法则通过哈希映射和链表遍历找到对应的Value。HashMap初始长度为16的2的幂，通过位运算确保哈希分布均匀，避免过多的碰撞。

理解Hash算法的关键在于生成的哈希值的均匀分布，以及如何通过位运算来快速定位数组位置。通过深入研究，您将能更好地掌握这些复杂的底层实现机制。

Ⅱ hashmap底层实现原理

hashmap底层实现原理是SortedMap接口能够把它保存的记录根据键排序，默认是按键值的升序排序，也可以指定排序的比较器，当用Iterator遍历TreeMap时，得到的记录是排过序的。

如果使用排序的映射，建议使用TreeMap。在使用TreeMap时，key必须实现Comparable接口或者在构造TreeMap传入自定义的Comparator，否则会在运行时抛出java.lang.ClassCastException类型的异常。

Hashtable是遗留类，很多映射的常用功能与HashMap类似，不同的是它承自Dictionary类，并且是线程安全的，任一时间只有一个线程能写Hashtable

从结构实现来讲，HashMap是：数组+链表+红黑树（JDK1.8增加了红黑树部分）实现的。

(2)算法实现层扩展阅读

从源码可知，HashMap类中有一个非常重要的字段，就是 Node[] table，即哈希桶数组。Node是HashMap的一个内部类，实现了Map.Entry接口，本质是就是一个映射(键值对)，除了K，V，还包含hash和next。

HashMap就是使用哈希表来存储的。哈希表为解决冲突，采用链地址法来解决问题，链地址法，简单来说，就是数组加链表的结合。在每个数组元素上都一个链表结构，当数据被Hash后，得到数组下标，把数据放在对应下标元素的链表上。

如果哈希桶数组很大，即使较差的Hash算法也会比较分散，如果哈希桶数组数组很小，即使好的Hash算法也会出现较多碰撞，所以就需要在空间成本和时间成本之间权衡，其实就是在根据实际情况确定哈希桶数组的大小，并在此基础上设计好的hash算法减少Hash碰撞。

Ⅲ 腾讯职级体系

你好，像BATJ这样的互联网大厂职级体系是很明确的。当然对招聘的要求还是比较高的，下面以腾讯为例。

1、腾讯薪资构成

鹅厂薪资结构：一般是12+1+1= 14薪。

鹅厂的标准薪资是14薪，但是通常能拿到16-20薪。

年终奖看部门盈利情况，一般是 3个月。

而其中Node.js的技能要求却通常是Web全栈工程师的必备技能。可见鹅厂对于人才的选择是比较严苛的。

根据当前的市场需求，互联网大厂们对于普通前端开发工程师的需求逐年锐减，大厂对于人才产生了强烈的“T”型人才需求，即在一样精的基础上还要“百样通”。例如Web全栈工程师的招聘数量高达21万之多，对应的人才却很少，因此高薪也是可以理解了。

对于想学习Web全栈工程师、架构师等无基础同学来说，北大青鸟、课工场等优秀品牌都是不错的选择。课程根据招聘需求制定，包含全部分布式微服务技术，对标鹅厂T4、阿里P8级别。

希望我的回答对你有所帮助！

Ⅳ 树.层序遍历的三种实现算法

树层序遍历的三种实现算法如下：

1. 队列法：

   • 核心思路：利用队列先进先出的特性，逐层遍历二叉树。首先将根节点入队，然后进入一个循环，每次循环处理当前队列中的所有节点，并将它们的子节点入队。循环直到队列为空。
   • 实现细节：在每次循环开始时，记录队列的大小，然后依次处理这些节点。处理节点时，将其值添加到当前层的结果列表中，并将其左右子节点入队。

2. 递归与栈的结合：

   • 核心思路：通过递归和栈的结合来实现层序遍历。使用一个自定义的节点类，将根节点及其层数压入栈中。然后进入一个循环，每次循环从栈中弹出一个节点，将其值添加到对应层的结果列表中，并将其左右子节点压入栈中。
   • 实现细节：在每次弹出节点时，检查结果列表的大小是否等于当前节点的层数，如果是，则在结果列表中添加一个新的空列表作为当前层的结果容器。然后将节点的值添加到当前层的结果列表中。

3. Python版实现：

   • 核心思路：与递归与栈的结合方法类似，但使用Python的列表来模拟栈，并简化了一些操作。同样使用一个自定义的节点类来存储节点值和层数信息。
   • 实现细节：初始化一个栈，将根节点及其层数压入栈中。然后进入一个循环，每次循环从栈中弹出一个节点，将其值添加到对应层的结果列表中。然后将节点的左右子节点压入栈中。

这三种方法各有优缺点，队列法直观易懂，递归与栈的结合方法在处理复杂情况时可能更加灵活，而Python版实现则利用了Python的语言特性使代码更加简洁。在实际应用中，可以根据具体需求和场景选择合适的方法。

Ⅳ 层次聚类算法的原理及实现Hierarchical Clustering

层次聚类算法是一种通过计算不同类别数据点间的相似度来创建层次嵌套聚类树的方法。树的最低层包含原始数据点，顶层是一个聚类的根节点。该算法有自下而上合并和自上而下分裂两种方法，本文将详细介绍合并方法。

层次聚类的合并算法通过计算每两个数据点间的相似性，对所有数据点中最为相似的两个进行组合，并不断重复这一过程。算法的核心是计算每个类别的数据点与所有数据点之间的距离，距离越小表示相似度越高，然后将距离最近的两个数据点或类别进行组合，生成聚类树。这个过程可以通过计算欧式距离矩阵来实现。

计算欧式距离矩阵时，采用欧式距离来衡量不同类别数据点之间的距离（相似度）。计算公式为：

\[
d(A, B) = \sqrt{(x_A - x_B)^2 + (y_A - y_B)^2 + ...}
\]

其中，\(A\) 和 \(B\) 是数据点，\(x\) 和 \(y\) 分别是它们的特征值。

接下来，我们通过一个示例数据集来展示如何使用欧式距离计算矩阵并进行组合。首先计算出矩阵中的所有距离值。然后，选择距离最小的数据点进行组合，例如数据点B和C的距离值为1.00，在所有距离值中最小，因此将它们组合在一起。接着，更新距离矩阵，重新计算其他数据点与组合后的B和C之间的距离。

重复此过程，直到所有数据点都组合在一起。在每一步中，选择距离最小的组合数据点与其他数据点进行再次组合。这种方法在生成聚类树的同时，也计算出树的每一步的结构。

在合并方法中，有三种计算组合数据点间距离的方式：Single Linkage、Complete Linkage 和 Average Linkage。Single Linkage 使用两个组合数据点中最短的边距离作为它们的组合距离，可能受到极端值的影响。Complete Linkage 使用两个组合数据点中最长的边距离作为它们的组合距离，可能将不相似的组合数据点分开。Average Linkage 计算两个组合数据点中每个数据点与其他所有数据点的距离的平均值，计算量大但结果更合理。

在这个例子中，使用了 Average Linkage 方法来计算组合数据点间的距离。在每个步骤中，选择距离最小的组合数据点进行组合，并更新距离矩阵。最终，所有数据点组合成两组，即聚类树的最顶层，然后生成完整的层次聚类树状图。

层次聚类算法通过生成树状图，直观地展示了数据点之间的聚类关系，为模型解释和可视化分析提供了清晰的路径。