遍历地图算法
1. java中map的常用遍历方法有哪些
ava中map的常用遍历的具体方法有：
一 、在for-each循环中使用entries来遍历。这是最常见的并且在大多数情况下也是最可取的遍历方式。在键值都需要时使用。
二、 在for-each循环中遍历keys或values。如果只需要map中的键或者值，你可以通过keySet或values来实现遍历，而不是用entrySet。
三、使用Iterator遍历。
四、通过键找值遍历（效率低）。
总结：如果仅需要键(keys)或值(values)使用方法二。如果你使用的语言版本低于java 5，或是打算在遍历时删除entries，必须使用方法三。否则使用方法一(键值都要)。
2. 如何遍历map
遍历Map的四种方法
public static void main(String[] args) {
Map<String, String> map = new HashMap<String, String>();
map.put("1", "value1");
map.put("2", "value2");
map.put("3", "value3");
//第一种：普遍使用，二次取值
System.out.println("通过Map.keySet遍历key和value：");
for (String key : map.keySet()) {
System.out.println("key= "+ key + " and value= " + map.get(key));
}
//第二种
System.out.println("通过Map.entrySet使用iterator遍历key和value：");
Iterator<Map.Entry<String, String>> it = map.entrySet().iterator();
while (it.hasNext()) {
Map.Entry<String, String> entry = it.next();
System.out.println("key= " + entry.getKey() + " and value= " + entry.getValue());
}
//第三种：推荐，尤其是容量大时
System.out.println("通过Map.entrySet遍历key和value");
for (Map.Entry<String, String> entry : map.entrySet()) {
System.out.println("key= " + entry.getKey() + " and value= " + entry.getValue());
}
//第四种
System.out.println("通过Map.values()遍历所有的value，但不能遍历key");
for (String v : map.values()) {
System.out.println("value= " + v);
}
}
当一个人找不到出路的时候，最好的办法就是将当前能做好的事情做到极致，做到无人能及。
3. Java遍历Map的几种方式的效率对比
遍历Map的方式有很多，通常场景下我们需要的是遍历Map中的Key和Value，那么推荐使用的、效率最高的方式是：
public static void main(String[] args)
{
HashMap<String, String> hm = new HashMap<String, String>();
hm.put("111", "222");
Set<Map.Entry<String, String>> entrySet = hm.entrySet();
Iterator<Map.Entry<String, String>> iter = entrySet.iterator();
while (iter.hasNext())
{
Map.Entry<String, String> entry = iter.next();
System.out.println(entry.getKey() + "\t" + entry.getValue());
}
}
4. java遍历Map的几种方法分析
1.先初始化一个map
public class TestMap {
public static Map<Integer, Integer> map = new HashMap<Integer, Integer>();
}
2.keySet values
如果只需要map的key或者value，用map的keySet或values方法无疑是最方便的
// KeySet 获取key
public void testKeySet() {
for (Integer key : map.keySet()) {
System.out.println(key);
}
}
// values 获取value
public void testValues() {
for (Integer value : map.values()) {
System.out.println(value);
}
}
3.keySet get(key)
如果需要同时获取key和value，可以先获取key,然后再通过map的get(key)获取value
需要说明的是，该方法不是最优选择，一般不推荐使用
// keySet get(key) 获取key and value
public void testKeySetAndGetKey() {
for (Integer key : map.keySet()) {
System.out.println(key + ":" + map.get(key));
}
}
4.entrySet
通过对map entrySet的遍历，也可以同时拿到key和value，一般情况下，性能上要优于上一种,这一种也是最常用的遍历方法
// entrySet 获取key and value
public void testEntry() {
for (Map.Entry<Integer, Integer> entry : map.entrySet()) {
System.out.println(entry.getKey() + ":" + entry.getValue());
}
}
5.Iterator
对于上面的几种foreach都可以用Iterator代替，其实foreach在java5中才被支持，foreach的写法看起来更简洁
但Iterator也有其优势：在用foreach遍历map时，如果改变其大小，会报错，但如果只是删除元素，可以使用Iterator的remove方法删除元素
// Iterator entrySet 获取key and value
public void testIterator() {
Iterator<Map.Entry<Integer, Integer>> it = map.entrySet().iterator();
while (it.hasNext()) {
Map.Entry<Integer, Integer> entry = it.next();
System.out.println(entry.getKey() + ":" + entry.getValue());
// it.remove(); 删除元素
}
}
5. 哪种Map遍历方法更优
我们都知道遍历Map一般有3种方法，values()，keySet()和entrySet()，
常见的是keySet用的多，简单容易理解，entrySet()是返回Map中的静态内部类Entry类类型的Set实例，当然了你别说forEach，forEach只是一种代替for(inti=0;;)和while()遍历的一种方式，底层也是用迭代器实现的,只不过把部分东西隐藏了,建议大家平常开发中能用forEach遍历,尽可能的用这个,《Effectivejava》中也明确表示了，简单而不容易出错。
如果Map中有大量的元素，而且并发量又很高，这就涉及到采用哪种遍历方法的问题，下面就来测试一下：
Map<String,String>mapTest=newHashMap<String,String>();
for(inti=0;i<10000;i++){
mapTest.put(String.valueOf(i),String.valueOf(i));
}
//一种遍历，keySet()方法
longstart=System.nanoTime();
Set<String>setEach=mapTest.keySet();
for(Stringkey:setEach){
Stringvalue=mapTest.get(key);
}
longend=System.nanoTime();
System.out.println("keySet遍历map耗时"+(end-start)/1000+"微秒");
//二种遍历，可用values()返回Collection<T>,不容易得到对应的key
start=System.nanoTime();
Collection<String>co=mapTest.values();
for(Stringvalue:co){
//遍历中也在创建value
}
end=System.nanoTime();
System.out.println("values遍历map(只得到值)耗时"+(end-start)/1000+"微秒");
//三种遍历，用entrySet()方法返回Set<Map.Entry<T,T>>类型，再获取里边的Map.Entry
start=System.nanoTime();
Set<Map.Entry<String,String>>entrySet=mapTest.entrySet();
for(Map.Entry<String,String>entry:entrySet){
Stringkey=entry.getKey();
Stringvalue=entry.getValue();
}
end=System.nanoTime();
System.out.println("entrySet遍历map耗时"+(end-start)/1000+"微秒");
经过多次运行，结果大概都是这样的：
keySet遍历map耗时9867微秒
values遍历map(只得到值)耗时2539微秒
entrySet遍历map耗时2783微秒
values()是返回Map的所有value的集合collection,只能遍历到值，很难遍历到key所以一般不用，除非在某种特殊场合，所以一般采用的第一种和第三种方式。而测试表明entrySet()方式遍历效率更高。
entrySet()方式遍历之所以快于keySet()，一个原因是keySet相当与遍历了2次，
一次是对key的Set集合的遍历，二次是每次遍历过程都要通过key和map.get(key)来获取value值。
第二个原因是map.get(key)获取的时候，底层其实根据key的hashcode值经过哈希算法得到一个hash值然后作为索引映射到对应table数组的索引位置，这是一次密集型计算，很耗费CPU，如果有大量的元素，则会使CPU使用率飙升，影响响应速度，而entrySet()返回的set里边元素都是Map.Entry类型，key和value就是这个类的一个属性，entry.getKey()和entry.getValue()效率肯定很高。
所以平常开发过程中，如果对Map讲究效率的遍历的话，还是采用entrySet()方法。
6. 百度地图的路径搜索算法
这个还是要问程序猿，现在比较流行A*算法，至于网络是否开发出了新的算法不得而知，毕竟没有完全相同的程序。
给你看一篇文献：
地图中最短路径的搜索算法研究
学生:李小坤 导师：董峦
摘要：目前为止, 国内外大量专家学者对“最短路径问题”进行了深入的研究。本文通过理论分析, 结合实际应用，从各个方面较系统的比较广度优先搜索算法(BFS)、深度优先搜索算法(DFS)、A* 算法的优缺点。
关键词:最短路径算法；广度优先算法；深度优先算法；A*算法；
The shortest path of map's search algorithm
Abstract:So far, a large number of domestic and foreign experts and scholars on the" shortest path problem" in-depth study. In this paper, through theoretical analysis and practical application, comprise with the breadth-first search algorithm ( BFS ), depth-first search algorithm ( DFS ) and the A * algorithms from any aspects of systematic.
Key words: shortest path algorithm; breadth-first algorithm; algorithm; A * algorithm;
前言：
最短路径问题是地理信息系统（GIS）网络分析的重要内容之一，而且在图论中也有着重要的意义。实际生活中许多问题都与“最短路径问题”有关, 比如: 网络路由选择, 集成电路设计、布线问题、电子导航、交通旅游等。本文应用深度优先算法，广度优先算法和A*算法，对一具体问题进行讨论和分析，比较三种算的的优缺点。
在地图中最短路径的搜索算法研究中，每种算法的优劣的比较原则主要遵循以下三点:[1]
(1)算法的完全性：提出一个问题，该问题存在答案，该算法能够保证找到相应的答案。算法的完全性强是算法性能优秀的指标之一。
(2)算法的时间复杂性: 提出一个问题，该算法需要多长时间可以找到相应的答案。算法速度的快慢是算法优劣的重要体现。
(3)算法的空间复杂性:算法在执行搜索问题答案的同时，需要多少存储空间。算法占用资源越少，算法的性能越好。
地图中最短路径的搜索算法:
1、广度优先算法
广度优先算法(Breadth-First-Search)，又称作宽度优先搜索，或横向优先搜索，是最简便的图的搜索算法之一，这一算法也是很多重要的图的算法的原型,Dijkstra单源最短路径算法和Prim最小生成树算法都采用了和宽度优先搜索类似的思想。广度优先算法其别名又叫BFS，属于一种盲目搜寻法，目的是系统地展开并检查图中的所有节点，以找寻结果。换句话说，它并不考虑结果的可能位址，彻底地搜索整张图，直到找到结果为止。BFS并不使用经验法则算法。
广度优先搜索算法伪代码如下：[2-3]
BFS(v)//广度优先搜索G，从顶点v开始执行
//所有已搜索的顶点i都标记为Visited(i)=1.
//Visited的初始分量值全为0
Visited(v)=1;
Q=[];//将Q初始化为只含有一个元素v的队列
while Q not null do
u=DelHead(Q);
for 邻接于u的所有顶点w do
if Visited(w)=0 then
AddQ(w,Q); //将w放于队列Q之尾
Visited(w)=1;
endif
endfor
endwhile
end BFS
这里调用了两个函数：AddQ(w,Q)是将w放于队列Q之尾；DelHead(Q)是从队列Q取第一个顶点，并将其从Q中删除。重复DelHead(Q)过程，直到队列Q空为止。
完全性：广度优先搜索算法具有完全性。这意指无论图形的种类如何，只要目标存在，则BFS一定会找到。然而，若目标不存在，且图为无限大，则BFS将不收敛（不会结束）。
时间复杂度：最差情形下，BFS必须寻找所有到可能节点的所有路径，因此其时间复杂度为,其中|V|是节点的数目，而 |E| 是图中边的数目。
空间复杂度：因为所有节点都必须被储存，因此BFS的空间复杂度为，其中|V|是节点的数目，而|E|是图中边的数目。另一种说法称BFS的空间复杂度为O(B),其中B是最大分支系数，而M是树的最长路径长度。由于对空间的大量需求，因此BFS并不适合解非常大的问题。[4-5]
2、深度优先算法
深度优先搜索算法（Depth First Search）英文缩写为DFS，属于一种回溯算法，正如算法名称那样，深度优先搜索所遵循的搜索策略是尽可能“深”地搜索图。[6]其过程简要来说是沿着顶点的邻点一直搜索下去，直到当前被搜索的顶点不再有未被访问的邻点为止，此时，从当前辈搜索的顶点原路返回到在它之前被搜索的访问的顶点，并以此顶点作为当前被搜索顶点。继续这样的过程，直至不能执行为止。
深度优先搜索算法的伪代码如下：[7]
DFS(v) //访问由v到达的所有顶点
Visited(v)=1;
for邻接于v的每个顶点w do
if Visited(w)=0 then
DFS(w);
endif
endfor
end DFS
作为搜索算法的一种，DFS对于寻找一个解的NP（包括NPC）问题作用很大。但是，搜索算法毕竟是时间复杂度是O(n!)的阶乘级算法，它的效率比较低，在数据规模变大时，这种算法就显得力不从心了。[8]关于深度优先搜索的效率问题，有多种解决方法。最具有通用性的是剪枝，也就是去除没有用的搜索分支。有可行性剪枝和最优性剪枝两种。
BFS:对于解决最短或最少问题特别有效，而且寻找深度小，但缺点是内存耗费量大（需要开大量的数组单元用来存储状态）。
DFS：对于解决遍历和求所有问题有效，对于问题搜索深度小的时候处理速度迅速，然而在深度很大的情况下效率不高。
3、A*算法
1968年的一篇论文，“P. E. Hart, N. J. Nilsson, and B. Raphael. A formal basis for the heuristic determination of minimum cost paths in graphs. IEEE Trans. Syst. Sci. and Cybernetics, SSC-4(2):100-107, 1968”。[9]从此，一种精巧、高效的算法——A*算法问世了，并在相关领域得到了广泛的应用。A* 算法其实是在宽度优先搜索的基础上引入了一个估价函数,每次并不是把所有可扩展的结点展开,而是利用估价函数对所有未展开的结点进行估价, 从而找出最应该被展开的结点,将其展开,直到找到目标节点为止。
A*算法主要搜索过程伪代码如下：[10]
创建两个表，OPEN表保存所有已生成而未考察的节点，CLOSED表中记录已访问过的节点。
算起点的估价值;
将起点放入OPEN表;
while(OPEN!=NULL) //从OPEN表中取估价值f最小的节点n;
if(n节点==目标节点) break;
endif
for(当前节点n 的每个子节点X)
算X的估价值;
if(X in OPEN)
if(X的估价值小于OPEN表的估价值)
把n设置为X的父亲;
更新OPEN表中的估价值; //取最小路径的估价值;
endif
endif
if(X inCLOSE)
if( X的估价值小于CLOSE表的估价值)
把n设置为X的父亲;
更新CLOSE表中的估价值;
把X节点放入OPEN //取最小路径的估价值
endif
endif
if(X not inboth)
把n设置为X的父亲;
求X的估价值;
并将X插入OPEN表中; //还没有排序
endif
end for
将n节点插入CLOSE表中;
按照估价值将OPEN表中的节点排序; //实际上是比较OPEN表内节点f的大小，从最小路径的节点向下进行。
end while(OPEN!=NULL)
保存路径，即 从终点开始，每个节点沿着父节点移动直至起点，这就是你的路径；
A *算法分析：
DFS和BFS在展开子结点时均属于盲目型搜索，也就是说，它不会选择哪个结点在下一次搜索中更优而去跳转到该结点进行下一步的搜索。在运气不好的情形中，均需要试探完整个解集空间, 显然，只能适用于问题规模不大的搜索问题中。而A*算法与DFS和BFS这类盲目型搜索最大的不同，就在于当前搜索结点往下选择下一步结点时，可以通过一个启发函数来进行选择，选择代价最少的结点作为下一步搜索结点而跳转其上。[11]A *算法就是利用对问题的了解和对问题求解过程的了解, 寻求某种有利于问题求解的启发信息, 从而利用这些启发信息去搜索最优路径.它不用遍历整个地图, 而是每一步搜索都根据启发函数朝着某个方向搜索.当地图很大很复杂时, 它的计算复杂度大大优于D ijks tr a算法, 是一种搜索速度非常快、效率非常高的算法.但是, 相应的A*算法也有它的缺点.启发性信息是人为加入的, 有很大的主观性, 直接取决于操作者的经验, 对于不同的情形要用不同的启发信息和启发函数, 且他们的选取难度比较大,很大程度上找不到最优路径。
总结：
本文描述了最短路径算法的一些步骤，总结了每个算法的一些优缺点，以及算法之间的一些关系。对于BFS还是DFS，它们虽然好用，但由于时间和空间的局限性，以至于它们只能解决规模不大的问题，而最短或最少问题应该选用BFS,遍历和求所有问题时候则应该选用DFS。至于A*算法，它是一种启发式搜索算法，也是一种最好优先的算法，它适合于小规模、大规模以及超大规模的问题，但启发式搜索算法具有很大的主观性，它的优劣取决于编程者的经验，以及选用的启发式函数，所以用A*算法编写一个优秀的程序，难度相应是比较大的。每种算法都有自己的优缺点，对于不同的问题选择合理的算法，才是最好的方法。
参考文献：
[1]陈圣群,滕忠坚,洪亲,陈清华.四种最短路径算法实例分析[J].电脑知识与技术(学术交流),2007(16):1030-1032
[2]刘树林,尹玉妹.图的最短路径算法及其在网络中的应用[J].软件导刊,2011(07):51-53
[3]刘文海,徐荣聪.几种最短路径的算法及比较[J].福建电脑，2008(02）:9-12
[4]邓春燕.两种最短路径算法的比较[J].电脑知识与技术，2008（12）：511-513
[5]王苏男,宋伟,姜文生.最短路径算法的比较[J].系统工程与电子技术,1994(05)：43-49
[6]徐凤生,李天志.所有最短路径的求解算法[J].计算机工程与科学,2006(12)：83-84
[7]李臣波,刘润涛.一种基于Dijkstra的最短路径算法[J].哈尔滨理工大学学报,2008(03)：35-37
[8]徐凤生.求最短路径的新算法[J].计算机工程与科学,2006(02).
[9] YanchunShen . An improved Graph-based Depth-First algorithm and Dijkstra algorithm program of police patrol [J] . 2010 International Conference on Electrical Engineering and Automatic Control , 2010(3) : 73-77
[10]部亚松.VC++实现基于Dijkstra算法的最短路径[J].科技信息(科学教研),2008(18)：36-37
[11] 杨长保,王开义,马生忠.一种最短路径分析优化算法的实现[J]. 吉林大学学报(信息科学版),2002(02)：70-74
7. 地图区域遍历算法求助
首先从前序的第一个确定二叉树的根A，回到中序切割，将二叉树分为三部分： 左子树的中序DBGE，根A，右子树的中序CHF 再由左子树的前序可知左子树的根为B，于是左子树的中序被再次切分为三部分： 左子树的左子树中序D，左子树的根B
8. java Map 怎么遍历
关于java中遍历map具体有四种方式，请看下文详解。
1、这是最常见的并且在大多数情况下也是最可取的遍历方式，在键值都需要时使用。
Map<Integer, Integer> map = newHashMap<Integer, Integer>();
for(Map.Entry<Integer, Integer> entry : map.entrySet()) {
System.out.println("Key = "+ entry.getKey() + ", Value = "+ entry.getValue());
}
2、在for-each循环中遍历keys或values。
如果只需要map中的键或者值，你可以通过keySet或values来实现遍历，而不是用entrySet。
Map<Integer, Integer> map = newHashMap<Integer, Integer>();
for(Integer key : map.keySet()) {
System.out.println("Key = "+ key);
}
for(Integer value : map.values()) {
System.out.println("Value = "+ value);
}
该方法比entrySet遍历在性能上稍好（快了10%），而且代码更加干净。
3、使用Iterator遍历
使用泛型：
Map<Integer, Integer> map = newHashMap<Integer, Integer>();
Iterator<Map.Entry<Integer, Integer>> entries = map.entrySet().iterator();
while(entries.hasNext()) {
Map.Entry<Integer, Integer> entry = entries.next();
System.out.println("Key = "+ entry.getKey() + ", Value = "+ entry.getValue());
}
不使用泛型：
Map map = newHashMap();
Iterator entries = map.entrySet().iterator();
while(entries.hasNext()) {
Map.Entry entry = (Map.Entry) entries.next();
Integer key = (Integer)entry.getKey();
Integer value = (Integer)entry.getValue();
System.out.println("Key = "+ key + ", Value = "+ value);
}
4、通过键找值遍历（效率低）
Map<Integer, Integer> map = newHashMap<Integer, Integer>();
for(Integer key : map.keySet()) {
Integer value = map.get(key);
System.out.println("Key = "+ key + ", Value = "+ value);
}
假设Map中的键值对为1=>11,2=>22,3=>33,现用方法1来遍历Map代码和调试结果如下：
(8)遍历地图算法扩展阅读：
1、HashMap的重要参数
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，则要对该哈希表进行 rehash 操作（即重建内部数据结构），从而哈希表将具有大约两倍的桶数。
在Java编程语言中，加载因子默认值为0.75，默认哈希表元为101。
2、HashMap的同步机制
注意，此实现不是同步的。 如果多个线程同时访问一个哈希映射，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任何操作；以防止对映射进行意外的异步访问，如下：
Map m = Collections.synchronizedMap(new HashMap(...));
9. JAVA循环遍历Map的几种方法
第一种用for循环
Java代码
for(Map.Entry<String, String> entry:map.entrySet()){
System.out.println(entry.getKey()+"--->"+entry.getValue());
}
第二种用迭代
Java代码
Set set = map.entrySet();
Iterator i = set.iterator();
while(i.hasNext()){
Map.Entry<String, String> entry1=(Map.Entry<String, String>)i.next();
System.out.println(entry1.getKey()+"=="+entry1.getValue());
}
用keySet()迭代
Java代码
Iterator it=map.keySet().iterator();
while(it.hasNext()){
String key;
String value;
key=it.next().toString();
value=map.get(key);
System.out.println(key+"--"+value);
}
用entrySet()迭代
Java代码
Iterator it=map.entrySet().iterator();
System.out.println( map.entrySet().size());
String key;
String value;
while(it.hasNext()){
Map.Entry entry = (Map.Entry)it.next();
key=entry.getKey().toString();
value=entry.getValue().toString();
System.out.println(key+"===="+value);
}
10. 怎么样实现map这样一个遍历
#include<map>
#include<string>
#include<iostream>int main(){map<string,int> words;
map<string,int>::iterator it=words.begin();
for(;it!=words.end();++it)
cout<<"key:"<<it->first
<<"value:"<<it->second<<end1;return 0;} std::map<key, value> mymap;
map<key,value>::iterator begiter = mymap.begin();
map<key,value>::iterator enditer = mymap.end();
for(;begiter!=enditer;++begiter){// ....}
尽管map的底层一般由红黑树实现，但map的迭代器还是使它具有了一个类似线性结构的访问接口。因此，所有适用于list等顺序容器的访问方法都可以用来对map进行访问。诸如for_each(),accumulate()等遍历区间的算法都可以用来遍历map。