尽量避免使用乘*、除/、模%、浮点数运算,效率比较低
1,移位与浮动数运算性能比较
1,新容量为旧容量的1.5倍
2,注意一个bug: >>运算符不加()报错! 涉及到运算符优先级问题
2,对于 % 的优化(模数、被模数 倍数小于的情况下): 可以转化成减法
✿ n % m 等价于 n – (m > n ? 0 : m) 的前提条件:n < 2m
private int index(int index) {
index += front;
//return index % elements.length;
//优化为:return index - (index >= elements.length ? elements.length : 0);
}
3,对于 % 的优化: 可以通过统一公式~例如
统一成公式(奇数的情况)n0 = (n + 1)/ 2; 然后考虑如何符合偶数的情况
【可以看到偶数和奇数就差个 1/2 ,咱需要把相对于偶数,奇数多出来的1/2 消除掉,想到 向下取整floor,可以消除小数, 同时 floor 的加入,并不影响原先奇数的结果】
【这里只需要将 / 优化成右移】
4,对于 % 的优化: 可以通过&,【前提:将数组的长度设计为 2 的幂(2n)】,例如:
✿ 哈希函数:作用---将哈希表的key转化成对应表中的索引,从而存放key对应的value。
■ 哈希函数具体细节过程:
① 首先生成 key 的哈希值(必须是整数);
② 再让 key 的哈希值跟数组的大小进行相关运算,生成一个索引值;
✿ 这里使用 & 【前提:将数组的长度设计为 2 的幂(2n),则最大的索引就是(2n -1)】的原因,例子:
例如:(一个数 & (2n -1)【111...】它会等于自己本身,
同时这个数还是不超过数组的最大范围 (2n),实现哈希值,控制在 0 - (2n -1)的区间)
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