Warning: file_get_contents(/data/phpspider/zhask/data//catemap/3/xpath/2.json): failed to open stream: No such file or directory in /data/phpspider/zhask/libs/function.php on line 167

Warning: Invalid argument supplied for foreach() in /data/phpspider/zhask/libs/tag.function.php on line 1116

Notice: Undefined index: in /data/phpspider/zhask/libs/function.php on line 180

Warning: array_chunk() expects parameter 1 to be array, null given in /data/phpspider/zhask/libs/function.php on line 181
Java 我应该使用HashMap、列表还是其他什么?_Java_List_Arraylist_Linked List_Hashmap - Fatal编程技术网

Java 我应该使用HashMap、列表还是其他什么?

Java 我应该使用HashMap、列表还是其他什么?,java,list,arraylist,linked-list,hashmap,Java,List,Arraylist,Linked List,Hashmap,我正在写一个程序 存储键值对列表(场景、结果列表) 随机模拟新场景,查找结果 检查场景是否在键值对列表中 如果是,则更新该键值对,以便将新结果添加到列表中 否则,将场景结果对添加到键值对列表中 重复步骤2-5 目前我正在使用HashMap,因为它的键值系统是有意义的。然而,计算似乎需要很长时间,我正在考虑是否采用不同的数据结构更合适 模拟100个场景花费了8.623秒,留下4600个键值对的HashMap 模拟200个场景花费了42.690秒,在HashMap中留下了9431个键值对 看起来,键

我正在写一个程序

  • 存储键值对列表(场景、结果列表)
  • 随机模拟新场景,查找结果
  • 检查场景是否在键值对列表中
  • 如果是,则更新该键值对,以便将新结果添加到列表中
  • 否则,将场景结果对添加到键值对列表中
  • 重复步骤2-5
  • 目前我正在使用HashMap,因为它的键值系统是有意义的。然而,计算似乎需要很长时间,我正在考虑是否采用不同的数据结构更合适

    模拟100个场景花费了8.623秒,留下4600个键值对的HashMap

    模拟200个场景花费了42.690秒,在HashMap中留下了9431个键值对

    看起来,键值对的数量呈线性增长,而时间呈指数增长,并且很快就会螺旋式失控。我可能能够进一步优化程序,但我是否完全使用了错误的数据结构

    更新:我怀疑问题出在我的hashcode()方法上。这是:

    @Override
    public int hashCode() {
        int result = 31 + legalBoard;
        result = result*31 + playerToMove;
        result = result*31 + Arrays.hashCode(getSmallestFieldConfiguration());
        //System.out.println("Hashcode: " + result + " ---------- " + Arrays.toString(field));
        return result;
    }
    
    legalBoard
    是介于-1和8之间的整数
    playerToMove
    为-1或1<代码>字段是值为-1、0和1的整数[81]。
    getSmallestConfiguration()
    方法从数组的每个可能反射/旋转中查找最小的数组,如下所示:

    public int[] getSmallestFieldConfiguration(){       
        int[] smallestConfig = field;
        for(int[] config : getAllOtherFieldConfigurations()){
            if(isGreater(smallestConfig, config)){
                smallestConfig = config;
            }
        }
        return smallestConfig;
    }
    
    public int[][] getAllOtherFieldConfigurations(){
        int[][] configs = new int[7][];
        int[][] twoDimensionalField = new int[][]{
            {field[0],field[1],field[2],field[3],field[4],field[5],field[6],field[7],field[8]},
            {field[9],field[10],field[11],field[12],field[13],field[14],field[15],field[16],field[17]},
            {field[18],field[19],field[20],field[21],field[22],field[23],field[24],field[25],field[26]},
            {field[27],field[28],field[29],field[30],field[31],field[32],field[33],field[34],field[35]},
            {field[36],field[37],field[38],field[39],field[40],field[41],field[42],field[43],field[44]},
            {field[45],field[46],field[47],field[48],field[49],field[50],field[51],field[52],field[53]},
            {field[54],field[55],field[56],field[57],field[58],field[59],field[60],field[61],field[62]},
            {field[63],field[64],field[65],field[66],field[67],field[68],field[69],field[70],field[71]},
            {field[72],field[73],field[74],field[75],field[76],field[77],field[78],field[79],field[80]},
        };
        /*for(int i=0; i<81; i++){
            twoDimensionalField[i%9][i/9] = field[i];
        }*/
    
        //Reflections
        configs[0] = getFieldFromMatrix(MatrixTransformations.reflectVertical(twoDimensionalField));
        configs[1] = getFieldFromMatrix(MatrixTransformations.reflectHorizontal(twoDimensionalField));
        //Rotations
        int[][] singleRotation = MatrixTransformations.rotate(twoDimensionalField);
        configs[2] = getFieldFromMatrix(singleRotation);
        int[][] doubleRotation = MatrixTransformations.rotate(twoDimensionalField);
        configs[3] = getFieldFromMatrix(doubleRotation);
        configs[4] = getFieldFromMatrix(MatrixTransformations.rotate(doubleRotation));
        //Transpositions
        configs[5] = getFieldFromMatrix(MatrixTransformations.transpose(twoDimensionalField));
        configs[6] = getFieldFromMatrix(MatrixTransformations.transpose(doubleRotation));
    
        return configs;
    }
    

    也许你应该坚持用地图。除非你的钥匙是按顺序排列的1,2,3,否则使用9K的随机数可能会导致你内存不足的问题

    我们怎么知道?你没有发布任何代码。代码很重要。您应该发布包含长执行时间的代码。问题可能不在于地图,而在于它的使用方式或代码中的其他内容。同意davidxxx——根据(非常模糊的!)描述,猜测第4步很昂贵。“更新”列表听起来可能很昂贵,如果它涉及
    list.contains(某物)
    。其他的操作应该是O(1)(至少是你列出的那些,如果执行得当的话)@Marco13这也是我的怀疑。有没有快速“更新”键值的方法?我目前的方法似乎很慢;它类似于map.put(key,map.get(key).getUpdatedValue(myResult));只要你不发布
    getUpdatedValue
    的代码,每个人都只能猜测。谢谢。我怀疑列表中的第4步(替换函数)是最耗时的。没有map.put(key,map.get(key),getUpdatedKey(thinghavetoadd))之类的东西,有没有更快的方法来“更新”给定键的值?正如前面所说的,更多的代码会更好,但您的瓶颈已经基本确定,你不应该花太多的时间去检查可用的结构,并测量什么可以使痛苦最小化。在做任何事情之前,我会使用一个分析器:VisualVM等。最好从硬数字开始。这会告诉你流血的地方。它可能是调用hashCode(…)后的特定部分
    public static int[][] reflectVertical(int[][] arr){
        for(int j=0; j<9; j++){
            for(int k=0; k<4; k++){
                int temp = arr[j][k];
                arr[j][k] = arr[j][3-k];
                arr[j][8-k] = temp;
            }
        }
        return arr;
    }
    public static int[][] reflectHorizontal(int[][] arr){
        for(int j=0; j<4; j++){
            for(int k=0; k<9; k++){
                int temp = arr[j][k];
                arr[j][k] = arr[8-j][k];
                arr[8-j][k] = temp;
            }
        }
        return arr;
    }
    public static int[][] transpose (int[][] array) {
          if (array == null || array.length == 0)//empty or unset array, nothing do to here
            return array;
    
          int width = array.length;
          int height = array[0].length;
    
          int[][] array_new = new int[height][width];
    
          for (int x = 0; x < width; x++) {
            for (int y = 0; y < height; y++) {
              array_new[y][x] = array[x][y];
            }
          }
          return array_new;
        }
    
    public static int[][] rotate(int[][] arr){
        int[][] newArr = new int[9][9];
        for (int i = 0; i < 9; ++i) {
            for (int j = 0; j < 9; ++j) {
                newArr[i][j] = arr[8 - j][i];
            }
        }
        return newArr;
    }
    }