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description=Nutze die hash-tabellenbasierte HashMap für schnelle, ungeordnete Schlüssel-Wert-Suchen in Java.;

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kettung sonderzeichen zahlen booleans zeichen math klasse benutzereingabe control flow if else ternary operator switch switch ausdrücke while schleife do while schleife for schleife for each schleife break continue verschachtelte schleifen labeled statements arrays arrays array schleifen mehrdimensionale arrays array operationen arrays klasse arrays sortieren arrays kopieren methods methoden methodenparameter method overloading rekursion variablenbereich pass by value varargs main methode object oriented programming oop konzepte klassen objekte klassenattribute klassenmethoden konstruktoren this schlüsselwort zugriffsmodifikatoren non access modifier static final kapselung getters setters vererbung super schlüsselwort polymorphismus method overriding abstraktion abstrakte klassen interfaces default methoden verschachtelte klassen innere klassen anonyme klassen lokale klassen enums records sealed classes instanceof object klasse equals hashcode tostring klonen unveränderliche klassen singleton pattern packages imports packages import pakete erstellen eingebaute pakete classpath exception handling exceptions try catch multiple catch finally try with resources throw throws checked vs unchecked exception hierarchie benutzerdefinierte exceptions best practices strings in depth string klasse string pool string unveränderlichkeit stringbuilder stringbuffer string formatierung string vergleich stringtokenizer string konvertierungen split join generics generics einführung generic classes generische methoden generic interfaces begrenzte typen wildcards type erasure einschränkungen collections framework collections einführung collection interface list interface arraylist linkedlist vector stack queue interface priorityqueue arraydeque deque interface set interface hashset linkedhashset treeset map interface hashmap linkedhashmap treemap hashtable properties iteratoren listiterator comparable comparator collections klasse collections sortieren collections durchsuchen unmodifiable collections functional programming funktionale programmierung lambda ausdrücke functional interfaces built in interfaces methodenreferenzen streams einführung streams erstellen intermediate ops terminaloperationen collectors parallele streams optional predicate function consumer supplier binaryoperator file and i o i o einführung file klasse dateien erstellen dateien lesen dateien schreiben dateien löschen byte streams character streams buffered streams data streams printwriter scanner printstream serialisierung deserialisierung nio überblick path klasse files klasse dateibaum durchlaufen date and time datum zeit intro localdate localtime localdatetime zoneddatetime instant duration period datumsformatierung datum parsing temporal adjusters legacy date calendar multithreading and concurrency multithreading intro thread klasse runnable thread lebenszyklus thread methoden thread priorität synchronisierung synchronized blöcke inter thread komm deadlock volatile atomare variablen locks reentrantlock readwritelock thread pools executor framework callable future completablefuture fork join concurrent collections virtual threads annotations annotationen einführung eingebaute annotationen meta annotationen benutzerdefinierte annotationen annotation processing reflection reflection einführung class objekte felder untersuchen methoden aufrufen konstruktoren aufrufen annotationen lesen dynamic proxies java platform module system module einführung moduldeklaration modultypen modul services module migration networking networking einführung url klasse urlconnection httpurlconnection httpclient sockets serversocket datagramsocket inetaddress jdbc and databases jdbc einführung jdbc treiber jdbc verbindung jdbc statement preparedstatement callablestatement resultset jdbc transaktionen batch verarbeitung jdbc metadata json and xml json einführung jackson gson xml einführung dom parser sax parser jaxb modern java features var schlüsselwort text blocks pattern matching switch modern records vertieft sealed types tief virtual threads vertieft structured concurrency foreign function api jvm and memory management jvm architektur memory model stack vs heap garbage collection gc algorithmen jit kompilierung class loading referenztypen regular expressions regex einführung pattern matcher regex syntax gruppen captures quantifizierer zeichenklassen regex flags testing testing einführung junit einführung junit annotationen junit assertions junit lebenszyklus parametrisierte tests mockito build tools maven einführung maven pom xml maven abhängigkeiten maven lebenszyklus gradle einführung gradle build skript best practices coding konventionen namenskonventionen clean code solid prinzipien design patterns einführung unveränderlichkeit performance tipps sicherheitspraktiken java how to zwei zahlen addieren wörter zählen string umkehren hashmap iterieren datei zeilenweise lesen string zu int int zu string array länge arraylist sortieren substring prüfen array ausgeben duplikate entfernen strings vergleichen liste in array zahlen formatieren java hashmap nutze die hash tabellenbasierte hashmap für schnelle ungeordnete schlüssel wert suchen in java hashmap k v ist die standard map implementierung im jdk und die am häufigsten verwendete datenstruktur in java anwendungscode sie bildet die grundlage für hashset das ein hashmap ist bei dem alle werte auf ein einziges dummy objekt gesetzt sind wird von collectors tomap erzeugt und steht hinter jeder lookup tabelle die du schreibst und die weder sortiert noch concurrent ist operationen sind erwartet o 1 ein hash ein bucket index ein oder zwei equals prüfungen unabhängig von der größe kernoperationen das sind die methoden die du täglich verwendest jede einzelne ist erwartet o 1 methode was sie tut put k v fügt ein oder überschreibt gibt den vorherigen wert zurück oder null get k gibt den wert zurück oder null wenn der schlüssel fehlt getordefault k def wie get gibt aber def statt null bei einem fehlschlag zurück putifabsent k v setzt den wert nur wenn der schlüssel fehlt oder auf null abgebildet ist merge k v fn kombiniert einen vorhandenen wert mit v über fn das counter idiom computeifabsent k fn berechnet und speichert einen wert bei einem fehlschlag das cache idiom remove k entfernt den eintrag gibt den entfernten wert zurück oder null containskey k der einzig zuverlässige weg abwesend von auf null abgebildet zu unterscheiden iteriere über einträge nicht schlüssel wenn du auch die werte benötigst um eine zweite suche pro schlüssel zu vermeiden map string integer scores new hashmap scores put alice 90 scores put bob 75 for map entry string integer e scores entryset system out println e getkey e getvalue or the lambda form scores foreach name score system out println name score kopieren wie die tabelle aufgebaut ist ein hashmap hält ein array von buckets mit potenz von zwei größe das einfügen eines eintrags führt fünf schritte aus berechne h hashcode key mische die oberen und unteren 16 bits h h 16 damit ein hash wie 0x12340000 seine oberen bits beim maskieren nicht verliert maske i h table length 1 das ist h mod length für potenz von zwei längen und schneller als der modulo operator durchlaufe die kette bei table i falls ein knoten mit einem gleichen schlüssel existiert überschreibe seinen wert und gib den alten zurück andernfalls wird ein neuer knoten vorangestellt oder seit java 8 angehängt falls size capacity loadfactor wird die größe angepasst die tabelle verdoppelt sich und jeder eintrag wird neu verteilt bis java 7 war die bucket kette eine einfach verkettete liste punkt ab java 8 wird der bucket sobald eine kette acht einträge erreicht in einen kleinen balancierten baum einen rot schwarz baum umgewandelt der nach dem hash geordnet ist die suche in diesem bucket wird o log n statt o n was den schaden eines denial of service angriffs begrenzt der kollidierende hashes erzeugt wenn der baum auf sechs oder weniger einträge schrumpft wird er wieder zur liste im normalen code wirst du das nicht sehen es ist nur relevant wenn dein hashcode adversarisch oder pathologisch schlecht ist kapazität ladefaktor und vorinitialisierung dieselben parameter wie bei hashset anfangskapazität standard 16 aufgerundet auf eine zweierpotenz ladefaktor standard 0 75 wenn size capacity 0 75 verdoppelt sich die tabelle wenn du die größe im voraus kennst initialisiere vor map string user users new hashmap expectedsize 4 3 skip the doublings kopieren oder seit java 19 die explizite factory map string user users hashmap newhashmap expectedsize kopieren das ist der sauberste ausdruck der absicht es berechnet die richtige anfangskapazität aus einer zielgröße sodass die tabelle nicht wachsen muss null schlüssel und null werte hashmap erlaubt einen null schlüssel er wird in bucket 0 mit hash 0 gespeichert und eine beliebige anzahl von null werten das ist eine erleichterung gegenüber hashtable das beides ablehnt trübt aber die bedeutung von get k null m put key null m get key returns null m containskey key returns true kopieren die kosten der mehrdeutigkeit sind real bevorzuge es keine null werte zu speichern verwende optional einen sentinel wert oder lass den schlüssel einfach weg die java 9 factory map of erzwingt das für dich hashcode und equals sind dein vertrag das einfügen einer eigenen klasse in eine hashmap funktioniert nur wenn hashcode und equals konsistent sind die gleichen regeln wie bei hashset gleiche objekte müssen gleiche hash codes haben ungleiche objekte dürfen kollidieren das ist in ordnung deshalb sind buckets ketten das mutieren eines schlüssels nach dem einfügen ist undefiniertes verhalten verwende einen record wenn möglich beide methoden werden korrekt generiert oder lass die ide sie generieren schreibe hashcode niemals von hand wenn du es vermeiden kannst record userid string tenant string localpart map userid user directory new hashmap directory put new userid acme alice new user directory get new userid acme alice hit kopieren iterationsreihenfolge explizit undefiniert hashmap macht keine garantie über die iterationsreihenfolge die reihenfolge hängt vom bucket layout ab das wiederum vom hash der kapazität und der resize historie abhängt sie kann sich zwischen ausführungen und zwischen jvm versionen ändern wenn du dich auf die reihenfolge verlässt ist dein code fehlerhaft wenn deine tests sich auf die reihenfolge verlassen sind sie instabil wenn die iterationsreihenfolge wichtig ist verwende linkedhashmap für einfügereihenfolge oder treemap für sortierte reihenfolge beide sind direkte ersetzungen nicht thread sicher hashmap beschädigt sich selbst bei gleichzeitiger mutation und historisch gesehen war ein berüchtigter fehlerfall eine endlosschleife während eines gleichzeitigen resize teile eine hashmap nicht zwischen threads die richtige struktur für multi thread code ist concurrenthashmap später im concurrency teil behandelt collections synchronizedmap new hashmap existiert verwendet aber ein einziges lock für jede operation was langsamer und selten die richtige antwort ist ein ausgearbeitetes beispiel counter lookup tabelle und die modernen idiome das folgende programm verwendet eine hashmap auf mehrere arten einen wortzähler über merge einen rekursiven memoization cache eine demonstration der null wert mehrdeutigkeit die java 19 factory newhashmap und einen record als zusammengesetzten schlüssel java editable runs on the server run import java util import java util function public class hashmapshowcase public static void main string args 1 counter via merge string words java map java set java map list map string integer counts new hashmap for string w words counts merge w 1 integer sum system out println counts counts 2 recursive memoization get put map integer long fibcache new hashmap function integer long fib new function public long apply integer n if n 1 return long n long cached fibcache get n if cached null return cached long value apply n 1 apply n 2 fibcache put n value return value system out println nfib 50 fib apply 50 system out println cache size fibcache size 3 the null value ambiguity map string string m new hashmap m put present null system out println nm get present m get present system out println m get absent m get absent system out println m containskey present m containskey present system out println m containskey absent m containskey absent 4 the java 19 newhashmap factory precise pre sizing map integer string sized hashmap newhashmap 1_000_000 long t0 system nanotime for int i 0 i 1_000_000 i sized put i v i long t1 system nanotime system out println n1m inserts into pre sized hashmap t1 t0 1_000_000 ms 5 custom keys via record auto equals hashcode record userid string tenant string localpart map userid string directory new hashmap directory put new userid acme alice alice smith system out println ndirectory lookup directory get new userid acme alice was aus dem lauf mitzunehmen ist merge reduziert den dreistufigen ablauf get standard oder addiere eins put auf einen einzigen aufruf verwende es immer wenn du einen pro schlüssel counter oder eine summe pflegst der fibonacci cache verwandelt eine exponentielle rekursion in eine lineare prüfe die map rekursiere bei einem fehlschlag dann put das ergebnis beachte dass es get put statt computeifabsent verwendet ein rekursives computeifabsent mutiert die map während seine eigene mapping funktion noch läuft und seit java 9 wirft das eine concurrentmodificationexception reserviere computeifabsent für nicht rekursive lade oder berechne suchen die null mehrdeutigkeit ist real get gab auf die gleiche weise null für einen vorhandenen und einen fehlenden schlüssel zurück der einzige weg sie zu unterscheiden ist containskey oder indem man entscheidet keine nulls zu speichern die vorinitialisierung mit hashmap newhashmap 1_000_000 lässt eine million einfügungen ohne jegliche rehashes abschließen die tabelle startet mit der richtigen kapazität der userid record gibt korrektes equals hashcode kostenlos das ist der moderne weg hashmap schlüssel aus mehreren feldern zusammenzusetzen was kommt als nächstes hashmap verspricht keine iterationsreihenfolge wenn du die einfügereihenfolge gespeichert haben möchtest zum beispiel wenn du die map in json serialisierst und eine stabile ausgabe willst ist das richtige werkzeug linkedhashmap es ist auch die grundlage eines lehrbuch lru caches den wir im selben kapitel behandeln übungen übung du siehst m merge key 1 integer sum in code wobei m ein map string integer ist was macht es du siehst m merge key 1 integer sum in code wobei m ein map string integer ist was macht es erhöht den zähler für key wobei ein fehlender schlüssel als ab 0 startend behandelt wird äquivalent zu m put key m getordefault key 0 1 fügt 1 nur ein wenn der schlüssel fehlt und gibt andernfalls den vorhandenen wert zurück ersetzt den wert bei key durch 1 und gibt die summe aller werte in der map zurück wirft eine exception wenn key fehlt da merge einen nicht null aktuellen wert e...