【源码】基于Python的HashMap与红黑树性能分析

项目简介

本项目聚焦于深入分析和优化基于Python实现的HashMap和红黑树的性能。借助模拟实验与数据分析，探究不同参数设置对HashMap性能的影响，并给出优化建议。着重研究JDK 1.8版本中HashMap的实现机制，尤其是处理哈希冲突的策略以及红黑树的应用。

项目的主要特性和功能

1. HashMap实现：依照JDK 1.8版本的HashMap机制，用Python实现功能一致的HashMap。
2. 红黑树实现：手动编写红黑树数据结构，用于处理HashMap中的哈希冲突。
3. 性能分析：通过大量实验，剖析负载因子和树化阈值对HashMap性能的影响。
4. 可视化工具：运用matplotlib和numpy等工具，将实验结果可视化，便于直观理解。
5. 参数优化建议：依据实验结果，提供一套优化参数设置的建议，提升HashMap的构建和搜索效率。

安装使用步骤

1. 复制项目

将项目源码文件下载到本地。

2. 安装依赖

切换到项目目录并安装所需包： shell cd Hash_RB-and-LL pip install -r requirements.txt

3. 运行实验

在项目根目录下运行main.py文件，执行不同的实验函数： shell python main.py

4. 查看实验结果

实验结果将以图形化方式展示，包含哈希冲突的概率分布、构建HashMap的时间、搜索时间等。

实验功能说明

• drawDistribution：绘制哈希冲突的概率分布图。
• drawLFandLambda：绘制负载因子与平均哈希冲突数的关系图。
• drawRatioLLandRBTree：绘制红黑树与链表比例的关系图。
• drawTimeToConstructMap：绘制构建HashMap所需时间的关系图。
• drawTimeToSearch_N_Node：绘制搜索N个节点所需时间的关系图。

优化建议

1. 负载因子（load factor）：较大的负载因子可减少内存使用，但会增加构建和搜索时间，建议根据内存和性能需求选择。
2. 树化阈值（TREEIFY_THRESHOLD）：较小的树化阈值能提高搜索效率，但会增加构建时间，建议根据数据量和搜索需求选择。
3. 参数优化流程：先根据数据量确定负载因子，再根据负载因子确定树化阈值，最后根据构建时间和搜索效率需求调整参数设置。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】