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百度竞价推广优化必须掌握基本原则,马云旗下
分类:互联网科技

原标题:百度竞价推广优化必须掌握基本原则

原标题:马云旗下产品今天已上线

原标题:Map 大家族的那点事儿 ( 4 ) :HashMap

做国内贸易或目标消费群在国内的企业或个人,都非常注重百度竞价推广,其中原因对于熟悉网络营销的人来说自然不必细表。显然一些聪明的读者,也猜出了其中原因。那就是国内使用搜索引擎的用户以百度居多,Google次之,其它搜索引擎占有更少的市场份额。

马云旗下阿里巴巴领投的大搜车,今天在合作伙伴浙里投上线一款短期产品,时间不超过12个月,3万起投,预期年化利率7.5%。由于该产品发行量仅有2500万,目前销量已过半,有意者可自行上网购买或来湖州晚报理财帮门市购买。返回搜狐,查看更多

来源:SylvanasSun's Blog ,

本文主题是做百度推广优化建议掌握的四项基本原则。顾名思义,基本的就是最基础的,然而最基础的也常常是最容易被忽略的,被广大站长掉以轻心忘怀的东西。因此,本文所要表达的内容可能会有些老生常谈,但是确实是需要经常自省,不能忘怀的东西。这也正是我将此文放在“优化研究中心”栏目,而非“站长博客”栏目的原因。在我心目中“优化研究中心”就相当于一个高级的优化教程;而“站长博客”则内容过于宽泛,让人有点非正式、非重点的感觉。下面进入正题,谈谈做百度推广优化建议掌握的四项基本原则:

责任编辑:

HashMap

一、与百度共同成长

光从名字上应该也能猜到,HashMap肯定是基于hash算法实现的,这种基于hash实现的map叫做散列表(hash table)。

要做好百度竞价推广优化就要深入了解百度,与百度一起成长。了解百度的算法调整变化,以及其它动态。俗话说“只有变化,才是永远不变的!”做一个初级的优化非常容易,只需要掌握优化基本原理及操作手法即可,而这一切基本是教条式的、流程化的。而一个高级优化则需要学会运用优化思维来思考问题,解决问题。这一切的实现都得益于对百度算法的深刻理解,以及对百度算法调整的及时掌握。

散列表中维护了一个数组,数组的每一个元素被称为一个桶(bucket),当你传入一个key

"a"进行查询时,散列表会先把key传入散列(hash)函数中进行寻址,得到的结果就是数组的下标,然后再通过这个下标访问数组即可得到相关联的值。

图片 1

我们都知道数组中数据的组织方式是线性的,它会直接分配一串连续的内存地址序列,要找到一个元素只需要根据下标来计算地址的偏移量即可(查找一个元素的起始地址为:数组的起始地址加上下标乘以该元素类型占用的地址大小)。因此散列表在理想的情况下,各种操作的时间复杂度只有O(1),这甚至超过了二叉查找树,虽然理想的情况并不总是满足的,关于这点之后我们还会提及。

为什么是hash?

hash算法是一种可以从任何数据中提取出其“指纹”的数据摘要算法,它将任意大小的数据(输入)映射到一个固定大小的序列(输出)上,这个序列被称为hash code、数据摘要或者指纹。比较出名的hash算法有MD5、SHA。

图片 2

hash是具有唯一性且不可逆的,唯一性指的是相同的输入产生的hash code永远是一样的,而不可逆也比较容易理解,数据摘要算法并不是压缩算法,它只是生成了一个该数据的摘要,没有将数据进行压缩。压缩算法一般都是使用一种更节省空间的编码规则将数据重新编码,解压缩只需要按着编码规则解码就是了,试想一下,一个几百MB甚至几GB的数据生成的hash code都只是一个拥有固定长度的序列,如果再能逆向解压缩,那么其他压缩算法该情何以堪?

我们上述讨论的仅仅是在密码学中的hash算法,而在散列表中所需要的散列函数是要能够将key寻址到buckets中的一个位置,散列函数的实现影响到整个散列表的性能。

一个完美的散列函数要能够做到均匀地将key分布到buckets中,每一个key分配到一个bucket,但这是不可能的。虽然hash算法具有唯一性,但同时它还具有重复性,唯一性保证了相同输入的输出是一致的,却没有保证不同输入的输出是不一致的,也就是说,完全有可能两个不同的key被分配到了同一个bucket(因为它们的hash code可能是相同的),这叫做碰撞冲突。总之,理想很丰满,现实很骨感,散列函数只能尽可能地减少冲突,没有办法完全消除冲突。

散列函数的实现方法非常多,一个优秀的散列函数要看它能不能将key分布均匀。首先介绍一种最简单的方法:除留余数法,先对key进行hash得到它的hash code,然后再用该hash code对buckets数组的元素数量取余,得到的结果就是bucket的下标,这种方法简单高效,也可以当做对集群进行负载均衡的路由算法。

private int hash(Key key) {

// & 0x7fffffff 是为了屏蔽符号位,M为bucket数组的长度

return (key.hashCode() & 0x7fffffff) % M;

}

要注意一点,只有整数才能进行取余运算,如果hash code是一个字符串或别的类型,那么你需要将它转换为整数才能使用除留余数法,不过Java在Object对象中提供了hashCode()函数,该函数返回了一个int值,所以任何你想要放入HashMap的自定义的抽象数据类型,都必须实现该函数和equals()函数,这两个函数之间也遵守着一种约定:如果a.equals(b) == true,那么a与b的hashCode()也必须是相同的。

下面为String类的hashCode()函数,它先遍历了内部的字符数组,然后在每一次循环中计算hash code(将hash code乘以一个素数并加上当前循环项的字符):

/** The value is used for character storage. */

private final char value[];

/** Cache the hash code for the string */

private int hash; // Default to 0

public int hashCode() {

int h = hash;

if (h == 0 && value.length > 0) {

char val[] = value;

for (int i = 0; i < value.length; i++) {

h = 31 * h + val[i];

}

hash = h;

}

return h;

}

HashMap没有采用这么简单的方法,有一个原因是HashMap中的buckets数组的长度永远为一个2的幂,而不是一个素数,如果长度为素数,那么可能会更适合简单暴力的除留余数法(当然除留余数法虽然简单却并不是那么高效的),顺便一提,时代的眼泪Hashtable就使用了除留余数法,它没有强制约束buckets数组的长度。

HashMap在内部实现了一个hash()函数,首先要对hashCode()的返回值进行处理:

static final int hash(Object key) {

int h;

return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);

}

该函数将key.hashCode()的低16位和高16位做了个异或运算,其目的是为了扰乱低位的信息以实现减少碰撞冲突。之后还需要把hash()的返回值与table.length

  • 1做与运算(table为buckets数组),得到的结果即是数组的下标。

table.length -

二、持之以恒、不可松懈

1就像是一个低位掩码(这个设计也优化了扩容操作的性能),它和hash()做与操作时必然会将高位屏蔽(因为一个HashMap不可能有特别大的buckets数组,至少在不断自动扩容之前是不可能的,所以table.length

1的大部分高位都为0),只保留低位,看似没什么毛病,但这其实暗藏玄机,它会导致总是只有最低的几位是有效的,这样就算你的hashCode()实现得再好也难以避免发生碰撞。这时,hash()函数的价值就体现出来了,它对hash code的低位添加了随机性并且混合了高位的部分特征,显著减少了碰撞冲突的发生(关于hash()函数的效果如何,可以参考这篇文章An introduction to optimising a hashing strategy)。

HashMap的散列函数具体流程如下图:

图片 3

解决冲突

在上文中我们已经多次提到碰撞冲突,但是散列函数不可能是完美的,key分布完全均匀的情况是不存在的,所以碰撞冲突总是难以避免。

那么发生碰撞冲突时怎么办?总不能丢弃数据吧?必须要有一种合理的方法来解决这个问题,HashMap使用了叫做分离链接(Separate chaining,也有人翻译成拉链法)的策略来解决冲突。它的主要思想是每个bucket都应当是一个互相独立的数据结构,当发生冲突时,只需要把数据放入bucket中(因为bucket本身也是一个可以存放数据的数据结构),这样查询一个key所消耗的时间为访问bucket所消耗的时间加上在bucket中查找的时间。

HashMap的buckets数组其实就是一个链表数组,在发生冲突时只需要把Entry(还记得Entry吗?HashMap的Entry实现就是一个简单的链表节点,它包含了key和value以及hash code)放到链表的尾部,如果未发生冲突(位于该下标的bucket为null),那么就把该Entry做为链表的头部。而且HashMap还使用了Lazy策略,buckets数组只会在第一次调用put()函数时进行初始化,这是一种防止内存浪费的做法,像ArrayList也是Lazy的,它在第一次调用add()时才会初始化内部的数组。

图片 4

不过链表虽然实现简单,但是在查找的效率上只有O(n),而且我们大部分的操作都是在进行查找,在hashCode()设计的不是非常良好的情况下,碰撞冲突可能会频繁发生,链表也会变得越来越长,这个效率是非常差的。Java 8对其实现了优化,链表的节点数量在到达阈值时会转化为红黑树,这样查找所需的时间就只有O(log n)了,阈值的定义如下:

/**

* The bin count threshold for using a tree rather than list for a

* bin. Bins are converted to trees when adding an element to a

* bin with at least this many nodes. The value must be greater

* than 2 and should be at least 8 to mesh with assumptions in

* tree removal about conversion back to plain bins upon

* shrinkage.

*/

static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;

如果在插入Entry时发现一条链表超过阈值,就会执行以下的操作,对该链表进行树化;相对的,如果在删除Entry(或进行扩容)时发现红黑树的节点太少(根据阈值UNTREEIFY_THRESHOLD),也会把红黑树退化成链表。

/**

* 替换指定hash所处位置的链表中的所有节点为TreeNode,

* 如果buckets数组太小,就进行扩容。

*/

final void treeifyBin(Node<K,V>[] tab, int hash) {

int n, index; Node<K,V> e;

// MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64,小于该值代表数组中的节点并不是很多

// 所以选择进行扩容,只有数组长度大于该值时才会进行树化。

if (tab == null || (n = tab.length) < MIN_TREEIFY_CAPACITY)

resize();

else if ((e = tab[index = (n - 1) & hash]) != null) {

TreeNode<K,V> hd = null, tl = null;

// 转换链表节点为树节点,注意要处理好连接关系

do {

TreeNode<K,V> p = replacementTreeNode(e, null);

if (tl == null)

hd = p;

else {

p.prev = tl;

tl.next = p;

}

tl = p;

} while ((e = e.next) != null);

if ((tab[index] = hd) != null)

hd.treeify(tab); // 从头部开始构造树

}

}

// 该函数定义在TreeNode中

final void treeify(Node<K,V>[] tab) {

TreeNode<K,V> root = null;

for (TreeNode<K,V> x = this, next; x != null; x = next) {

next = (TreeNode<K,V>)x.next;

x.left = x.right = null;

if (root == null) { // 初始化root节点

x.parent = null;

x.red = false;

root = x;

}

else {

K k = x.key;

int h = x.hash;

Class<?> kc = null;

for (TreeNode<K,V> p = root;;) {

int dir, ph;

K pk = p.key;

// 确定节点的方向

if ((ph = p.hash) > h)

dir = -1;

else if (ph < h)

dir = 1;

// 如果kc == null

// 并且k没有实现Comparable接口

// 或者k与pk是没有可比较性的(类型不同)

// 或者k与pk是相等的(返回0也有可能是相等)

else if ((kc == null &&

(kc = comparableClassFor(k)) == null) ||

(dir = compareComparables(kc, k, pk)) == 0)

dir = tieBreakOrder(k, pk);

// 确定方向后插入节点,修正红黑树的平衡

TreeNode<K,V> xp = p;

if ((p = (dir <= 0) ? p.left : p.right) == null) {

x.parent = xp;

if (dir <= 0)

xp.left = x;

else

xp.right = x;

root = balanceInsertion(root, x);

break;

}

}

}

}

// 确保给定的root是该bucket中的第一个节点

moveRootToFront(tab, root);

}

static int tieBreakOrder(Object a, Object b) {

int d;

if (a == null || b == null ||

(d = a.getClass().getName().

compareTo(b.getClass().getName())) == 0)

// System.identityHashCode()将调用并返回传入对象的默认hashCode()

// 也就是说,无论是否重写了hashCode(),都将调用Object.hashCode()。

// 如果传入的对象是null,那么就返回0

d = (System.identityHashCode(a) <= System.identityHashCode(b) ?

-1 : 1);

return d;

}

解决碰撞冲突的另一种策略叫做开放寻址法(Open addressing),它与分离链接法的思想截然不同。在开放寻址法中,所有Entry都会存储在buckets数组,一个明显的区别是,分离链接法中的每个bucket都是一个链表或其他的数据结构,而开放寻址法中的每个bucket就仅仅只是Entry本身。

开放寻址法是基于数组中的空位来解决冲突的,它的想法很简单,与其使用链表等数据结构,不如直接在数组中留出空位来当做一个标记,反正都要占用额外的内存。

当你查找一个key的时候,首先会从起始位置(通过散列函数计算出的数组索引)开始,不断检查当前bucket是否为目标Entry(通过比较key来判断),如果当前bucket不是目标Entry,那么就向后查找(查找的间隔取决于实现),直到碰见一个空位(null),这代表你想要找的key不存在。

如果你想要put一个全新的Entry(Map中没有这个key存在),依然会从起始位置开始进行查找,如果起始位置不是空的,则代表发生了碰撞冲突,只好不断向后查找,直到发现一个空位。

开放寻址法的名字也是来源于此,一个Entry的位置并不是完全由hash值决定的,所以也叫做Closed hashing,相对的,分离链接法也被称为Open hashing或Closed addressing。

根据向后探测(查找)的算法不同,开放寻址法有多种不同的实现,我们介绍一种最简单的算法:线性探测法(Linear probing),在发生碰撞时,简单地将索引加一,如果到达了数组的尾部就折回到数组的头部,直到找到目标或一个空位。

图片 5

基于线性探测法的查找操作如下:

private K[] keys; // 存储key的数组

private V[] vals; // 存储值的数组

public V get(K key) {

// m是buckets数组的长度,即keys和vals的长度。

// 当i等于m时,取模运算会得0(折回数组头部)

for (int i = hash(key); keys[i] != null; i = (i + 1) % m) {

if (keys[i].equals(key))

return vals[i];

}

return null;

}

插入操作稍微麻烦一些,需要在插入之前判断当前数组的剩余容量,然后决定是否扩容。数组的剩余容量越多,代表Entry之间的间隔越大以及越早碰见空位(向后探测的次数就越少),效率自然就会变高。代价就是额外消耗的内存较多,这也是在用空间换取时间。

public void put(K key, V value) {

// n是Entry的数量,如果n超过了数组长度的一半,就扩容一倍

if (n >= m / 2) resize(2 * m);

int i;

for (i = hash(key); keys[i] != null; i = (i + 1) % m) {

if (keys[i].equals(key)) {

vals[i] = value;

return;

}

}

// 没有找到目标,那么就插入一对新的Entry

keys[i] = key;

vals[i] = value;

n++;

}

接下来是删除操作,需要注意一点,我们不能简单地把目标key所在的位置(keys和vals数组)设置为null,这样会导致此位置之后的Entry无法被探测到,所以需要将目标右侧的所有Entry重新插入到散列表中:

public V delete(K key) {

int i = hash(key);

// 先找到目标的索引

while (!key.equals(keys[i])) {

i = (i + 1) % m;

}

V oldValue = vals[i];

// 删除目标key和value

keys[i] = null;

vals[i] = null;

// 指针移动到下一个索引

i = (i + 1) % m;

while (keys[i] != null) {

// 先删除然后重新插入

K keyToRehash = keys[i];

V valToRehash = vals[i];

keys[i] = null;

vals[i] = null;

n--;

put(keyToRehash, valToRehash);

i = (i + 1) % m;

}

n--;

// 当前Entry小于等于数组长度的八分之一时,进行缩容

if (n > 0 && n <= m / 8) resize(m / 2);

return oldValue;

}

动态扩容

散列表以数组的形式组织bucket,问题在于数组是静态分配的,为了保证查找的性能,需要在Entry数量大于一个临界值时进行扩容,否则就算散列函数的效果再好,也难免产生碰撞。

所谓扩容,其实就是用一个容量更大(在原容量上乘以二)的数组来替换掉当前的数组,这个过程需要把旧数组中的数据重新hash到新数组,所以扩容也能在一定程度上减缓碰撞。

HashMap通过负载因子(Load Factor)乘以buckets数组的长度来计算出临界值,算法:threshold = load_factor * capacity。比如,HashMap的默认初始容量为16(capacity = 16),默认负载因子为0.75(load_factor = 0.75),那么临界值就为threshold = 0.75 * 16 = 12,只要Entry的数量大于12,就会触发扩容操作。

还可以通过下列的构造函数来自定义负载因子,负载因子越小查找的性能就会越高,但同时额外占用的内存就会越多,如果没有特殊需要不建议修改默认值。

/**

* 可以发现构造函数中根本就没初始化buckets数组。

* (之前说过buckets数组会推迟到第一次调用put()时进行初始化)

*/

public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {

if (initialCapacity < 0)

throw new IllegalArgumentException("Illegal initial capacity: " +

initialCapacity);

if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY)

initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY;

if (loadFactor <= 0 || Float.isNaN(loadFactor))

throw new IllegalArgumentException("Illegal load factor: " +

loadFactor);

this.loadFactor = loadFactor;

// tableSizeFor()确保initialCapacity必须为一个2的N次方

this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity);

}

buckets数组的大小约束对于整个HashMap都至关重要,为了防止传入一个不是2次幂的整数,必须要有所防范。tableSizeFor()函数会尝试修正一个整数,并转换为离该整数最近的2次幂。

/**

* Returns a power of two size for the given target capacity.

*/

static final int tableSizeFor(int cap) {

int n = cap - 1;

n |= n >>> 1;

n |= n >>> 2;

n |= n >>> 4;

n |= n >>> 8;

n |= n >>> 16;

return (n < 0) ? 1 : (n >= MAXIMUM_CAPACITY) ? MAXIMUM_CAPACITY : n + 1;

}

图片 6

还记得数组索引的计算方法吗?index = (table.length - 1) & hash,这其实是一种优化手段,由于数组的大小永远是一个2次幂,在扩容之后,一个元素的新索引要么是在原位置,要么就是在原位置加上扩容前的容量。这个方法的巧妙之处全在于&运算,之前提到过&运算只会关注n – 1(n = 数组长度)的有效位,当扩容之后,n的有效位相比之前会多增加一位(n会变成之前的二倍,所以确保数组长度永远是2次幂很重要),然后只需要判断hash在新增的有效位的位置是0还是1就可以算出新的索引位置,如果是0,那么索引没有发生变化,如果是1,索引就为原索引加上扩容前的容量。

图片 7

这样在每次扩容时都不用重新计算hash,省去了不少时间,而且新增有效位是0还是1是带有随机性的,之前两个碰撞的Entry又有可能在扩容时再次均匀地散布开。下面是resize()的源码:

final Node<K,V>[] resize() {

Node<K,V>[] oldTab = table; // table就是buckets数组

int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;

int oldThr = threshold;

int newCap, newThr = 0;

// oldCap大于0,进行扩容,设置阈值与新的容量

if (oldCap > 0) {

// 超过最大值不会进行扩容,并且把阈值设置成Interger.MAX_VALUE

if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {

threshold = Integer.MAX_VALUE;

return oldTab;

}

// 没超过最大值,扩容为原来的2倍

// 向左移1位等价于乘2

else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&

oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)

newThr = oldThr << 1; // double threshold

}

// oldCap = 0,oldThr大于0,那么就把阈值做为新容量以进行初始化

// 这种情况发生在用户调用了带有参数的构造函数(会对threshold进行初始化)

else if (oldThr > 0) // initial capacity was placed in threshold

newCap = oldThr;

// oldCap与oldThr都为0,这种情况发生在用户调用了无参构造函数

// 采用默认值进行初始化

else { // zero initial threshold signifies using defaults

newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;

newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);

}

// 如果newThr还没有被赋值,那么就根据newCap计算出阈值

if (newThr == 0) {

float ft = (float)newCap * loadFactor;

newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ?

(int)ft : Integer.MAX_VALUE);

}

threshold = newThr;

style="font-size: 16px;">@SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"})

Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap];

table = newTab;

// 如果oldTab != null,代表这是扩容操作

// 需要将扩容前的数组数据迁移到新数组

if (oldTab != null) {

// 遍历oldTab的每一个bucket,然后移动到newTab

for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {

Node<K,V> e;

if ((e = oldTab[j]) != null) {

oldTab[j] = null;

// 索引j的bucket只有一个Entry(未发生过碰撞)

// 直接移动到newTab

if (e.next == null)

newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;

// 如果是一个树节点(代表已经转换成红黑树了)

// 那么就将这个节点拆分为lower和upper两棵树

// 首先会对这个节点进行遍历

// 只要当前节点的hash & oldCap == 0就链接到lower树

// 注意这里是与oldCap进行与运算,而不是oldCap - 1(n - 1)

// oldCap就是扩容后新增有效位的掩码

// 比如oldCap=16,二进制10000,n-1 = 1111,扩容后的n-1 = 11111

// 只要hash & oldCap == 0,就代表hash的新增有效位为0

// 否则就链接到upper树(新增有效位为1)

// lower会被放入newTab[原索引j],upper树会被放到newTab[原索引j + oldCap]

// 如果lower或者upper树的节点少于阈值,会被退化成链表

else if (e instanceof TreeNode)

((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);

else { // preserve order

// 下面操作的逻辑与分裂树节点基本一致

// 只不过split()操作的是TreeNode

// 而且会将两条TreeNode链表组织成红黑树

Node<K,V> loHead = null, loTail = null;

Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null;

Node<K,V> next;

do {

next = e.next;

if ((e.hash & oldCap) == 0) {

if (loTail == null)

loHead = e;

else

loTail.next = e;

loTail = e;

}

else {

if (hiTail == null)

hiHead = e;

else

hiTail.next = e;

hiTail = e;

}

} while ((e = next) != null);

if (loTail != null) {

loTail.next = null;

newTab[j] = loHead;

}

if (hiTail != null) {

hiTail.next = null;

newTab[j + oldCap] = hiHead;

}

}

}

}

}

return newTab;

}

使用HashMap时还需要注意一点,它不会动态地进行缩容,也就是说,你不应该保留一个已经删除过大量Entry的HashMap(如果不打算继续添加元素的话),此时它的buckets数组经过多次扩容已经变得非常大了,这会占用非常多的无用内存,这样做的好处是不用多次对数组进行扩容或缩容操作。不过一般也不会出现这种情况,如果遇见了,请毫不犹豫地丢掉它,或者把数据转移到一个新的HashMap。

添加元素

我们已经了解了HashMap的内部实现与工作原理,它在内部维护了一个数组,每一个key都会经过散列函数得出在数组的索引,如果两个key的索引相同,那么就使用分离链接法解决碰撞冲突,当Entry的数量大于临界值时,对数组进行扩容。

接下来以一个添加元素(put())的过程为例来梳理一下知识,下图是put()函数的流程图:

图片 8

然后是源码:

public V put(K key, V value) {

return putVal(hash(key), key, value, false, true);

}

final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,

boolean evict) {

Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;

// table == null or table.length == 0

// 第一次调用put(),初始化table

if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)

n = (tab = resize()).length;

// 没有发生碰撞,直接放入到数组

if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)

tab[i] = newNode(hash, key, value, null);

else {

Node<K,V> e; K k;

// 发生碰撞(头节点就是目标节点)

if (p.hash == hash &&

((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))

e = p;

// 节点为红黑树

else if (p instanceof TreeNode)

e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);

// 节点为链表

else {

for (int binCount = 0; ; ++binCount) {

// 未找到目标节点,在链表尾部链接新节点

if ((e = p.next) == null) {

p.next = newNode(hash, key, value, null);

if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st

// 链表过长,转换为红黑树

treeifyBin(tab, hash);

break;

}

// 找到目标节点,退出循环

if (e.hash == hash &&

((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))

break;

p = e;

}

}

// 节点已存在,替换value

if (e != null) { // existing mapping for key

V oldValue = e.value;

if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)

e.value = value;

// afterNodeXXXXX是提供给LinkedHashMap重写的函数

// 在HashMap中没有意义

afterNodeAccess(e);

return oldValue;

}

}

++modCount;

// 超过临界值,进行扩容

if (++size > threshold)

resize();

afterNodeInsertion(evict);

return null;

}

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竞争无处不在,不进则退!就是讲的这个道理。更何况,持之以恒就是一个百度竞价推广优化人员必须具备的基本素质。搜索引擎的算法也可以这么理解,如果一个网站 缺少了变化,那么,搜索引擎就会认为,这是一潭腐朽的死水。换句话说,你自己都不重视自己、缺乏自信,又何谈别人对你的尊重呢?

三、在实践中成长

大家都知道“实践出真知”这句话。这是一句至理名言,无须怀疑它的正确性!任何事情都需要在实践中锻炼、在实践中总结、在实践中丰富内涵,优化自然也毫不例外!

四、总结不是停顿,是为了更好的前进

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