前言:
眼前同学们对“map的值”大致比较注意,姐妹们都需要剖析一些“map的值”的相关知识。那么小编在网络上网罗了一些关于“map的值””的相关文章,希望你们能喜欢,朋友们一起来了解一下吧!1、map的结构
map提供了键值对的无序集合,所有的键都是不重复的。在go中map是基于bmap数据结构的。在内部hash表是一个桶数组,每个桶是一个指向键值对数组的指针。每个桶里面可以保存8个元素。我们可以简化成下面的结构。
如果我们继续插入一个元素,hash键返回相同的索引,则另一个元素也会插入相同的桶中。
如果正常桶中的元素已满,还有元素继续往相同的索引插入的话,go会创建另一个包含8个元素的桶并将前一个桶指向他。
所以当我们读取、更新和删除map元素时,Go 必须计算相应的数组索引。 然后 Go 依次遍历所有键,直到找到提供的键。 因此,这三个操作的最坏情况时间复杂度为 O(p),其中 p 是桶中元素的总数(默认为一个桶,溢出时为多个桶)。
2、map初始化
首先我们先初始化一个包含3个元素的map:
m := map[string]int{ "haha": 3, "hehe": 5, "hoho": 7, }
我们可能只需要遍历2个桶就可以找到上面的所有元素。
但是当我们添加100万个元素的时候,我们可能需要遍历上千个桶去找到指定的元素。
为了应对元素的增长,map会选择扩容,一般是当前桶数量增加一倍。那什么时候会扩容呢?
负载因子大于6.5溢出桶太多
当map扩容的时候,所有的键都会重新分配到新的桶。所以最坏情况下,插入元素有可能是O(n)。
我们知道,在使用切片时,如果我们预先知道要添加到切片的元素数量,我们可以用给定的大小或容量对其进行初始化。这避免了不断应对切片增长导致底层数组频繁复制的问题。map与此类似。实际上,我们可以使用 make 内置函数在创建地图时提供初始大小。例如,如果我们要初始化一个包含 100 万个元素的map,可以这样写:
m := make(map[string]int, 1000000)
通过指定大小,go使用适当数量的桶创建map以存储 100 万个元素。 这节省了大量计算时间,因为map不用动态创建桶并处理桶溢出后rehash的问题。
指定大小 n 并不是说创建最多有100万个元素的map。 我们可以继续往map添加元素。 这实际代表着 Go 运行时至少 需要为n 个元素分配内存。
我们可以运行下基准测试看下这两个的性能差异:
package mainimport ( "testing")var n = 1000000func BenchmarkWithSize(b *testing.B) { for i := 0; i < b.N; i++ { m := make(map[string]int, n) for j := 0; j < n; j++ { m["hhs" + string(rune(j))] = j } }}func BenchmarkWithoutSize(b *testing.B) { for i := 0; i < b.N; i++ { m := make(map[string]int) for j := 0; j < n; j++ { m["hhs"+string(rune(j))] = j } }}
go test -bench=.goos: darwingoarch: amd64pkg: go-demo/5cpu: Intel(R) Core(TM) i7-4770HQ CPU @ 2.20GHzBenchmarkWithSize-8 6 178365104 ns/opBenchmarkWithoutSize-8 3 362949513 ns/opPASSok go-demo/5 4.563s
我们可以看到初始化map大小的性能是高于未设置初始化大小的性能。其中的原因上面应该解释的很清楚了。
3、map内存泄漏
我们看下下面的一个例子:
package mainimport ( "fmt" "runtime")func main() { n := 1000000 m := make(map[int]struct{}) printAlloc() for i := 0; i < n; i++ { m[i] = struct{}{} } printAlloc() for i := 0; i < n; i++ { delete(m, i) } runtime.GC() printAlloc() // 保留对m的引用,确保map不会被回收 runtime.KeepAlive(m)}// 打印内存分配情况func printAlloc() { var m runtime.MemStats runtime.ReadMemStats(&m) fmt.Printf("%d MB\n", m.Alloc/1024/1024)}首先我们初始化一个map,map的值为空结构体,打印分配堆内存的大小。接着我们往map中添加100万个元素,打印分配堆内存的大小。然后我们删除所有元素,运行垃圾回收,打印分配堆内存的大小。
我们运行下上面的代码:
go run 5.go0 MB33 MB21 MB
当我们添加100万元素之后,堆里面会分配33M的数据,像下面这样
当我们删除100万的数据之后,触发GC回收,实际上GC只是回收了桶里面的元素数据,桶的数量不会因为删除操作而减少,所以还有21M的数据
原因是map中的桶数不会缩小。
当然,为了解决大量写入、删除造成的内存泄漏问题,map引入了 sameSizeGrow 这一机制,在出现较多溢出桶时会整理哈希的内存减少空间的占用。
标签: #map的值