关于算法中的Map的理解典型的计算用户输入的字符出现频率最高的算法
首先了解下Map：
在讲解Map排序之前，我们先来稍微了解下map。map是键值对的集合接口，它的实现类主要包括：HashMap,TreeMap,Hashtable以及LinkedHashMap等。其中这四者的区别如下（简单介绍）：
HashMap：我们最常用的Map，它根据key的HashCode 值来存储数据,根据key可以直接获取它的Value，同时它具有很快的访问速度。HashMap最多只允许一条记录的key值为Null(多条会覆盖);允许多条记录的Value为 Null。非同步的。
TreeMap: 能够把它保存的记录根据key排序,默认是按升序排序，也可以指定排序的比较器，当用Iterator 遍历TreeMap时，得到的记录是排过序的。TreeMap不允许key的值为null。非同步的。
Hashtable: 与 HashMap类似,不同的是:key和value的值均不允许为null;它支持线程的同步，即任一时刻只有一个线程能写Hashtable,因此也导致了Hashtale在写入时会比较慢。
LinkedHashMap: 保存了记录的插入顺序，在用Iterator遍历LinkedHashMap时，先得到的记录肯定是先插入的.在遍历的时候会比HashMap慢。key和value均允许为空，非同步的。
-方法一
static void doString(String input) {
Map result = new HashMap();
for (int i = 0; i < input.length(); i++) {
char key = input.charAt(i);
if (result.containsKey(key)) {
result.put(key, result.get(key) + 1);
} else {
result.put(key, +1);
}
}
System.out.println(result); //输出产生的 HashMap
//CompareCount构造函数需要原来的 HashMap 作为参数
CompareCount cp = new CompareCount(result);
TreeMap sorted = new TreeMap(cp); //根据 Comparator 产生相应的 TreeMap
//添加进去，会依照Comparator产生的大小
sorted.putAll(result);
System.out.println(sorted);
System.out.println(sorted.get('f'));
}
class CompareCount implements Comparator {
private Map map;
public CompareCount(Map map) {
this.map = map;
}
//根据 key 得到相应的 value，比较大小
public int compare(Character o1, Character o2) {
return (Integer) map.get(o1) < (Integer) map.get(o2) ? -1
: (Integer) map.get(o1) > (Integer) map.get(o2) ? 1 : 0;
}
}
output
{f=1, v=1, d=2, s=1, c=1, a=3, z=1}
{f=1, d=2, a=3}
1
由输出可以看出，因为Comparator比较的是 value，value 相同的不会被加到 Map 里。Map本来规定是key 不同，值可以相同。所以这种方法对于有多个相同值的 Map 不适用
- 方法2
static void doString(String input) {
Map result = new HashMap();
for (int i = 0; i < input.length(); i++) {
char key = input.charAt(i);
if (result.containsKey(key)) {
result.put(key, result.get(key) + 1);
} else {
result.put(key, +1);
}
}
System.out.println(result);
result = sortByValues(result);
System.out.println(result);
// CompareCount cp = new CompareCount(result);
//
// TreeMap sorted = new TreeMap(cp);
// sorted.putAll(result);
//
// System.out.println(sorted);
// System.out.println(sorted.get('f'));
}
private static Map sortByValues(Map result) {
List> list = new ArrayList>(result.entrySet());
//根据制定的Comparator排序，通过 Entry 进行排序，虽然也是比较的 value，但是 List 允许重复的
Collections.sort(list, new Comparator>() {
public int compare(Entry o1, Entry o2) {
return o1.getValue() < o2.getValue() ? 1 : o1.getValue() > o2.getValue() ? -1 : 0;
}
});
//按照插入排序，LinkedHashMap
Map sorted = new LinkedHashMap();
for (Entry e : list) {
sorted.put(e.getKey(), e.getValue());
}
return sorted;
}
output：
{f=1, v=1, d=2, s=1, c=1, a=3, z=1}
{a=3, d=2, f=1, v=1, s=1, c=1, z=1}
Note
这种方法就很好，可以看出允许重复的 value
public static void sort(List list, Comparator c) Collections 的 sort 方法只支持 List，不支持 Collection
注意< 返回1，>返回-1，所以得到的是倒序
iOS HasMap
NSHashTable
NSHashTable 是 NSSet 的通用版本,和 NSSet/NSMutableSet不同的是,NSHashTable具有以下特性:
NSHashTable是可变的,没有不可变的对应类
NSHashTable可以持有成员的弱引用
NSHashTable可以在加入成员时进行copy操作
NSHashTable可以存储任意的指针,通过指针来进行相等性和散列检查
基本用法
NSHashTable *hashTable = [NSHashTable hashTableWithOptions:NSPointerFunctionsCopyIn];
[hashTable addObject:@"hello"];
[hashTable addObject:@10];
[hashTable addObject:@"world"];
[hashTable removeObject:@"world"];
NSLog(@"Members: %@", [hashTable allObjects]);
NSMapTable
NSMapTable是NSDictionary的通用版本,NSMapTable具有下面特性:
NSMapTable是可变的,没有不可变的类
NSMapTable可以持有键和值的弱引用,当键或值当中的一个被释放时,整个这一项就会被移除掉
NSMapTable可以在加入成员时进行copy操作
NSMapTable可以存储任意的指针,通过指针来进行相等性和散列检查
基本用法
id delegate = ...;
NSMapTable *mapTable = [NSMapTable mapTableWithKeyOptions:NSMapTableStrongMemory valueOptions:NSMapTableWeakMemory];
[mapTable setObject:delegate forKey:@"foo"];
NSLog(@"Keys: %@", [[mapTable keyEnumerator] allObjects]);
NSPointerArray
NSPointerArray是NSArray的通用版本,NSPointerArray具有下面特性:
和传统Array一样,用于有序的插入或移除
与传统Array不同的是,可以存储NULL,并且NULL还参与 count的计算
与传统Array不同的是, count可以set,如果直接set count,那么会使用NULL占位
可以使用weak来修饰成员
成员可以是所有指针类型
遵循 NSFastEnumeration,可以通过 for...in来进行遍历
对比
传统的集合类型都有哪些短板:
放到集合中的对象,只能强引用
如果想要弱引用,要先用 NSValue打包
不能放入 nil
总结
永远先从最高的抽象层次去尝试解决问题
如果碰到的问题包含内存管理需求,那么 NSHashTable和 NSMapTable值得一试