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  • 连接已重置 原因和解决办法

    万次阅读 2019-06-17 13:43:53
    2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> ...

    错误 101 (net::ERR_CONNECTION_RESET):连接已重置

    在我们上网的过程中,可能会遇到 “网络连接错误101 连接已重置”之类的故障。

    错误101是什么意思呢?

    网络连接错误101 的本身含义就是这个网站存在故障暂时无法访问,也就是说这个网站服务器被关闭或者是你的网络提供商将这个网站IP屏蔽,你可以尝试刷新这个页面,或者搜索这个网站以方便寻找更多的访问途径。 

    以下是一些建议: 

      1、请稍后重新加载此网页。 

        2、请检查您的互联网连接状况,重新启动您可能正在使用的任何路由器、调制解调器以及其他网络设备。 

      3、将”浏览器”作为允许的程序添加到您的防火墙或防病毒软件设置中。如果它已是允许的程序,则尝试从允许的程序列表中将其删除,然后重新添加。 

      4、如果您使用代理服务器,请检查您的代理设置或与您的网络管理员联系,以确保代理服务器工作正常。如果您认为不应该使用代理服务器,请调整您的代理设置:转至扳手菜单 > 选项 > 高级选项 > 更改代理设置... > LAN 设置,取消选中“为 LAN 使用代理服务器”复选框。 

     

    服务器被重置有这么几个原因: 

      1、这与当地ISP的连接有关,当连接链路和速率不佳的情况下,与ISP的连接瞬间中断会造成对所访问的站点或信息丢失的情况。 

      2、服务器繁忙造成连接中断信息丢失。 

      3、网页服务设置问题。如搜索结果网页中有单词涉及政治敏感内容,就可能看到服务器被重置的信息。 只要等一会儿或换个IP就又能使用了。如果是线路连接的问题,可以和当地ISP商联系测试
    假如域名下的网站出现非法信息,会暂时打不开,过会又可以打开,一般就判断为间歇性屏蔽,处理方法就是删除敏感信息词条关键字即可。 

     

    来自感谢!https://www.douban.com/group/topic/39270618/

    转载于:https://my.oschina.net/zjllovecode/blog/1505731

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  • 解决办法是:win+R 输入:services.msc将mysql的服务启动后问题解决。 打开Navicat for Mysql,新建连接--测试连接出现以下情况: 问题出现原因: 由报错语句可知,‘不能连接到mysql服务器’。即可能是MySQL...

    mysql出现下面的错误:

    解决办法是:win+R 输入:services.msc将mysql的服务启动后问题解决。


    打开Navicat for Mysql,新建连接--测试连接出现以下情况:

    问题出现原因:

            由报错语句可知,‘不能连接到mysql服务器’。即可能是MySQL数据库服务没有启动,启动mysqld.exe即可,已多次亲测。也可能是其他原因,但是这种原因最常见。

    解决方法:

    1.打开 ' 计算机 '-->点击左边‘ 计算机 ’-->在搜索栏中输入‘ mysqld ’,找到后启动即可

     2.  如果搜不出来,就是没有mysql服务。进入官网下载:https://dev.mysql.com/downloads/mysql/,选择适合自己的32位或64位。下载安装后直接启动。

    3.搜出来或是启动好后,再连接,这个时候就不会出现上面的那个问题了。

    一般默认密码为:root 或 空(什么都没有)或123456。


    can t connect tomysql教程server on 解决方法

    错误编号:2003

    问题分析:

    无法连接到 mysql 服务器,可能的情况为:

    1、mysql 服务没有启动,一般是在异常的情况下 mysql 无法启动导致的,比如无可用的磁盘空间,my.ini 里 mysql 的 basedir 路径设置错误等;

    2、mysql 服务器资源紧张,导致无法连接。

    解决方法:

    1、如果你是虚拟主机用户(购买的空间),则联系空间商检查 mysql 是否正常启

    动,并确认 mysql 的配置信息(是否为 localhost);

    2、如果你是独立主机用户(拥有管理主机权限),则按下面步骤检查:

    1)检查是否启动了 mysql 服务。

    windows 主机的话,右键点击我的电脑,单击管理,在服务和应用程序中找到

    mysql 服务,看是否是已启动的状态。

    mysql出现10061错误解决办法

    如果出现"error 2003: can't connect to mysql server on 'localhost'

    (10061)", 说明你的mysql还没有启动。

    解决办法:在服务中,启动mysql服务

    can't connect to mysql server on 'localhost' (10055)

    解决方案,1。建议修改最大连接数,或者把 mysql_connect() 方法都改成了

    mysql_pconnect() 方法,

    2。治标,封锁这些ip,一个ip连接大于3的就有点不正常,

    3,治本,修改站点程序,严禁刷新太快!

    链接数的修改:

    此错误与一个注册表键值tcptimedwaitdelay有关。减小windows中

    tcptimedwaitdelay时间可解决此类问题,默认情况下为240(未设置的情况下也是

    这个数值)。此项设置需要到注册表如下位置进行设置:[hkey_local_machine]

    [system] [currentcontrolset] [services] [tcpip] [parameters]

    [tcptimedwaitdelay]如果注册表中没有tcptimedwaitdelay这个项目,请增加这个

    项目,并设置为双字节(dword)类型。数值设置为30 60 之间即可。

    数据库教程链接错误 : can't connect to mysql server on 'localhost' (10060)

    服务器端的操作系统是windowsxp sp2,自带的防火墙中打开3306(mysql的默认端

    口)端口

    防火墙禁止3306端口,以iptable为例

    vi /etc/sysconfig/iptables

    -a rh-firewall-1-input -m state --state new -m tcp -p tcp --dport 3306-j

    accept

    service iptables restart

    ps教程: iptables设置

    1) 重启后生效

    开启: chkconfig iptables on

    关闭: chkconfig iptables off

    2) 即时生效,重启后失效

    开启: service iptables start

    关闭: service iptables stop

     

    can t connect tomysql教程server on 解决方法

    错误编号:2003

    问题分析:

    无法连接到 mysql 服务器,可能的情况为:

    1、mysql 服务没有启动,一般是在异常的情况下 mysql 无法启动导致的,比如无可用的磁盘空间,my.ini 里 mysql 的 basedir 路径设置错误等;

    2、mysql 服务器资源紧张,导致无法连接。

    解决方法:

    1、如果你是虚拟主机用户(购买的空间),则联系空间商检查 mysql 是否正常启

    动,并确认 mysql 的配置信息(是否为 localhost);

    2、如果你是独立主机用户(拥有管理主机权限),则按下面步骤检查:

    1)检查是否启动了 mysql 服务。

    windows 主机的话,右键点击我的电脑,单击管理,在服务和应用程序中找到

    mysql 服务,看是否是已启动的状态。

    mysql出现10061错误解决办法

    如果出现"error 2003: can't connect to mysql server on 'localhost'

    (10061)", 说明你的mysql还没有启动。

    解决办法:在服务中,启动mysql服务

    can't connect to mysql server on 'localhost' (10055)

    解决方案,1。建议修改最大连接数,或者把 mysql_connect() 方法都改成了

    mysql_pconnect() 方法,

    2。治标,封锁这些ip,一个ip连接大于3的就有点不正常,

    3,治本,修改站点程序,严禁刷新太快!

    链接数的修改:

    此错误与一个注册表键值tcptimedwaitdelay有关。减小windows中

    tcptimedwaitdelay时间可解决此类问题,默认情况下为240(未设置的情况下也是

    这个数值)。此项设置需要到注册表如下位置进行设置:[hkey_local_machine]

    [system] [currentcontrolset] [services] [tcpip] [parameters]

    [tcptimedwaitdelay]如果注册表中没有tcptimedwaitdelay这个项目,请增加这个

    项目,并设置为双字节(dword)类型。数值设置为30 60 之间即可。

    数据库教程链接错误 : can't connect to mysql server on 'localhost' (10060)

    服务器端的操作系统是windowsxp sp2,自带的防火墙中打开3306(mysql的默认端

    口)端口

    防火墙禁止3306端口,以iptable为例

    vi /etc/sysconfig/iptables

    -a rh-firewall-1-input -m state --state new -m tcp -p tcp --dport 3306-j

    accept

    service iptables restart

    ps教程: iptables设置

    1) 重启后生效

    开启: chkconfig iptables on

    关闭: chkconfig iptables off

    2) 即时生效,重启后失效

    开启: service iptables start

    关闭: service iptables stop



     

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  • 过拟合及常见处理办法整理

    万次阅读 2018-06-07 14:45:58
    判断方法过拟合(over-fitting),机器学习模型或者是深度学习模型在训练样本中表现得过于优越,导致在验证数据集以及测试数据集中表现不佳。出现这种现象的主要原因是训练数据中存在噪音或者训练数据太少。过拟合...

        训练网络时,遇到过拟合问题,查找后,整理成文档,便于查看。

    判断方法

    过拟合(over-fitting),机器学习模型或者是深度学习模型在训练样本中表现得过于优越,导致在验证数据集以及测试数据集中表现不佳。出现这种现象的主要原因是训练数据中存在噪音或者训练数据太少

    过拟合问题,根本的原因则是特征维度(或参数)过多,导致拟合的函数完美的经过训练集,但是对新数据的预测结果则较差

    常见原因

    1)建模样本选取有误,如样本数量太少,选样方法错误,样本标签错误等,导致选取的样本数据不足以代表预定的分类规则;

    2)样本噪音干扰过大,使得机器将部分噪音认为是特征从而扰乱了预设的分类规则;

    3)假设的模型无法合理存在,或者说是假设成立的条件实际并不成立;

    4)参数太多,模型复杂度过高;

    5)对于决策树模型,如果我们对于其生长没有合理的限制,其自由生长有可能使节点只包含单纯的事件数据(event)或非事件数据(no event),使其虽然可以完美匹配(拟合)训练数据,但是无法适应其他数据集。

    6)对于神经网络模型:

    a)对样本数据可能存在分类决策面不唯一,随着学习的进行,,BP算法使权值可能收敛过于复杂的决策面;

    b)权值学习迭代次数足够多(Overtraining),拟合了训练数据中的噪声和训练样例中没有代表性的特征。

    解决方法

    1)在神经网络模型中,可使用权值衰减的方法,即每次迭代过程中以某个小因子降低每个权值。

    2)选取合适的停止训练标准,使对机器的训练在合适的程度;

    3)保留验证数据集,对训练成果进行验证;

    4)获取额外数据进行交叉验证

    5)正则化,即在进行目标函数或代价函数优化时,在目标函数或代价函数。

    以下摘抄自csdn-Fitz博客:

    造成过拟合的原因有可以归结为:参数过多或样本过少。那么我们需要做的事情就是减少参数,提供两种办法:

    1、回想下我们的模型,假如我们采用梯度下降算法将模型中的损失函数不断减少,那么最终我们会在一定范围内求出最优解,最后损失函数不断趋近0。那么我们可以在所定义的损失函数后面加入一项永不为0的部分,那么最后经过不断优化损失函数还是会存在。其实这就是所谓的“正则化”。

    一个通俗的理解便是:更小的参数值w意味着模型的复杂度更低,对训练数据的拟合刚刚好(奥卡姆剃刀)。

    下面这张图片就是加入了正则化(regulation)之后的损失函数。这里m是样本数目,表示的是正则化系数。

    当过大时,则会导致后面部分权重比加大,那么最终损失函数过大,从而导致欠拟合。

    当过小时,甚至为0,导致过拟合。

    2、对于神经网络,参数膨胀原因可能是因为随着网路深度的增加,同时参数也不断增加,并且增加速度、规模都很大。那么可以采取减少神经网络规模(深度)的方法。也可以用一种叫dropout的方法。dropout的思想是当一组参数经过某一层神经元的时候,去掉这一层上的一部分神经元,让参数只经过一部分神经元进行计算。注意这里的去掉并不是真正意义上的去除,只是让参数不经过一部分神经元计算而已。

    以下摘抄自知乎-flyqq:

    https://www.zhihu.com/question/59201590

    过拟合(overfitting)是指在模型参数拟合过程中的问题,由于训练数据包含抽样误差,训练时,复杂的模型将抽样误差也考虑在内,将抽样误差也进行了很好的拟合。

    具体表现就是最终模型在训练集上效果好;在测试集上效果差。模型泛化能力弱。

    为什么要解决过拟合现象?这是因为我们拟合的模型一般是用来预测未知的结果(不在训练集内),过拟合虽然在训练集上效果好,但是在实际使用时(测试集)效果差。同时,在很多问题上,我们无法穷尽所有状态,不可能将所有情况都包含在训练集上。所以,必须要解决过拟合问题。

    为什么在机器学习中比较常见?这是因为机器学习算法为了满足尽可能复杂的任务,其模型的拟合能力一般远远高于问题复杂度,也就是说,机器学习算法有「拟合出正确规则的前提下,进一步拟合噪声」的能力。

    而传统的函数拟合问题(如机器人系统辨识),一般都是通过经验、物理、数学等推导出一个含参模型,模型复杂度确定了,只需要调整个别参数即可。模型「无多余能力」拟合噪声。

    既然过拟合这么讨厌,我们应该怎么防止过拟合呢?最近深度学习比较火,我就以神经网络为例吧:

    1、获取更多数据

    这是解决过拟合最有效的方法,只要给足够多的数据,让模型「看见」尽可能多的「例外情况」,它就会不断修正自己,从而得到更好的结果:

    如何获取更多数据,可以有以下几个方法:

    1)从数据源头获取更多数据:这个是容易想到的,例如物体分类,我就再多拍几张照片好了;但是,在很多情况下,大幅增加数据本身就不容易;另外,我们不清楚获取多少数据才算够;

    根据当前数据集估计数据分布参数,使用该分布产生更多数据:这个一般不用,因为估计分布参数的过程也会代入抽样误差。

    2)数据增强(Data Augmentation):通过一定规则扩充数据。如在物体分类问题里,物体在图像中的位置、姿态、尺度,整体图片明暗度等都不会影响分类结果。我们就可以通过图像平移、翻转、缩放、切割等手段将数据库成倍扩充;

    2、使用合适的模型

    前面说了,过拟合主要是有两个原因造成的:数据太少+模型太复杂。所以,我们可以通过使用合适复杂度的模型来防止过拟合问题,让其足够拟合真正的规则,同时又不至于拟合太多抽样误差。

    对于神经网络而言,我们可以从以下四个方面来限制网络能力:

    2.1、网络结构 Architecture

    这个很好理解,减少网络的层数、神经元个数等均可以限制网络的拟合能力;


    2.2、训练时间 Early stopping

    对于每个神经元而言,其激活函数在不同区间的性能是不同的:

    当网络权值较小时,神经元的激活函数工作在线性区,此时神经元的拟合能力较弱(类似线性神经元)。

    有了上述共识之后,我们就可以解释为什么限制训练时间(early stopping)有用:因为我们在初始化网络的时候一般都是初始为较小的权值。训练时间越长,部分网络权值可能越大。如果我们在合适时间停止训练,就可以将网络的能力限制在一定范围内。

    2.3、限制权值 Weight-decay,也叫正则化(regularization)

    原理同上,但是这类方法直接将权值的大小加入到 Cost 里,在训练的时候限制权值变大。以 L2 regularization为例:

     

    训练过程需要降低整体的Cost,这时候,一方面能降低实际输出与样本之间的误差 ,也能降低权值大小

    2.4、增加噪声 Noise

    给网络加噪声也有很多方法:

    2.4.1、在输入中加噪声:

    噪声会随着网络传播,按照权值的平方放大,并传播到输出层,对误差 Cost 产生影响。推导直接看 Hinton 的 PPT 吧:

    在输入中加高斯噪声,会在输出中生成 的干扰项。训练时,减小误差,同时也会对噪声产生的干扰项进行惩罚,达到减小权值的平方的目的,达到与 L2 regularization 类似的效果(对比公式)。

    2.4.2、在权值上加噪声

    在初始化网络的时候,用0均值的高斯分布作为初始化。Alex Graves 的手写识别 RNN 就是用了这个方法

    Graves,Alex, et al. "A novel connectionist system for unconstrained handwritingrecognition." IEEE transactions on pattern analysis and machineintelligence 31.5 (2009): 855-868.

    - Itmay work better, especially in recurrent networks (Hinton)

    2.4.3、对网络的响应加噪声

    如在前向传播过程中,让默写神经元的输出变为 binary 或 random。显然,这种有点乱来的做法会打乱网络的训练过程,让训练更慢,但据 Hinton 说,在测试集上效果会有显著提升 (But it doessignificantly better on the test set!)。

    3、结合多种模型

    简而言之,训练多个模型,以每个模型的平均输出作为结果。

    从 N 个模型里随机选择一个作为输出的期望误差,会比所有模型的平均输出的误差 大(我不知道公式里的圆括号为什么显示不了):

    大概基于这个原理,就可以有很多方法了:

    3.1、Bagging

    简单理解,就是分段函数的概念:用不同的模型拟合不同部分的训练集。以随机森林(Rand Forests)为例,就是训练了一堆互不关联的决策树。但由于训练神经网络本身就需要耗费较多自由,所以一般不单独使用神经网络做Bagging。

    3.2、Boosting

    既然训练复杂神经网络比较慢,那我们就可以只使用简单的神经网络(层数、神经元数限制等)。通过训练一系列简单的神经网络,加权平均其输出。

    3.3、Dropout

    这是一个很高效的方法。

    在训练时,每次随机(如50%概率)忽略隐层的某些节点;这样,我们相当于随机从2^H个模型中采样选择模型;同时,由于每个网络只见过一个训练数据(每次都是随机的新网络),所以类似 bagging 的做法,这就是我为什么将它分类到「结合多种模型」中;

    此外,而不同模型之间权值共享(共同使用这 H 个神经元的连接权值),相当于一种权值正则方法,实际效果比 L2regularization 更好。

    4、贝叶斯方法

    这部分我还没有想好怎么才能讲得清楚,为了不误导初学者,我就先空着,以后如果想清楚了再更新。当然,这也是防止过拟合的一类重要方法。

    知乎-李俊毅:

    防止overfitting三个角度:
    1)数据:augmentation;
    2)网络:简单化网络;
    3)plus:正则,dropout等网络模型的变种。


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  • Hash冲突的四种解决办法

    万次阅读 2018-03-05 14:46:47
    一)哈希表简介 非哈希表的特点:关键字在表中的位置和它之间不存在一个确定的关系,查找的过程为给定值一次和各个关键字进行比较,查找的效率取决于和给定值进行比较的次数。   &...

    一)哈希表简介

    非哈希表的特点:关键字在表中的位置和它之间不存在一个确定的关系,查找的过程为给定值一次和各个关键字进行比较,查找的效率取决于和给定值进行比较的次数。

        哈希表的特点:关键字在表中位置和它之间存在一种确定的关系。

    哈希函数:一般情况下,需要在关键字与它在表中的存储位置之间建立一个函数关系,以f(key)作为关键字为key的记录在表中的位置,通常称这个函数f(key)为哈希函数。

    hash : 翻译为“散列”,就是把任意长度的输入,通过散列算法,变成固定长度的输出,该输出就是散列值。

               这种转换是一种压缩映射散列值的空间通常远小于输入的空间,不同的输入可能会散列成相同的输出,所以不可能从散列值来唯一的确定输入值。

               简单的说就是一种将任意长度的消息压缩到莫伊固定长度的消息摘要的函数。

    hash冲突:(大师兄自己写的哦)就是根据key即经过一个函数f(key)得到的结果的作为地址去存放当前的key value键值对(这个是hashmap的存值方式),但是却发现算出来的地址上已经有人先来了。就是说这个地方要挤一挤啦。这就是所谓的hash冲突啦

    二)哈希函数处理冲突的方法

    1)开放定址法:

    其中 m 为表的长度

    对增量di有三种取法:

    线性探测再散列   di = 1 , 2 , 3 , … , m-1

    平方探测再散列   di = 1 2 , -12 , 22 , -22 , 32 , -32 , … , k2 ,  -k2

    (大师兄备注:吗单,上面的平方探测再散列是加1的平方;减1的平方,加2的平方,减2的平方,加3的平方,减3的平方。。。加k的平方,减k的平方。卧擦,老师你能再坑点么?法科。要是你直接看这个平方探测再散列的di是怎么来的,不一定能看懂老师ppt的这个写法,是平方的意思。上面的红色字呢,相当于是老师的ppt,是对应上面的图片一起看的。)

    随机探测再散列   di 是一组伪随机数列

    例子:


    我在上面的这个配图底部写的那个红色的12,我当时测试的时候,不知道这个12,也就是上面增量 di 的由来。不知道,限制知道了,那是1的2次方。。。。老师懒得或者说不会给数字打角标。


    2)链地址法

    上面这个只是老师的ppt,下面放上自己亲自整的测试。


    先按照ppt上的hash算法:h(key) = key % 7,算出来对应的hash值,这个hash值暂时就决定,当前的这个值,存放在数组的位置。
    都算完之后,就可以,按照这个hash值,依次的,把这些数,都放在下面的数组上。然后就有我自己的这个截图。
    和上面的ppt推算的是一致的。

    这个做法就是Java的HashMap就是这么实现的,简单的解释下,这个HashMap源码的这个链表产生机制。
    在put()方法里面,最后部分有个如下的调用。
    addEntry(hash, key, value, i);
    解释下几个参数的意思:
    1,hash:就是根据key算出来的一个值,源码是这么滴–int hash = hash(key);,
    这个算出来的这个就相当于是身份证号码,可以唯一确定一个人一样,唯一确定这个map
    2,key:key就是我们在往hashmap里面put键值对的时候的key,使用map的时候,不是可以根据key拿到value吗。
    3,value:这个同上啦,就是存的键值对的值。
    4,i:源码里面是这么滴–int i = indexFor(hash, table.length);实际意思就是这个键值对存放在底层数组的索引下标。
    然后这个i,可以对应到ppt上的那个取模之后的值,也就是确定在数组上的下标。

    虽然在put的时候,可能会出现扩容的问题,但是在这咱就不考虑这个,只考虑如何生成链表,以及链表上的键值对的顺序。
    createEntry(hash, key, value, bucketIndex);
    这个方法就是真正的在创建一个节点到数组上。
    这几个参数是一样的,和上面解释的一样的意思。

    1. //先从数组上取下原来的值,给塞到新的节点去,然后把新的节点再放到数组上。  
    2. //也就是后来居上的道理。ppt上画的也就有点毛病了。  
    3. //老师们嘛,就是 混口饭吃,一般都不斤斤计较这东西的。  
    4.    void createEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) {  
    5.        Entry<K,V> e = table[bucketIndex];  
    6.        table[bucketIndex] = new Entry<>(hash, key, value, e);  
    7.        size++;  
    8.    }  
       //先从数组上取下原来的值,给塞到新的节点去,然后把新的节点再放到数组上。
        //也就是后来居上的道理。ppt上画的也就有点毛病了。
        //老师们嘛,就是 混口饭吃,一般都不斤斤计较这东西的。
        void createEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) {
            Entry<K,V> e = table[bucketIndex];
            table[bucketIndex] = new Entry<>(hash, key, value, e);
            size++;
        }
    1.   static class Entry<K,V> implements Map.Entry<K,V> {  
    2.       final K key;  
    3.       V value;  
    4.       Entry<K,V> next;  
    5.       int hash;  
    6.       /** 
    7.        * Creates new entry. 
    8.        */  
    9.       Entry(int h, K k, V v, Entry<K,V> n) {  
    10.           value = v;  
    11.           next = n;  
    12.           key = k;  
    13.           hash = h;  
    14.       }  
    15. //******  
        static class Entry<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
            final K key;
            V value;
            Entry<K,V> next;
            int hash;
            /**
             * Creates new entry.
             */
            Entry(int h, K k, V v, Entry<K,V> n) {
                value = v;
                next = n;
                key = k;
                hash = h;
            }
            //******
        }

    上面就是hashmap底层数组上存的元素的model。也是能形成链表的关键,有兴趣的可以看看1.7的hashmap的源码。

    3、4)再哈希、建立公共溢出区

    3.再hash法,就是算hashcode的方法不止一个,一个要是算出来重复啦,再用另一个算法去算。反正很多,直到不重复为止咯。大师兄猜的

    4.建立一个公共溢出区域,就是把冲突的都放在另一个地方,不在表里面。具体实现就 不知道啦,也是大师兄猜的。

    总结一下的就是下面的四行字:
    1.开放定址法(线性探测再散列,二次探测再散列,伪随机探测再散列)
    2.再哈希法
    3.链地址法(Java hashmap就是这么做的)
    4.建立一个公共溢出区


    看到这个,自个儿还是得静下心来看看hashmap的源码,1.7的简单易懂,我还做了注解,可以看看,链接如下

    Java 

    佳娃 1.8的 hashmap的理解的连接

    Java 1.7 的hashmap 的理解,多了红黑树什么的。



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