map的key是否有长度限制1、当要查询的 key 不在 map 里，带 comma 的用法会返回一个 bool 型变量提示 key 是否在 map 中；而不带 comma 的语句则会返回一个 value 类型的零值 。
2、其实，不光是STL，只要是Hash原理的Map可插入的容量一般都与以下几个要素相关(借助磁盘永久化的哈希除外，它们基本没有限制） 。载荷的内存消耗 。
3、查询效率和有多少个key没关系 。而且查询效率这个词是相对的，不是绝对意义上的 。理论上来说，map保存的key越多 ， 查询越慢（查询所消耗的时间越多 ， 而且这是一定的） 。
4、查询在任何时候都不影响，因为采用数组进行的存储，可以进行随机查找，查找的方式是根据哈希函数计算存储地址 。。
5、否则返回null 综上所述 ， 第一步时间复杂度是O(1)，第二步却是O(n)（n指链表长度） 。所以key.hashCode()导致产生冲突的数量决定了这张HashMap的查询性能 。
HashMap的底层数据结构以及主要参数HashMap的底层数据结构是数组 链表的结构 。在插入数据的时候，会先计算数据的hashcode值，再取余放入数组对应下标处 。如果发生hash碰撞，则插入当前node的后面，形成一个链表的结构 。
数据结构 定义参数 基本特性HashMap 中允许 null 值和 null 键 。null 键对应着哈希值0，即数组的下表0 。HashMap 是不保证对象的放入顺序的 。基本操作 get 和`put的时间性能基本为 （如果不考虑哈希冲突的情况下） 。
hashmap中的hash_bits常量用来储存数据 。
最基本的结构就是两种 ， 一个是数组，另外一个是模拟指针（引用），所有的数据结构都可以用这两个基本结构来构造的 ， HashMap也不例外 。HashMap实际上是一个“链表散列”的数据结构 ， 即数组和链表的结合体 。
HashMap的数据结构为：数组 (链表或红黑树)hashmap的数据结构 为什么采用这种结构来存储元素呢？数组的特点：查询效率高，插入，删除效率低 。链表的特点：查询效率低，插入删除效率高 。
当链表中的键值对数量超过一定阈值时，链表会被转换为红黑树 。这样 ， 在查找键值对时，可以通过红黑树的特性进行快速查找，提高了HashMap的性能 。总结起来，HashMap的底层原理可以比喻为一个盒子，其中包含很多抽屉 。
内存对齐问题1、对于你的问题，首先需要了解内存对齐的一些规则 。根据C语言的规则，double类型通常会占用8个字节的内存空间，而char类型通常会占用1个字节的内存空间 。
2、) 如果结构体内存在长度大于处理器位数的元素，那么就以处理器的倍数为对齐单位；否则，如果结构体内的元素的长度都小于处理器的倍数的时候，便以结构体里面最长的数据元素为对齐单位 。
3、内存对齐包含了两种相互独立又相互关联的部分：基本数据对齐和结构体数据对齐。
map默认读取大小每个map任务都有一个内存缓冲区默认大小是100M 。根据查询相关公开信息显示，每个Map任务都有一个内存缓冲区，缓冲区大小100MB，输入的分片数据经过Map任务处理后的中间结果会写入内存缓冲区中 。
public Bitmap.Config inPreferredConfig = Bitmap.Config.ARGB_8888 RGB_565 总共16位（2byte），分别对应3个数值，5位（红） 6位（绿） 5位（蓝）分别描述RGB通道 。
HashTable使用Enumeration，HashMap使用Iterator 。HashTable中hash数组默认大小是11，增加的方式是 old*2 1 。HashMap中hash数组的默认大小是16，而且一定是2的指数 。哈希值的使用不同 ， HashTable直接使用对象的hashCode 。
Go语言——sync.Map详解1、sync.Map是9才推荐的并发安全的map，除了互斥量以外，还运用了原子操作，所以在这之前 ， 有必要了解下 Go语言——原子操作 go10\src\sync\map.go entry分为三种情况：从read中读取key，如果key存在就tryStore 。
2、支持==和！=操作就可以做key，实际上只有function、map、slice三个kind不支持作为key，因为只能和nil比较不能和另一个值比较 。布尔、整型、浮点、复数、字符串、指针、channel等都可以做key 。
3、在Go语言中，你可以使用goroutine和channel来实现MapReduce的并行计算 。Goroutine是Go语言中的轻量级线程，它可以在并发执行的情况下进行通信和同步 。Channel是Go语言中用于在goroutine之间进行通信的机制 。
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