1.linux设备驱动程序——i2c设备驱动源码实现
2.JDK成长记7:3张图搞懂HashMap底层原理!寻车
linux设备驱动程序——i2c设备驱动源码实现
深入了解Linux内核中的网源i2c设备驱动程序详解 在Linux内核中,i2c设备驱动程序的码寻实现是一个关键部分。本文将逐步剖析其形成、车网匹配及源码实现,寻车以帮助理解i2c总线的网源免费系统采集源码工作原理。 首先,码寻熟悉I2C的车网基本知识是必不可少的。作为主从结构,寻车设备通过从机地址寻址,网源其工作流程涉及主器件对从机的码寻通信。了解了基础后,车网我们接着来看Linux内核中的寻车驱动程序框架。 Linux的网源i2c设备驱动程序框架由driver和device两部分构成。当driver和device加载到内存时,码寻会自动调用match函数进行匹配,成功后执行probe()函数。driver中,probe()负责创建设备节点并实现特定功能;device则设置设备的I2C地址和选择适配器,如硬件I2C控制器。 示例代码中,i2c_bus_driver.c展示了driver部分的实现,而i2c_bus_device.ko和i2c_bus_device.ko的闲聊源码开发编译加载则验证了这一过程。加载device后,probe函数会被调用,确认设备注册成功。用户程序可测试驱动,通过读写传感器寄存器进行操作。 在设备创建方面,i2c_new_device接口允许在设备存在时加载驱动,但有时需要检测设备插入状态。这时,i2c_new_probed_device提供了检测功能,确保只有实际存在的设备才会被加载,有效管理资源。 深入源码分析,i2c_new_probed_device主要通过检测来实现设备存在性,最终调用i2c_new_device,但地址分配机制确保了board info中的地址与实际设备地址相符。 至此,关于Linux内核i2c驱动的讨论结束。希望这个深入解析对您理解i2c设备驱动有帮助。如果你对此话题有兴趣,可以加入作者牧野星辰的Linux内核技术交流群,获取更多学习资源。捕鱼全套源码 学习资源Linux内核技术交流群:获取内核学习资料包,包括视频教程、电子书和实战项目代码
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JDK成长记7:3张图搞懂HashMap底层原理!
一句话讲, HashMap底层数据结构,JDK1.7数组+单向链表、JDK1.8数组+单向链表+红黑树。
在看过了ArrayList、LinkedList的底层源码后,相信你对阅读JDK源码已经轻车熟路了。除了List很多时候你使用最多的还有Map和Set。接下来我将用三张图和你一起来探索下HashMap的底层核心原理到底有哪些?
首先你应该知道HashMap的核心方法之一就是put。我们带着如下几个问题来看下图:
如上图所示,put方法调用了putVal方法,之后主要脉络是:
如何计算hash值?
计算hash值的算法就在第一步,对key值进行hashCode()后,对hashCode的值进行无符号右移位和hashCode值进行了异或操作。为什么这么做呢?其实涉及了很多数学知识,简单的说就是尽可能让高和低位参与运算,可以减少hash值的冲突。
默认容量和扩容阈值是多少?
如上图所示,很明显第二步回调用resize方法,贝塔系数源码获取到默认容量为,这个在源码里是1<<4得到的,1左移4位得到的。之后由于默认扩容因子是0.,所以两者相乘就是扩容大小阈值*0.=。之后就分配了一个大小为的Node[]数组,作为Key-Value对存放的数据结构。
最后一问题是,如何进行hash寻址的?
hash寻址其实就在数组中找一个位置的意思。用的算法其实也很简单,就是用数组大小和hash值进行n-1&hash运算,这个操作和对hash取模很类似,只不过这样效率更高而已。hash寻址后,就得到了一个位置,可以把key-value的Node元素放入到之前创建好的Node[]数组中了。
当你了解了上面的三个原理后,你还需要掌握如下几个问题:
还是老规矩,看如下图:
当hash值计算一致,比如当hash值都是时,Key-Value对的Node节点还有一个next指针,会以单链表的案例源码下载形式,将冲突的节点挂在数组同样位置。这就是数据结构中所提到解决hash 的冲突方法之一:单链法。当然还有探测法+rehash法有兴趣的人可以回顾《数据结构和算法》相关书籍。
但是当hash冲突严重的时候,单链法会造成原理链接过长,导致HashMap性能下降,因为链表需要逐个遍历性能很差。所以JDK1.8对hash冲突的算法进行了优化。当链表节点数达到8个的时候,会自动转换为红黑树,自平衡的一种二叉树,有很多特点,比如区分红和黑节点等,具体大家可以看小灰算法图解。红黑树的遍历效率是O(logn)肯定比单链表的O(n)要好很多。
总结一句话就是,hash冲突使用单链表法+红黑树来解决的。
上面的图,核心脉络是四步,源码具体的就不粘出来了。当put一个之后,map的size达到扩容阈值,就会触发rehash。你可以看到如下具体思路:
情况1:如果数组位置只有一个值:使用新的容量进行rehash,即e.hash & (newCap - 1)
情况2:如果数组位置有链表,根据 e.hash & oldCap == 0进行判断,结果为0的使用原位置,否则使用index + oldCap位置,放入元素形成新链表,这里不会和情况1新的容量进行rehash与运算了,index + oldCap这样更省性能。
情况3:如果数组位置有红黑树,根据split方法,同样根据 e.hash & oldCap == 0进行树节点个数统计,如果个数小于6,将树的结果恢复为普通Node,否则使用index + oldCap,调整红黑树位置,这里不会和新的容量进行rehash与运算了,index + oldCap这样更省性能。
你有兴趣的话,可以分别画一下这三种情况的图。这里给大家一个图,假设都出发了以上三种情况结果如下所示:
上面源码核心脉络,3个if主要是校验了一堆,没做什么事情,之后赋值了扩容因子,不传递使用默认值0.,扩容阈值threshold通过tableSizeFor(initialCapacity);进行计算。注意这里只是计算了扩容阈值,没有初始化数组。代码如下:
竟然不是大小*扩容因子?
n |= n >>> 1这句话,是在干什么?n |= n >>> 1等价于n = n | n >>>1; 而|表示位运算中的或,n>>>1表示无符号右移1位。遇到这种情况,之前你应该学到了,如果碰见复杂逻辑和算法方法就是画图或者举例子。这里你就可以举个例子:假设现在指定的容量大小是,n=cap-1=,那么计算过程应该如下:
n是int类型,java中一般是4个字节,位。所以的二进制: 。
最后n+1=,方法返回,赋值给threshold=。再次注意这里只是计算了扩容阈值,没有初始化数组。
为什么这么做呢?一句话,为了提高hash寻址和扩容计算的的效率。
因为无论扩容计算还是寻址计算,都是二进制的位运算,效率很快。另外之前你还记得取余(%)操作中如果除数是2的幂次方则等同于与其除数减一的与(&)操作。即 hash%size = hash & (size-1)。这个前提条件是除数是2的幂次方。
你可以再回顾下resize代码,看看指定了map容量,第一次put会发生什么。会将扩容阈值threshold,这样在第一次put的时候就会调用newCap = oldThr;使得创建一个容量为threshold的数组,之后从而会计算新的扩容阈值newThr为newCap*0.=*0.=。也就是说map到了个元素就会进行扩容。
除了今天知识,技能的成长,给大家带来一个金句甜点,结束我今天的分享:坚持的三个秘诀之一目标化。
坚持的秘诀除了上一节提到的视觉化,第二个秘诀就是目标化。顾名思义,就是需要给自己定立一个目标。这里要提到的是你的目标不要定的太高了。就比如你想要增加肌肉,给自己定了一个目标,每天5组,每次个俯卧撑,你看到自己胖的身形或者海报,很有刺激,结果开始前两天非常厉害,干劲十足,特别奥利给。但是第三天,你想到要个俯卧撑,你就不想起床,就算起来,可能也会把自己撅死过去......其实你的目标不要一下子定的太大,要从微习惯开始,比如我媳妇从来没有做过俯卧撑,就让她每天从1个开始,不能多,我就怕她收不住,做多了。一开始其实从习惯开始,先变成习惯,再开始慢慢加量。量太大养不成习惯,量小才能养成习惯。很容易做到才能养成,你想想是不是这个道理?
所以,坚持的第二个秘诀就是定一个目标,可以通过小量目标,养成微习惯。比如每天你可以读五分钟书或者5分钟成长记,不要多,我想超过你也会睡着了的.....
最后,大家可以在阅读完源码后,在茶余饭后的时候问问同事或同学,你也可以分享下,讲给他听听。
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