Matlab使用Java的数据结构类型

Matlab使用Java的数据结构类型

Matlab 2008b才开始引入containers.Map，这是Matlab唯一的数据结构(这里的数据结构是指自带一定逻辑性的数据结构，不包括普通数据类型)。如果要有其它，比如Queue、Set等数据结构，只能自己编写一个。File Exchange上有不少人做过这个工作，我也写过Queue、List、Vector的Matlab对象。不过Matlad的面向对象编程效率极低，这种方法只能用于不太注重效率的场合。解决这个问题的另外一个方法是使用Java对象。

Matlab 6.0开始集成Java，自此可以很方便地使用Java的数据结构类型。跟数据结构相关的是java.util，里面有超过20个数据结构类型，这里有详细的类型的介绍。而这其中常用的有下面几个：

Set类：指一个集合，其中不允许有重复元素。根据具体的实现方法，Matlab可以使用以下类型：

EnumSet：集合元素类型需要一致；速度最快

HashSet：hash表；速度也比较快

LinkedHashSet：hash表，但元素之间根据插入顺序链接；比Hash表慢

TreeSet：红黑树实现的Set类，速度相对较慢；

List类：指一个顺序列表

Vector：一个容量可变的数组向量

Stack：后进先出，栈

LinkedList：链表

ArrayQueue

PriorityQueue：优先树

Map类：指一个从keys到values的映射关系

EnumMap：keys的类型一样，和EnumSet类似

HashMap：利用hash表保存

HashTable：线程安全的HashMap

TreeMap：利用红黑树实现的Map

LinkedHashMap：一个HashMap，但元素之间根据插入顺序互相链接。

使用方法很简单。不需要对Matlab做任何配置。比如下面定义一个HashMap：

mapTest = java.util.HashMap;

然后对mapTest的操作可参考Java文档对HashMap对象的描述，或者可通过methodsview(map)查看map可用的函数。

最后还是需要说下效率。唯一可以用来对比的只有Matlab内置的containers.Map和与Java对象HashMap。

测试发现，containers.Map的效率优于HashMap，但只快约10%。
http://www.kuqin.com/algorithm/20121209/333928.html
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matlab中hash和map的用法总结 
若要在matlab中使用hash，有两种方式：
（1）采用matlab官方给出的结构类型map（containers.Map）：
http://cn.mathworks.com/help/matlab/map-containers.html （2）调用Java中的hashmap或者hashtable
（2.1）hashtable的具体示例： http://blog.csdn.net/chaosstar/article/details/8268602  哈希表是一种很有用的数据结构，其可由关键字（key）直接定位到数据值（value）；在很多应用中，使用哈希表可以方便高效地达到目的。
       但哈希表并不是matlab内置数据类型，所以要在matlab中使用哈希表就比较麻烦了；幸好，matlab提供了一种调用Jave哈希表的方法，让我们可以间接的使用哈希表。
   废话少说，直接上代码：
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% 以下代码功能为：统计文本中单词出现的次数（包括数字，但不包括标点）
text ='In computing, a hash table (also hash map) is a datastructure used to implement an associative array, a structure that can map keysto values. A hash table uses a hash function to compute an index into an
arrayof buckets, from which the correct value can be found.';
word_cell = regexp(text,'\w+','match');% 使用正则表达式分割文本中的字符
word_ht = java.util.Hashtable;% 生成哈希表的对象
% 遍历文本单词cell，并统计单词出现次数
for ii =1: length(word_cell)
    lower_word = lower(word_cell{ii});% 转换为小写字符
    if word_ht.containsKey(lower_word)% 单词是否已在关键字列表中
        word_ht.put(lower_word, word_ht.get(lower_word)+1);% 使用 ht.put(key, value) 将单词及其出现次数保存到哈希表中
    else
        word_ht.put(lower_word,1);
    end
end
word_list = word_ht.keys;% 获取关键字列表
% 输出所有单词及其出现次数（并无排序）
while( word_list.hasNext )% word_list.hasNext为真说明下一个元素存在，否则已遍历到列表尾
    word = word_list.nextElement;% 获取下一个关键字
    fprintf('%s : %d\n', word, word_ht.get(word)); % 使用 ht.get(key) 可得到key对应的value，即 value = ht.get(key)
end
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（2.2）hashmap具体示例： http://blog.chengsite.com/?p=345​  
注意：
hashtable、hashmap和map的区别还是有不少的，比如内存机制不同，对于较大规模数据，用hash效率更高。
参考：http://www.cnblogs.com/lidabo/archive/2013/08/12/3253045.html​