你好,

我目前正在研究Java中的單詞預測.

為此,我使用的是基于NGram的模型,但我有一些內存問題……

在第一次,我有一個這樣的模型：

public class NGram implements Serializable {

private static final long serialVersionUID = 1L;

private transient int count;

private int id;

private NGram next;

public NGram(int idP) {

this.id = idP;

}

}

但這需要大量的記憶,所以我認為我需要優化,我想,如果我有“向世界問好”和“向人民問好”,而不是得到兩個ngram,我可以保留一個“你好” “然后有兩個可能性：”人“和”世界“.

更清楚的是,這是我的新模型：

public class BNGram implements Serializable {

private static final long serialVersionUID = 1L;

private int id;

private HashMap next;

private int count = 1;

public BNGram(int idP) {

this.id = idP;

this.next = new HashMap();

}

}

但似乎我的第二個模型消耗了兩倍的內存…我認為這是因為HashMap,但我不知道如何減少這個？我嘗試使用不同的Map實現,比如Trove或其他,但它不會改變任何東西.

為了給你一個想法,對于一個9MB的文本,帶有57818個不同的單詞(不同,但它不是單詞的總數),在NGram生成之后,我的javaw進程消耗1.2GB的內存……

如果我用GZIPOutputStream保存它,它在磁盤上需要大約18MB.

所以我的問題是：如何使用更少的內存？我可以用壓縮制作東西(作為序列化).

我需要將其添加到其他應用程序,所以我需要減少內存使用量之前……

非常感謝,抱歉我的英語不好……

ZiMath

總結

以上是生活随笔為你收集整理的java hashmap object_Java中的大量Object(使用HashMap)的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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