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 如果每个子映射的条目数是不变的，我们可以在常数时间内搜索一个子映射。并且计算散列函数通常是常数时间（它可能取决于键的大小，但不取决于键的数量）。这使得`Map`的核心方法， `put`和`get`时间不变。
 
-在下一个练习中，您将看到细节。
+在下一个练习中，你将看到细节。
 
 ## 11.1 练习 9
 
@@ -50,7 +50,7 @@ public class MyHashMap<K, V> extends MyBetterMap<K, V> implements Map<K, V> {
 运行`ant build`来编译源文件。然后运行`ant MyHashMapTest`。它应该失败，因为执行`rehash`会抛出异常。你的工作是填充它。
 
 
-填充`rehash`的主体，来收集表中的条目，调整表的大小，然后重新放入条目。我提供了两种可能会派上用场的方法：`MyBetterMap.makeMaps`和`MyLinearMap.getEntries`。每次调用它时，您的解决方案应该使映射数量加倍。
+填充`rehash`的主体，来收集表中的条目，调整表的大小，然后重新放入条目。我提供了两种可能会派上用场的方法：`MyBetterMap.makeMaps`和`MyLinearMap.getEntries`。每次调用它时，你的解决方案应该使映射数量加倍。
 
 ## 11.2 分析`MyHashMap`
 
@@ -129,12 +129,12 @@ public class MyHashMap<K, V> extends MyBetterMap<K, V> implements Map<K, V> {
 
 运行`ant build`来编译源文件。然后运行`ant ProfileMapPut`。它使用一系列问题规模，测量 `HashMap.put`（由 Java 提供）的运行时间，并在重对数比例尺上绘制运行时间与问题规模。如果这个操作是常数时间，`n`个操作的总时间应该是线性的，所以结果应该是斜率为`1`的直线。当我运行这个代码时，估计的斜率接近`1`，这与我们的分析一致。你应该得到类似的东西。
 
-修改`ProfileMapPut.java`，来测量您的`MyHashMap`实现，而不是 Java 的`HashMap`。再次运行分析器，查看斜率是否接近`1`。您可能需要调整`startN`和`endMillis`，来找到一系列问题规模，其中运行时间多于几毫秒，但不超过几秒。
+修改`ProfileMapPut.java`，来测量你的`MyHashMap`实现，而不是 Java 的`HashMap`。再次运行分析器，查看斜率是否接近`1`。你可能需要调整`startN`和`endMillis`，来找到一系列问题规模，其中运行时间多于几毫秒，但不超过几秒。
 
 当我运行这个代码时，我感到惊讶：斜率大约为`1.7`，这表明这个实现不是一直都是常数的。它包含一个“性能错误”。
 
 
-在阅读下一节之前，您应该跟踪错误，修复错误，并确认现在`put`是常数时间，符合预期。
+在阅读下一节之前，你应该跟踪错误，修复错误，并确认现在`put`是常数时间，符合预期。
 
 ## 11.5 修复`MyHashMap`