集合框架

集合特点:元素类型不同、集合长度不同、空间固定不变
框架:为了解决某一个特定的问题,预先设计好的一系列具有继承或实现关系的类与接口

集合最核心的接口是:Collection
List和Srt是继承Collection的,是控制单列数据的,Map是Collection简介产生出来的
List(列表)特点:线性(有序)
有序指代的是元素的放置是有顺序的,指通过前一个元素可以找到下一个元素
Set(集)特点:不能重复
Set里面存放的元素是不能重复的
Map(映射)特点:K-V对,是一列数据对
Map存放的数据都是用键值对存放的(properties就是一个例子)
Iterator(迭代器):是一种用于遍历集合的接口,指从集合中去出没一个元素。
泛型:帮助用来限制集合对象只能放某种类型的集合元素,用<>来表示
遍历—将集合中的每个元素访问一次
方法1、普通循环
方法2、用for–each
方法3、迭代器

List接口的实现类既有共同的方法:
add()—向集合中添加元素(增,直接在后面添加)
remove—将元素集合中移除(删)
get—从集合中获取元素(查)
set—修改集合中的元素(改)
size—查看集合长度
ArrayLiat:底层数据结构是数组
他的存放是像数组一样的,挨着的
LingkedList:底层数据结构是链表
他的存放是散乱的,找下一个元素的时候是因为在这个元素的后面存了下一个元素的引用,通过引用去找到下一个元素,而且他的链表是双向链表,前面和后面都是存的上一个或者下一个的引用
Vector:底层数据结构是数组,线程是安全的
结论:大量新增和大量查找的时候用ArrayList,向中间大量删数据或者向中间增加数据的时候用LinkedList

Set:
他里面的方法与下标无关,因此也可以看出来他是无序的,他有支持泛型

add()---向集合中添加元素(增)
remove(object o)---将元素集合中移除(删)
size---查看集合长度
HashSet:速度快,不排序
TreeSet:速度慢,要排序

严格意义上,一旦重写equals方法,也需要重写HashCode方法,一旦equalss返回的是true,那么hashCode是相等的

Set集合判断两个对象是不是重复对象是先根据equalss方法和hashCode方法来判断的。
要求是equals先返回一个true,在来判断hashCode值是否相同
结论:
1.严格意义上,一旦重写了equals方法,同时也要重写hashCode方法
2equals返回true,hashCode值要相同
3.equals返回的是flase,不一定要求hashCode返回同样的值

Map:
在Map中不允许出现重复的键,Value可以是重复的
Key和Value可以是任何类的实例
Map方法:
put()—将键值对存入集合
get()—根据键取出元素的值
remove()—根据键移除值
KeySet()—将Map中所有的键取出形成一个Set集
Values()—将Map中的所有值取出形成一个Collection
containers()—是否包含某个键
因为取的时候有可能是重复的所以不是Set,也有可能是无序的,所以不是List
如果存入的键是一样的,但是值不一样,后面新增的值会修改掉之前那个键的值
HashMap:速度快,不排序
TreeMap:速度慢,要排序

比较器:
Comparable:内部比较器(元素天生自带的比较规则,由被比较的元素自己实现,它所实现的规则就是该类型的自然排序规则)
实现它的方法是CompareTo,返回一个int指的是当前this对象的索引剪掉 o 对象的索引,返回正数,表示 o 排在当前对象this前面,若返回负数,表示 o 对象排在当前对象this的后面,返回 0 ,表示 o 对象和当前对象this在位置上没有前后之分—o对象是指传进来的
Comparator:外部比较器()
返回一个int指的是 o1 对象的索引剪掉 o2 对象的索引,返回正数,表示 o2 排在 o1 前面,若返回负数,表示 o2 对象排在 o1 后面,返回 0 ,表示 o1 对象和 o2 在位置上没有前后之分
Collections:
排序:Collections的sort()方法是升序的方式
Collections的reverse()方法是降序的方式
Collections的shuffle()方法是混排,随机排列的

下载方式:https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 布线问题(分支限界算法)是计算机科学和电子工程领域中一个广为人知的议题,它主要探讨如何在印刷电路板上定位两个节点间最短的连接路径。 在这一议题中,电路板被构建为一个包含 n×m 个方格的矩阵,每个方格能够被界定为可通行或不可通行,其核心任务是定位从初始点到最终点的最短路径。 分支限界算法是处理布线问题的一种常用策略。 该算法与回溯法有相似之处,但存在差异,分支限界法仅需获取满足约束条件的一个最优路径,并按照广度优先或最小成本优先的原则来探索解空间树。 树 T 被构建为子集树或排列树,在探索过程中,每个节点仅被赋予一次成为扩展节点的机会,且会一次性生成其全部子节点。 针对布线问题的解决,队列式分支限界法可以被采用。 从起始位置 a 出发,将其设定为首个扩展节点,并将与该扩展节点相邻且可通行的方格加入至活跃节点队列中,将这些方格标记为 1,即从起始方格 a 到这些方格的距离为 1。 随后,从活跃节点队列中提取队首节点作为下一个扩展节点,并将与当前扩展节点相邻且未标记的方格标记为 2,随后将这些方格存入活跃节点队列。 这一过程将持续进行,直至算法探测到目标方格 b 或活跃节点队列为空。 在实现上述算法时,必须定义一个类 Position 来表征电路板上方格的位置,其成员 row 和 col 分别指示方格所在的行和列。 在方格位置上,布线能够沿右、下、左、上四个方向展开。 这四个方向的移动分别被记为 0、1、2、3。 下述表格中,offset[i].row 和 offset[i].col(i=0,1,2,3)分别提供了沿这四个方向前进 1 步相对于当前方格的相对位移。 在 Java 编程语言中,可以使用二维数组...
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