记:HashMap和HashTable的区别

本文详细比较了HashMap和HashTable在Java中的使用,包括它们的线程安全性、对null的支持、性能差异以及迭代器行为的不同。此外,还介绍了ConcurrentHashMap作为HashTable的替代品,其在扩展性上的优势。

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  1. HashMap几乎可以等于HashTable,除了HasMap是synchronized的,并可以接受null(HashMap)可以接受为null的键值(key)和值(value),而HashTable则不行。HashMap是非synchronized,而HasTable是synchronized,这意味着HashTable是线程安全的,多个线程可以共享一个HasTable;而如果没有正确的同步的话,多个线程是不能共享HasMap的。java5提供了ConcurrentHashMap,它是HashTable的替代,比HashTable的扩展性更好。
  2. 另一个区别是HashMap的迭代器是fail-fast迭代器,而HashTable的enumerator迭代器不是fail-fast的。所以当有其它线程改变了HashMap的结构,将会抛出则ConcurrentModificationException,但迭代器本身的remove()方法移除元素则不会抛出ConcurrentModificationException异常。但这并不是一个一定发生的行为,要看JVM。这条同样也是Enumeration和Iterator的区别。

由于HashTable是线程安全的也是synchronized,所以在单线程环境下它比HashMap要慢。如果你不需要同步,只需要单一线程,那么使用HashMap性能要好过HashTable。

内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导与仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模与逼近,提升机械臂运动控制的精度与效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法与B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模与ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿与高精度轨迹跟踪控制;④结合RRT与B样条完成平滑路径规划与优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析与神经网络训练,注重理论推导与仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程与优化策略。
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