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EKF SLAM(扩展卡尔曼滤波同步定位与地图构建)的性能展开多项对比实验研究,重点分析在稀疏与稠密landmark环境下、预测与更新步骤同时进行与非同时进行的情况下的系统性能差异,并进一步探讨EKF SLAM在有色噪声干扰下的鲁棒性表现。实验考虑了不确定性因素的影响,旨在评估不同条件下算法的定位精度与地图构建质量,为实际应用中EKF SLAM的优化提供依据。文档还提及多智能体系统在遭受DoS攻击下的弹性控制研究,但核心内容聚焦于SLAM算法的性能测试与分析。; 适合人群:具备一定机器人学、状态估计或自动驾驶基础知识的科研人员及工程技术人员,尤其是从事SLAM算法研究或应用开发的硕士、博士研究生相关领域研发人员。; 使用场景及目标:①用于比较EKF SLAM在不同landmark密度下的性能表现;②分析预测与更新机制同步与否对滤波器稳定性与精度的影响;③评估系统在有色噪声等非理想观测条件下的适应能力,提升实际部署中的可靠性。; 阅读建议:建议结合MATLAB仿真代码进行实验复现,重点关注状态协方差传播、观测更新频率与噪声模型设置等关键环节,深入理解EKF SLAM在复杂环境下的行为特性。稀疏 landmark 与稠密 landmark 下 EKF SLAM 性能对比实验,预测更新同时进行与非同时进行对比 EKF SLAM 性能对比实验,EKF SLAM 在有色噪声下性能实验
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