黑马程序员----java基础HashSet和TreeSet总结

本文深入探讨了Java集合框架中的HashSet和TreeSet,包括它们的特点、底层实现原理以及如何确保对象的唯一性。同时,提供了实战案例帮助理解不同场景下集合的选择与应用。

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黑马程序员----java基础HashSet和TreeSet总结

 

课堂总结:


1. 可变参数
  1.1 参数类型一样,个数不确定,使用可变参数
  1.2 格式  类型...变量名,就是数组
  1.3 注意事项
    |-- 只能写一个可变参数
    |-- 写在参数最后


2. Set集合
  2.1 自身特性
   |-- 无序
   |-- 不重复
   |-- 没有下标
  2.2 Set接口自己的方法,和父接口Collection一致


 案例,Set集合存储自定义对象并迭代器  HashSet


3. HashSet集合
  3.1 自身特性
   |-- 底层哈希表结构(链表数组)
   |-- 存取速度快
   |-- 线程不安全集合,运行速度快


  3.2 如何保证对象唯一性
   |-- 依靠对象自己的hashCode方法和equals方法


 案例:存储自定义对象,去掉姓名和年龄相同的对象
 面试题:哈希值和equals


4. TreeSet集合
  4.1 自身特性
   |-- 底层红黑树
   |-- 对存储的对象进行自然顺序的排序
   |-- 线程不安全集合,运行速度快


  4.2 TreeSet集合排序方式
   |-- 对象的自然顺序
     定义类,实现java.lang.Comparable接口,重写compareTo方法,具备自然顺序


   |-- 利用比较器(集合自身具备比较性)
     将比较器对象,传递到TreeSet集合构造方法中,集合完全利用比较器进行排序
     实现比较器
       定义类,实现java.util.Comparator,重写compare方法


  案例: 存储自定义对象,采用两种排序形式,迭代器
红黑树存储对象过程

Set练习题:

获取10个1-20之间的随机数
package cn.itcast.set;
import java.util.*;
public class SetTest {
public static void main(String[] args) {
test();
}
/*
* 获取10个随机数1-20,不重复
* HashSet实现
*/
public static void test(){
Random r = new Random();
HashSet<Integer> set = new HashSet<Integer>();
while(true){
int number = r.nextInt(20)+1;
set.add(number);
if(set.size()==10)
break;
}
for(Integer i : set){
System.out.println(i);
}
}
}
ArrayList练习题:

键盘录入姓名,年龄并输出

package cn.itcast.list;
/*
 * 存储Person对象
 *   name age 值,采用键盘输入
 *   姓名和年龄,一起输入的 abvc 123 切割字符串
 */
import java.util.*;
import cn.itcast.beans.*;
public class ArrayListTest {
public static void main(String[] args) {
ArrayList<Person> array = new ArrayList<Person>();
        Scanner sc = new Scanner(System.in);
        //接收输入,两个数据一起写,空格分开,做字符串切割
        while(true){
        String line = sc.nextLine();
        if("over".equals(line))
        break;
        //按照空格,进行字符串切割
        String[] str = line.split(" +");
        //数组的每个元素,存储到Person对象,Person存储到集合
        array.add(new Person(str[0],Integer.parseInt(str[1])));
        }
        //迭代集合
        Iterator<Person> it = array.iterator();
        while(it.hasNext()){
        Person p = it.next();
        System.out.println(p.getName()+".."+p.getAge());
        }
}
}
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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