超牛牪犇Java之Map集合

一.Map

Map是双列集合

1.是以键值对的形式保存数据的 key  value

2.键的值 唯一

HashSet和HashMap的关系:

HashSet是依赖Map来存储数据的

Set在保存数据的时候 实际上就是向Map中的key这一列中存数据

(HashMap:去重 指的是key这列

TreeMap:排序 指的是key这列)

Map的一些常见方法:

1.put方法 添加

(返回的是被覆盖的之前的value值)

2.判断包含(判断的是key)返回值是布尔类型

containsKey()

3.判断包含value(判断的是value)返回值是布尔类型

containsValue()

4.获取Map中所有Key的Set集合

Set<String> keySet = map.keySet();

5.获取Map中所有Value的collection集合

Collection<Integer> v1 = map.values();

6.删除 根据Key删除整个键值对

map.remove(key);

7.HashMap的去重:

和Set集合一样 重写HashCode和equals方法去重


8.遍历Map

HashMap<String, Integer> map = new HashMap<>();
	map.put("大娃", 10);
	map.put("二娃", 11);
	map.put("三娃", 12);
	map.put("四娃", 13);
	Set<String> keySet = map.keySet();
	for (String string : keySet) {
		Integer integer = map.get(string);
		System.out.println(string + "=" +integer);
}

9.Entry接口

Entry接口是Map接口中的内部接口

Entry中保存的是键值对对象 相当于把map中的key和value封装成了一个对象

HashMap<String, Integer> map = new HashMap<>();
		map.put("大娃", 10);
		map.put("二娃", 11);
		map.put("三娃", 12);
		map.put("四娃", 13);
		//利用entrySet遍历集合(迭代器/增强for循环)
		Set<Entry<String, Integer>> entrySet = map.entrySet();
		//迭代器
		Iterator<Entry<String, Integer>> iterator = entrySet.iterator();
		while (iterator.hasNext()) {
			Entry<String, Integer> next = iterator.next();
			System.out.println(next);
		}
		//增强for循环
		for (Entry<String, Integer> entry : entrySet) {
			String key = entry.getKey();
			Integer value = entry.getValue();
			System.out.println(key + "=" + value);
		}
	}

二.Collections类

collections类是集合的工具类

方法:

1.随机打乱集合顺序:(相当于洗牌)

Collections.shuffle(list);

2.反转

Collections.reverse(list);

3.排序

Collections.sort(list);

4.二分查找

int binarySearch = Collections.binarySearch(list, 20);

example:

模拟斗地主(用Map集合)

1.洗牌

2.发牌

3.看牌

public static void main(String[] args) {
	String[] s1 = {"3","4","5","6","7","8","9","10","J","Q","K","A","2"};
	String[] s2 = {"♠️","♥️","♣️","♦️"};
	HashMap<Integer, String> hashMap = new HashMap<>();
	int num = 0;
	for (int i = 0; i < s1.length; i++) {
		for (int j = 0; j < s2.length; j++) {
			String str = s2[j] + s1[i];
			hashMap.put(num , str);
			num++;
		}
	}
	hashMap.put(52,"小王");
	hashMap.put(53,"大王");
	System.out.println(hashMap);
	ArrayList<Integer> arrayList = new ArrayList<>();
	for (int i = 0; i < hashMap.size(); i++) {
		arrayList.add(i);
	}
	Collections.shuffle(arrayList);
	System.out.println(arrayList);
	TreeSet<Integer> treeSet1 = new TreeSet<>();
	TreeSet<Integer> treeSet2 = new TreeSet<>();
	TreeSet<Integer> treeSet3 = new TreeSet<>();
	TreeSet<Integer> treeSet4 = new TreeSet<>();
	for (int i = 0; i < arrayList.size(); i++) {
		int pai = arrayList.get(i);
		if (i >= arrayList.size() - 3) {
			treeSet4.add(pai);
		}
		if (i % 3 == 0 && i < arrayList.size() - 3) {
			treeSet1.add(pai);
		}
		if (i % 3 == 1 && i < arrayList.size() - 3) {
			treeSet2.add(pai);
		}
		if (i % 3 == 2 && i < arrayList.size() - 3) {
			treeSet3.add(pai);
		}
	}
	System.out.println(treeSet1);
	System.out.println(treeSet2);
	System.out.println(treeSet3);
	System.out.println(treeSet4);
	kanPai(hashMap, treeSet1);		
	kanPai(hashMap, treeSet2);
	kanPai(hashMap, treeSet3);
	kanPai(hashMap, treeSet4);	
}
//看牌的方法
private static void kanPai(HashMap<Integer, String> map,TreeSet<Integer> set) {
	for (Integer integer : set) {
		String string = map.get(integer);		
		System.out.print(string + "  ");
	}
	System.out.println();
}

三.总结

一. 

HashMap和Hshtable的区别?

1.HashMap  JDK1.2

线程不安全的

可以保存空值null

2. Hashtable JDK1.0

线程安全的

不能保存空值null

二.

ArrayList和linkedList还有Vector的区别?

ArrayList

线程不安全的

查找快 增删慢

linkedList

线程不安全的

查找慢 增删快

Vector

线程安全 

三.

HashSet和TreeSet还有linkedHashSet的区别?

HashSet 可以去重

线程不安全的

TreeSet 可以排序

线程不安全的

linkedHashSet  有序(怎么存怎么取)

线程不安全的





变分模态分解(Variational Mode Decomposition, VMD)是一种强大的非线性、无参数信号处理技术,专门用于复杂非平稳信号的分析与分解。它由Eckart Dietz和Herbert Krim于2011年提出,主要针对传统傅立叶变换在处理非平稳信号时的不足。VMD的核心思想是将复杂信号分解为一系列模态函数(即固有模态函数,IMFs),每个IMF具有独特的频率成分和局部特性。这一过程与小波分析或经验模态分解(EMD)类似,但VMD通过变分优化框架显著提升了分解的稳定性和准确性。 在MATLAB环境中实现VMD,可以帮助我们更好地理解和应用这一技术。其核心算法主要包括以下步骤:首先进行初始化,设定模态数并为每个模态分配初始频率估计;接着采用交替最小二乘法,通过交替最小化残差平方和以及模态频率的离散时间傅立叶变换(DTFT)约束,更新每个模态函数和中心频率;最后通过迭代优化,在每次迭代中优化所有IMF的幅度和相位,直至满足停止条件(如达到预设迭代次数或残差平方和小于阈值)。 MATLAB中的VMD实现通常包括以下部分:数据预处理,如对原始信号进行归一化或去除直流偏置,以简化后续处理;定义VMD结构,设置模态数、迭代次数和约束参数等;VMD算法主体,包含初始化、交替最小二乘法和迭代优化过程;以及后处理,对分解结果进行评估和可视化,例如计算每个模态的频谱特性,绘制IMF的时频分布图。如果提供了一个包含VMD算法的压缩包文件,其中的“VMD”可能是MATLAB代码文件或完整的项目文件夹,可能包含主程序、函数库、示例数据和结果可视化脚本。通过运行这些代码,可以直观地看到VMD如何将复杂信号分解为独立模态,并理解每个模态的物理意义。 VMD在多个领域具有广泛的应用,包括信号处理(如声学、振动、生物医学信号分析)、图像处理(如图像去噪、特征提取)、金融时间序列分析(识
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