对HashMap 进行排序

本文介绍了一种使用Java实现的Map按值降序排序的方法。通过将Map转换为ArrayList,并利用Collections.sort结合自定义Comparator实现排序,最后将排序后的条目重新放入LinkedHashMap中保持插入顺序。该方法适用于需要根据Map的值进行排序的场景。
  1. public static Map sortMap(Map map) {  
  2.     Map oneMap = new LinkedHashMap() ;   
  3.     ArrayList<Entry<String, String>> l = new ArrayList<Entry<String, String>>(map.entrySet());  
  4.     Collections.sort(l, new Comparator<Object>() {  
  5.         public int compare(Object e1, Object e2) {  
  6.             int v1 = Integer.parseInt(((Entry<String, String>) e1).getValue().toString());  
  7.             int v2 = Integer.parseInt(((Entry) e2).getValue().toString());  
  8.             return  v2-v1; // 降序 v1-v2升序  
  9.         }  
  10.     });  
  11.     for (Entry<String, String> e : l) {  
  12.         oneMap.put(e.getKey(), e.getValue()) ;  
  13.     }  
  14.     return oneMap ;  
  15. }  
	public static Map sortMap(Map map) {
		Map oneMap = new LinkedHashMap() ; 
		ArrayList<Entry<String, String>> l = new ArrayList<Entry<String, String>>(map.entrySet());
		Collections.sort(l, new Comparator<Object>() {
			public int compare(Object e1, Object e2) {
				int v1 = Integer.parseInt(((Entry<String, String>) e1).getValue().toString());
				int v2 = Integer.parseInt(((Entry) e2).getValue().toString());
				return  v2-v1; // 降序 v1-v2升序
			}
		});
		for (Entry<String, String> e : l) {
			oneMap.put(e.getKey(), e.getValue()) ;
		}
		return oneMap ;
	}

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【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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