示例比较HashSet,LinkedHashSet,TreeSet

Java集合框架详解
本文通过实例详细介绍了Java中TreeSet、LinkedHashSet和HashSet等集合类的使用方法,展示了如何利用这些集合类进行有序去重,并解释了它们内部实现机制的区别。
import java.util.HashSet;
import java.util.LinkedHashSet;
import java.util.TreeSet;

public class T01{

	private static class Ob implements Comparable<Ob>{
		private int idx = 0;

		public Ob(int idx){
			this.idx = idx;
		}

		public int getIdx(){
			return idx;
		}

		public void setIdx(int idx){
			this.idx = idx;
		}

		@Override
		public int hashCode(){
			final int prime = 31;
			int result = 1;
			result = prime * result + idx;
			return result;
		}

		@Override
		public boolean equals(Object obj){
			if(this == obj) return true;
			if(obj == null) return false;
			if(getClass() != obj.getClass()) return false;
			Ob other = (Ob)obj;
			if(idx != other.idx) return false;
			return true;
		}

		@Override
		public int compareTo(Ob o){
			return o.getIdx();
		}

		@Override
		public String toString(){
			return "Ob[" + idx + "]";
		}

	}

	/**
	 * 
	 * @param args void
	 */
	public static void main(String[] args){
		//treeset 有序去重,内部是二叉树实现,string默认实现了java.lang.Comparable接口
		TreeSet s = new TreeSet();
		s.add("b");
		s.add("ab");
		s.add("a");
		s.add("c");
		s.add("c");
		s.add("c");
		s.add("d");
		s.add("e");
		System.out.println("s: "+s);

		//linkedhashset 有序去重,内部hash
		LinkedHashSet<Integer> d = new LinkedHashSet<Integer>();
		d.add(1);
		d.add(3);
		d.add(2);
		d.add(2);
		d.add(2);
		d.add(4);
		d.add(5);
		System.out.println("d: "+d);

		//treeset 内部对象要求实现java.lang.Comparable接口
		TreeSet k = new TreeSet();
		k.add(new Ob(1));
		k.add(new Ob(3));
		k.add(new Ob(5));
		k.add(new Ob(4));
		k.add(new Ob(2));
		k.add(new Ob(2));
		k.add(new Ob(2));
		k.add(new Ob(6));
		System.out.println("k: "+k);
		
		//HashSet 无序去重,内部hash
		HashSet x = new HashSet();
		x.add(new Ob(1));
		x.add(new Ob(3));
		x.add(new Ob(5));
		x.add(new Ob(4));
		x.add(new Ob(2));
		x.add(new Ob(6));
		System.out.println("x: "+x);
		
		//LinkedHashSet 有序去重,内部hash
		LinkedHashSet x1 = new LinkedHashSet();
		x1.add(new Ob(1));
		x1.add(new Ob(3));
		x1.add(new Ob(5));
		x1.add(new Ob(4));
		x1.add(new Ob(2));
		x1.add(new Ob(6));
		System.out.println("x1: "+x1);

		//HashSet 加数字,默认按数字排序
		HashSet y = new HashSet();
		y.add(2);
		y.add(1);
		y.add(4);
		y.add(3);
		y.add(5);
		y.add(5);
		y.add(6);
		System.out.println("y: "+y);

		//HashSet 加对象,无序去重
		HashSet z = new HashSet();
		z.add("a");
		z.add("c");
		z.add("b");
		z.add("b");
		z.add("e");
		z.add("e");
		z.add("e");
		z.add("d");
		z.add("f");
		System.out.println("z: "+z);
		
		//LinkedHashSet 加对象,有序去重
		LinkedHashSet o = new LinkedHashSet();
		o.add("a");
		o.add("c");
		o.add("b");
		o.add("b");
		o.add("e");
		o.add("e");
		o.add("e");
		o.add("f");
		o.add("d");
		System.out.println("o: "+o);
		
		
//		运行结果:
//		s: [a, ab, b, c, d, e]
//		d: [1, 3, 2, 4, 5]
//		k: [Ob[1], Ob[3], Ob[5], Ob[4], Ob[2], Ob[2], Ob[2], Ob[6]]
//		x: [Ob[3], Ob[4], Ob[1], Ob[2], Ob[5], Ob[6]]
//		x1: [Ob[1], Ob[3], Ob[5], Ob[4], Ob[2], Ob[6]]
//		y: [1, 2, 3, 4, 5, 6]
//		z: [f, d, e, b, c, a]
//		o: [a, c, b, e, f, d]
		
	}
}

【四轴飞行器】非线性三自由度四轴飞行器模拟器研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕非线性三自由度四轴飞行器模拟器的研究展开,重点介绍基于Matlab代码实现的四轴飞行器动力学建模与仿真方法。研究构建了考虑非线性特性的飞行器数学模型,涵盖姿态动力学与运动学方程,实现了三自由度(滚转、俯仰、偏航)的精确模拟。文中详细阐述了系统建模过程、控制算法设计思路及仿真结果分析,帮助读者深入理解四轴飞行器的飞行动力学特性与控制机制;同时,该模拟器可用于算法验证、控制器设计与教学实验。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的高校学生、科研人员及无人机相关领域的工程技术人员,尤其适合从事飞行器建模、控制算法开发的研究生和初级研究人员。; 使用场景及目标:①用于四轴飞行器非线性动力学特性的学习与仿真验证;②作为控制器(如PID、LQR、MPC等)设计与测试的仿真平台;③支持无人机控制系统教学与科研项目开发,提升对姿态控制与系统仿真的理解。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐模块分析,重点关注动力学方程的推导与实现方式,动手运行并调试仿真程序,以加深对飞行器姿态控制过程的理解。同时可扩展为六自由度模型或加入外部干扰以增强仿真真实性。
基于分布式模型预测控制DMPC的多智能体点对点过渡轨迹生成研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于分布式模型预测控制(DMPC)的多智能体点对点过渡轨迹生成研究”展开,重点介绍如何利用DMPC方法实现多智能体系统在复杂环境下的协同轨迹规划与控制。文中结合Matlab代码实现,详细阐述了DMPC的基本原理、数学建模过程以及在多智能体系统中的具体应用,涵盖点对点转移、避障处理、状态约束与通信拓扑等关键技术环节。研究强调算法的分布式特性,提升系统的可扩展性与鲁棒性,适用于多无人机、无人车编队等场景。同时,文档列举了大量相关科研方向与代码资源,展示了DMPC在路径规划、协同控制、电力系统、信号处理等多领域的广泛应用。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器人学基础的研究生、科研人员及从事智能系统开发的工程技术人员;熟悉Matlab/Simulink仿真环境,对多智能体协同控制、优化算法有一定兴趣或研究需求的人员。; 使用场景及目标:①用于多智能体系统的轨迹生成与协同控制研究,如无人机集群、无人驾驶车队等;②作为DMPC算法学习与仿真实践的参考资料,帮助理解分布式优化与模型预测控制的结合机制;③支撑科研论文复现、毕业设计或项目开发中的算法验证与性能对比。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注DMPC的优化建模、约束处理与信息交互机制;按文档结构逐步学习,同时参考文中提及的路径规划、协同控制等相关案例,加深对分布式控制系统的整体理解。
<think>首先,用户的问题是:“我想理解Java集合框架中HashSetLinkedHashSetTreeSet的区别 请问Java中HashSet, LinkedHashSetTreeSet的区别”。所以,我需要清晰地解释这三种Set实现之间的区别。 从系统指令中,我必须: - 所有行内数学表达式使用$...$格式。 - 独立公式使用$$...$$格式并单独成段。 - LaTeX语法正确。 - 使用中文回答。 - 生成相关问题。 - 在回答中引用的段落末尾自然地添加引用标识,如[^1]。 用户提供的引用是: - [^1]: HashSet基于HashMap,允许null,不保证顺序,操作平均O(1)。 - [^2]: LinkedHashSetHashSet的子类,使用LinkedHashMap维护插入顺序。 - [^3]: LinkedHashSet继承HashSet,使用LinkedHashMap。 - [^4]: 性能比较HashSet最高,LinkedHashSet次之,TreeSet最差(因为排序)。 - [^5]: 遍历Set的示例。 这些引用来自之前的上下文,但用户说“上述引用仅供参考”,所以我应该基于这些内容构建回答,但确保回答真实可靠。 关键区别点: 1. **HashSet**:无序,基于哈希表实现,操作平均时间复杂度O(1)。 2. **LinkedHashSet**:维护插入顺序,基于LinkedHashMap,操作时间复杂度类似HashSet,但略有开销。 3. **TreeSet**:有序(自然排序或自定义排序),基于红黑树实现,操作平均时间复杂度O(log n)。 其他方面: - 允许null值:HashSetLinkedHashSet允许null,TreeSet可能不允许(取决于Comparator)。 - 线程安全:三者都不是线程安全的。 - 性能:如引用[^4]所述,HashSet最快,LinkedHashSet次之,TreeSet最慢。 结构回答: - 介绍每个Set。 - 比较关键特性:顺序、底层实现、性能、允许null等。 - 使用表格或列表清晰展示区别。 - 添加代码示例(如果合适)。 - 自然地引用提供的引用。 最后,生成相关问题。 回答结构: 1. **引言**:简要介绍Set接口和三种实现。 2. **详细解释每个Set**: - HashSet - LinkedHashSet - TreeSet 3. **比较表格**:总结区别。 4. **代码示例**:展示简单使用。 5. **结论**:总结适用场景。 6. **相关问题**:生成2-3个相关问题。 确保使用中文。 在回答中,当引用信息时,添加引用标识如[^1]。例如,提到HashSet的性能时,可以引用[^1]。 生成相关问题: - 基于内容,如:如何选择哪个Set?TreeSet的排序如何工作?等。 现在,构建回答。</think>### Java中HashSetLinkedHashSetTreeSet的区别 在Java集合框架中,`Set`接口表示不包含重复元素的集合。`HashSet`、`LinkedHashSet`和`TreeSet`是`Set`的三种主要实现类,它们在底层实现、元素顺序、性能和适用场景上有显著区别。以下我将逐步解释这些区别,帮助您全面理解。 #### 1. **HashSet** - **底层实现**:基于`HashMap`实现,使用哈希表存储元素。哈希表通过哈希函数计算元素位置,实现快速访问。 - **元素顺序**:不保证元素的迭代顺序(即无序),顺序可能随时间变化[^1]。 - **性能**:添加、删除和查找操作的平均时间复杂度为$O(1)$(常数时间),在理想哈希条件下效率最高[^1]。 - **允许null值**:是,允许一个`null`元素。 - **线程安全**:非线程安全,需外部同步。 - **适用场景**:当需要快速查找和去重,且不关心元素顺序时,如缓存或集合运算。 示例代码: ```java Set<String> hashSet = new HashSet<>(); hashSet.add("Apple"); hashSet.add("Banana"); hashSet.add(null); // 允许null System.out.println(hashSet); // 输出可能为[null, Apple, Banana]或其他无序顺序 ``` #### 2. **LinkedHashSet** - **底层实现**:继承自`HashSet`,但使用`LinkedHashMap`维护一个双向链表,记录元素的插入顺序[^2][^3]。 - **元素顺序**:保证元素的迭代顺序与插入顺序一致(即有序),适合需要保留添加顺序的场景。 - **性能**:操作平均时间复杂度也为$O(1)$,但由于链表维护的开销,性能略低于`HashSet`但高于`TreeSet`[^4]。 - **允许null值**:是,允许一个`null`元素。 - **线程安全**:非线程安全。 - **适用场景**:当需要保留插入顺序且高效访问时,如LRU缓存或日志记录。 示例代码: ```java Set<String> linkedHashSet = new LinkedHashSet<>(); linkedHashSet.add("Apple"); linkedHashSet.add("Banana"); linkedHashSet.add("Cherry"); System.out.println(linkedHashSet); // 输出总是[Apple, Banana, Cherry],保持插入顺序 ``` #### 3. **TreeSet** - **底层实现**:基于`TreeMap`实现,使用红黑树(一种自平衡二叉搜索树)存储元素。元素按自然顺序或自定义`Comparator`排序[^4]。 - **元素顺序**:保证元素按升序排序(自然排序)或指定顺序排序(自定义排序),即有序集合。 - **性能**:添加、删除和查找操作的平均时间复杂度为$O(\log n)$(对数时间),因为需要维护树结构平衡,性能低于前两者[^4]。 - **允许null值**:否(如果使用自然排序,添加`null`会抛出`NullPointerException`;自定义`Comparator`可能支持,但不推荐)。 - **线程安全**:非线程安全。 - **适用场景**:当需要元素排序和范围查询(如`subSet()`方法)时,如排行榜或有序数据集。 示例代码: ```java Set<String> treeSet = new TreeSet<>(); treeSet.add("Cherry"); treeSet.add("Apple"); treeSet.add("Banana"); System.out.println(treeSet); // 输出总是[Apple, Banana, Cherry],按字母升序排序 ``` #### 关键区别总结 下表总结了三种`Set`实现的核心区别: | 特性 | HashSet | LinkedHashSet | TreeSet | |----------------------|------------------|-----------------------------|----------------------| | **底层实现** | 基于HashMap | 基于LinkedHashMap(HashSet子类)[^2][^3] | 基于TreeMap(红黑树) | | **元素顺序** | 无序 | 插入顺序有序 | 排序顺序(自然或自定义) | | **平均时间复杂度** | $O(1)$(操作) | $O(1)$(略低于HashSet)[^4] | $O(\log n)$(操作) | | **允许null** | 是 | 是 | 否(通常) | | **主要优势** | 最高性能 | 保留插入顺序 | 自动排序 | | **典型应用场景** | 去重、快速查找 | 有序迭代(如FIFO缓存) | 排序集合、范围查询 | #### 性能比较 根据基准测试,在插入和查找操作上: - `HashSet`性能最高(哈希表直接定位)。 - `LinkedHashSet`次之(链表维护增加轻微开销)。 - `TreeSet`最慢(树结构需动态平衡)[^4]。 #### 如何选择? - 需要**最高性能和无序存储**?选`HashSet`。 - 需要**保留插入顺序**?选`LinkedHashSet`。 - 需要**元素排序或范围操作**?选`TreeSet`。 总之,理解这些区别有助于优化代码性能。如果您有具体使用场景,我可以提供更针对性的建议。
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