ArrayList源码学习

本文详细介绍了ArrayList作为List接口的一种实现方式,其内部使用可扩展的数组来存储元素,并支持null值。对比了ArrayList与Vector的不同之处,重点说明ArrayList是非线程安全的,而Vector是线程安全的。此外还介绍了ArrayList的初始化容量、如何通过trimToSize方法优化内存占用及清空列表的方法。

ArrayList是List接口的可扩容数组实现,可以存放任何元素,包括null。ArrayList在功能上基本等同于Vector,区别是ArrayList是非同步的、非线程安全的,而Vector是同步的、线程安全的。如果需要用到线程安全的list,则可以通过 

List list = Collections.synchronizedList(new ArrayList(...));

   ArrayList的默认初始化容量是10

private static final int DEFAULT_CAPACITY = 10;
/**
 * The array buffer into which the elements of the ArrayList are stored.
 * The capacity of the ArrayList is the length of this array buffer. Any
 * empty ArrayList with elementData == DEFAULTCAPACITY_EMPTY_ELEMENTDATA
 * will be expanded to DEFAULT_CAPACITY when the first element is added.
 */
transient Object[] elementData; // non-private to simplify nested class access

/**
 * The size of the ArrayList (the number of elements it contains).
 *
 * @serial
 */
private int size;

当经过不断操作之后,数组的容量大于实际存放的元素个数,可以通过调用以下方法缩小容量,减少空间占用。

/**
 * Trims the capacity of this <tt>ArrayList</tt> instance to be the
 * list's current size.  An application can use this operation to minimize
 * the storage of an <tt>ArrayList</tt> instance.
 */
public void trimToSize()
/**
 * Removes all of the elements from this list.  The list will
 * be empty after this call returns.
 */
public void clear() {
    modCount++;

    // clear to let GC do its work
    for (int i = 0; i < size; i++)
        elementData[i] = null;

    size = 0;
}

一、基础信息 数据集名称:Bottle Fin实例分割数据集 图片数量: 训练集:4418张图片 验证集:1104张图片 总计:5522张图片 分类类别: - 类别0: 数字0 - 类别1: 数字1 - 类别2: 数字2 - 类别3: 数字3 - 类别4: 数字4 - 类别5: 数字5 - 类别6: Bottle Fin 标注格式:YOLO格式,包含多边形坐标,适用于实例分割任务。 数据格式:图片格式常见如JPEG或PNG,具体未指定。 二、适用场景 实例分割AI模型开发:数据集支持实例分割任务,帮助构建能够精确识别和分割图像中多个对象的AI模型,适用于对象检测和分割应用。 工业自动化与质量控制:可能应用于制造、物流或零售领域,用于自动化检测和分类物体,提升生产效率。 计算机视觉研究:支持实例分割算法的学术研究,促进目标检测和分割技术的创新。 教育与实践培训:可用于高校或培训机构的计算机视觉课程,作为实例分割任务的实践资源,帮助学生理解多类别分割。 三、数据集优势 多类别设计:包含7个不同类别,涵盖数字和Bottle Fin对象,增强模型对多样对象的识别和分割能力。 高质量标注:标注采用YOLO格式的多边形坐标,确保分割边界的精确性,提升模型训练效果。 数据规模适中:拥有超过5500张图片,提供充足的样本用于模型训练和验证,支持稳健的AI开发。 即插即用兼容性:标注格式直接兼容主流深度学习框架(如YOLO),便于快速集成到各种实例分割项目中。
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