JAVA的深拷贝与浅拷贝

JAVA的深拷贝与浅拷贝
最新推荐文章于 2025-08-19 16:58:01 发布
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博客围绕JAVA的深拷贝与浅拷贝展开，但具体内容仅表明写在图上。深拷贝和浅拷贝是JAVA中重要概念，对数据复制操作有不同影响。

都写图上了。
在这里插入图片描述

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java，深拷贝和浅拷贝
水w的博客
09-16 1481
深拷贝和浅拷贝
Java 深拷贝与浅拷贝的分析
09-01
【Java 深拷贝与浅拷贝的分析】 在Java编程中，对象拷贝是一项常见的操作，主要用于复制对象的状态以便于备份或独立操作。Java提供了两种主要的拷贝方式：浅拷贝（Shallow Copy）和深拷贝（Deep Copy）。理解这两种...
Java 深拷贝与浅拷贝
果酱 の 博客
11-17 1549
在 Java 编程中，深拷贝和浅拷贝是对象拷贝操作中两个非常重要的概念，它们有着不同的原理、实现方式、优缺点以及适用场景。浅拷贝实现简单、性能较好，但存在数据关联性问题且不太适合复杂对象结构；深拷贝能保证数据独立性、适用于复杂对象结构，但实现复杂度高且有一定的性能开销。
Java深拷贝与浅拷贝
weixin_43763430的博客
04-01 2255
但是如果对象中的数据需要经过复杂的计算才能得到，（比如排序、计算哈希值），或者需要从PC网络，数据库，文件系统等非常慢速的io中读取，这种情况下就可以使用原型模式从其他已有对象中直接拷贝得到，而不用每次在创建新对象的时候都重复执行这些耗时的操作。如果对象的创建成本比较大，而同一个类的不同对象之间差别不大（大部分字段都相同，在这种情况下可以利用对已有对象（原型）进行复制（拷贝）的方式来创建新对象，以达到节省创建时间的目的，这种基于原型来创建对象的方式就叫做原形设计模式，简称原形模式。
JAVA深拷贝与浅拷贝
m0_47498690的博客
11-26 1261
在Java语言里，当我们需要拷贝一个对象时，有两种类型的拷贝：浅拷贝与深拷贝。浅拷贝只是拷贝了源对象的地址，所以源对象的值发生变化时，拷贝对象的值也会发生变化。而深拷贝则是拷贝了源对象的所有值，所以即使源对象的值发生变化时，拷贝对象的值也不会改变。
从踩坑到精通：Java 深拷贝与浅拷贝
果酱 の 博客
08-19 935
本文深入探讨Java对象拷贝技术，重点解析深拷贝与浅拷贝的区别及实现方式。浅拷贝仅复制基本类型字段和引用地址，导致修改副本会影响原对象；深拷贝则递归复制所有引用对象，实现完全隔离。文章详细对比8种拷贝实现（Cloneable接口、BeanUtils、序列化、Jackson等）的性能与适用场景，通过电商订单复购案例展示浅拷贝陷阱及深拷贝解决方案。最佳实践建议：性能优先选手动clone或MapStruct，开发效率优先选Jackson/Gson，避免使用低效工具类。
java深拷贝与浅拷贝
li_lingkaishi的博客
06-07 499
浅拷贝： 对基本数据类型进⾏值传递，对引⽤数据类型进⾏引⽤传递般的拷⻉，此为浅拷⻉。 深拷贝：
Java的浅拷贝与深拷贝详细解析
每个人都是独一无二的，把握好自己的节奏，跟着自己的心走。
10-11 1824
若是拷贝的类中仅仅是一些基本类型，那么直接使用clone()方法。若是有多个自定义类或其他没有实现Cloneable接口的jdk核心类，那么建议使用反序列化的方式。使用默认的clone()方法速度最快。
面试官：Java深拷贝和浅拷贝区别
TimeFriends
08-01 7408
被复制对象的所有变量都含有与原来的对象相同的值，而所有的对其他对象的引用仍然指向原来的对象。即对象的浅拷贝会对“主”对象进行拷贝，但不会复制主对象里面的对象。”里面的对象“会在原来的对象和它的副本之间共享。简而言之，浅拷贝仅仅复制所考虑的对象，而不复制它所引用的对象深拷贝是一个整个独立的对象拷贝，深拷贝会拷贝所有的属性,并拷贝属性指向的动态分配的内存。当对象和它所引用的对象一起拷贝时即发生深拷贝。深拷贝相比于浅拷贝速度较慢并且花销较大。简而言之，深拷贝把要复制的对象所引用的对象都复制了一遍。...
java干货 浅拷贝和深拷贝
qq_51305563的博客
06-27 3654
java干货 浅拷贝和深拷贝
关于Java浅拷贝与深拷贝的区别
下半夜的风
04-18 879
创建一个指向对象的引用变量的拷贝。由输出结果可以看出，它们的地址值是相同的，那么它们肯定是同一个对象。teacher和otherTeacher的只是引用而已，他们都指向了一个相同的对象Teacher(“Taylor”,26)。这就叫做引用拷贝。
java 深拷贝与浅拷贝机制详解
08-31
了解和掌握深拷贝与浅拷贝的概念以及如何在Java中实现它们，对于编写高效、健壮的代码至关重要，尤其是在处理复杂的对象结构和数据时。正确地使用拷贝机制可以帮助我们避免不必要的副作用，并确保程序的正确性。
Java Clone深拷贝与浅拷贝的两种实现方法
08-26
Java Clone 深拷贝与浅拷贝的两种实现方法 Java Clone 是 Java 语言中的一种复制对象的机制，它可以将一个对象的所有属性和状态复制到另一个对象中，实现对象的深拷贝和浅拷贝。下面我们将讨论 Java 中的深拷贝和浅...
备考规划考研复习全周期管理策略：论文重点突破与高并发项目实践结合方案设计
最新发布
12-07
内容概要：本文围绕一场重要考试的备考规划展开，详细列出了复习资料（如视频、脑图、红宝书）、学习方法（看视频2-3遍、夯实基础）、重点任务（细看论文视频、专注近2年真题）以及阶段性
数据基于进化k均值聚类和溶解气体子集分析的混合DGA方法，用于电力变压器故障诊断
12-07
【数据】基于进化k均值聚类和溶解气体子集分析的混合DGA方法，用于电力变压器故障诊断
3HAC035753-002_rev00.pdf
12-07
3HAC035753-002_rev00
十种智能优化算法优化RBF神经网络多输入单输出回归MATLAB完整代码和数据
12-07
MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型，其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数（spread），以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络：使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测：对输入特征进行回归预测，适用于连续值输出问题。 性能对比：对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能，绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备：导入数据，随机打乱，划分训练集和测试集（默认7:3）。 数据归一化：使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模：使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环： 调用优化算法（从指定文件夹中读取算法文件）优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果，保存性能指标。 结果可视化： 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标（MAE、RMSE、MAPE、MBE）柱状图。 十种智能优化算法分别是： GWO：灰狼算法 HBA：蜜獾算法 IAO：改进天鹰优化算法，改进①：Tent混沌映射种群初始化，改进②：自适应权重 MFO：飞蛾扑火算法 MPA：海洋捕食者算法 NGO：北方苍鹰算法 OOA：鱼鹰优化算法 RTH：红尾鹰算法 WOA：鲸鱼算法 ZOA：斑马算法
一周营养食谱表格（早餐、午餐、晚餐）.docx
12-07
一周营养食谱表格（早餐、午餐、晚餐）.docx
PowerWorld仿真与电力系统潮流计算（牛顿拉夫逊法和高斯赛德尔法）（Matlab实现）
12-07
PowerWorld仿真与电力系统潮流计算（牛顿拉夫逊法和高斯赛德尔法）（Matlab实现）内容概要：本文档围绕电力系统潮流计算展开，重点介绍了基于PowerWorld的仿真方法，并结合Matlab实现了牛顿拉夫逊法和高斯赛德尔法两种经典潮流计算算法。文档不仅涵盖理论推导与Matlab编程实现，还提供了多个相关科研方向的技术支持，如智能优化算法、机器学习、路径规划、电力系统状态估计等，展示了其在电力系统分析中的综合应用价值。此外，文档附带丰富的Matlab代码资源和仿真案例，便于读者实践与拓展。; 适合人群：具备电力系统基础知识和Matlab编程能力的高校学生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①掌握电力系统潮流计算的基本原理与实现方法；②学习牛顿拉夫逊法与高斯赛德尔法的算法差异与适用场景；③利用Matlab进行PowerWorld仿真与数据分析，提升科研与工程实践能力； 阅读建议：建议结合文档提供的Matlab代码进行实际操作，逐步理解算法实现细节，并尝试在不同电网模型中验证算法效果，以加深对潮流计算过程的理解与应用能力。
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