Java中的深拷贝和浅拷贝

博客介绍了浅拷贝和深拷贝的原理。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;深拷贝则要复制对象所有基本数据类型成员变量值,为引用数据类型成员变量申请存储空间并复制所引用对象。深拷贝速度慢、花销大。

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浅拷贝(Shallow Copy):①对于数据类型是基本数据类型的成员变量,浅拷贝会直接进行值传递,也就是将该属性值复制一份给新的对象。因为是两份不同的数据,所以对其中一个对象的该成员变量值进行修改,不会影响另一个对象拷贝得到的数据。②对于数据类型是引用数据类型的成员变量,比如说成员变量是某个数组、某个类的对象等,那么浅拷贝会进行引用传递,也就是只是将该成员变量的引用值(内存地址)复制一份给新的对象。因为实际上两个对象的该成员变量都指向同一个实例。在这种情况下,在一个对象中修改该成员变量会影响到另一个对象的该成员变量值

具体模型如图所示:可以看到基本数据类型的成员变量,对其值创建了新的拷贝。而引用数据类型的成员变量的实例仍然是只有一份,两个对象的该成员变量都指向同一个实例


深拷贝:首先介绍对象图的概念。设想一下,一个类有一个对象,其成员变量中又有一个对象,该对象指向另一个对象,另一个对象又指向另一个对象,直到一个确定的实例。这就形成了对象图。那么,对于深拷贝来说,不仅要复制对象的所有基本数据类型的成员变量值,还要为所有引用数据类型的成员变量申请存储空间,并复制每个引用数据类型成员变量所引用的对象,直到该对象可达的所有对象。也就是说,对象进行深拷贝要对整个对象图进行拷贝

简单地说,深拷贝对引用数据类型的成员变量的对象图中所有的对象都开辟了内存空间;而浅拷贝只是传递地址指向,新的对象并没有对引用数据类型创建内存空间。

深拷贝模型如图所示:可以看到所有的成员变量都进行了复制。

因为创建内存空间和拷贝整个对象图,所以深拷贝相比于浅拷贝速度较慢并且花销较大。


参考文献

https://www.cnblogs.com/shakinghead/p/7651502.html

内容概要:本文档详细介绍了基于Google Earth Engine (GEE) 构建的阿比让绿地分析仪表盘的设计与实现。首先,定义了研究区域的几何图形并将其可视化。接着,通过云掩膜函数裁剪操作预处理Sentinel-2遥感影像,筛选出高质量的数据用于后续分析。然后,计算中值图像并提取NDVI(归一化差异植被指数),进而识别绿地及其面积。此外,还实现了多个高级分析功能,如多年变化趋势分析、人口-绿地交叉分析、城市热岛效应分析、生物多样性评估、交通可达性分析、城市扩张分析以及自动生成优化建议等。最后,提供了数据导出、移动端适配报告生成功能,确保系统的实用性便捷性。 适合人群:具备一定地理信息系统(GIS)遥感基础知识的专业人士,如城市规划师、环境科学家、生态学家等。 使用场景及目标:①评估城市绿地分布及其变化趋势;②分析绿地与人口的关系,为城市规划提供依据;③研究城市热岛效应及生物多样性,支持环境保护决策;④评估交通可达性,优化城市交通网络;⑤监测城市扩张情况,辅助土地利用管理。 其他说明:该系统不仅提供了丰富的可视化工具,还集成了多种空间分析方法,能够帮助用户深入理解城市绿地的空间特征及其对环境社会的影响。同时,系统支持移动端适配,方便随时随地进行分析。用户可以根据实际需求选择不同的分析模块,生成定制化的报告,为城市管理提供科学依据。
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