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。

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

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分割图像中多个对象的AI模型,适用于对象检测分割应用。 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Bottle Fin对象,增强模型对多样对象的识别分割能力。 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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