Java学习笔记——容器

本文详细介绍了Java中的容器API,包括Container的概念、Collection接口及其子接口Set和List,以及Map接口。重点讲解了Iterator接口用于遍历容器元素,增强for循环的优缺点,Set接口的无序不可重复特性,List接口的有序可重复特点,以及Comparable接口在排序中的作用。此外,还探讨了Collections类提供的常用算法,Map接口的键值对存储,自动打包/解包机制以及泛型的引入、原因和好处。

容器的概念

Java API所提供的一些列的实例,用于在程序中存放对象

容器API

容器API位于java.util包内
1136-记住一个图,一个类,三个知识点和6个接口
JDK给我们提供了什么样的容器
Collection接口-定义了存取一组对象的方法,其子接口Set和List分别定义了存储方式
Set:类似数学里的集合,在此没有顺序且不可以重复
List:有顺序并且可以重复(两个对象之间互相equals,就算重复了)
Map:接口定义了存储“键(key)——值(value)映射对”的方法

Collection接口

Collection方法举例:

  • 容器类对象再调用remove、contains等方法时需要比较对象是否相等,这会涉及到对象类型的equals方法和hashCode方法;对于自定义的类型,需要重写equals和hasdCode方法以实现自定义的对象相等规则。
    • 注意:相等的对象应该具有相等的hash codes。
  • 增加Name类的equals和hashCode方法如下:
    重写equals方法,应该重写hashcode方法
    (两个对象互相equals,它们之间的hashcode就应该相等
    什么时候用,当对象作为索引时,一对一对的存信息,如信息管理系统,名字作为索引放内存里,当真正找相关的信息的时候,先找名字,再找相关的信息)
public boolean equals(Object obj) {
   
   
    if (obj instanceof Name) {
   
   
        Name name = (Name) Obj;
        return (firstName
【顶级EI完整复现】【DRCC】考虑N-1准则的分布鲁棒机会约束低碳经济调度(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了名为《【顶级EI完整复现】【DRCC】考虑N-1准则的分布鲁棒机会约束低碳经济调度(Matlab代码实现)》的技术资源,聚焦于电力系统中低碳经济调度问题,结合N-1安全准则与分布鲁棒机会约束(DRCC)方法,提升调度模型在不确定性环境下的鲁棒性和可行性。该资源提供了完整的Matlab代码实现,涵盖建模、优化求解及仿真分析全过程,适用于复杂电力系统调度场景的科研复现与算法验证。文中还列举了大量相关领域的研究主题与代码资源,涉及智能优化算法、机器学习、电力系统管理、路径规划等多个方向,展示了广泛的科研应用支持能力。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论和Matlab编程基础的研究生、科研人员及从事能源调度、智能电网相关工作的工程师。; 使用场景及目标:①复现高水平期刊(如EI/SCI)关于低碳经济调度的研究成果;②深入理解N-1安全约束与分布鲁棒优化在电力调度中的建模方法;③开展含新能源接入的电力系统不确定性优化研究;④为科研项目、论文撰写或工程应用提供可运行的算法原型和技术支撑。; 阅读建议:建议读者结合文档提供的网盘资源,下载完整代码与案例数据,按照目录顺序逐步学习,并重点理解DRCC建模思想与Matlab/YALMIP/CPLEX等工具的集成使用方式,同时可参考文中列出的同类研究方向拓展研究思路。
内容概要:本文详细介绍了一个基于MATLAB实现的电力负荷预测项目,采用K近邻回归(KNN)算法进行建模。项目从背景意义出发,阐述了电力负荷预测在提升系统效率、优化能源配置、支撑智能电网和智慧城市建设等方面的重要作用。针对负荷预测中影响因素多样、时序性强、数据质量差等挑战,提出了包括特征工程、滑动窗口构造、数据清洗与标准化、K值与距离度量优化在内的系统性解决方案。模型架构涵盖数据采集、预处理、KNN回归原理、参数调优、性能评估及工程部署全流程,并支持多算法集成与可视化反馈。文中还提供了MATLAB环境下完整的代码实现流程,包括数据加载、归一化、样本划分、K值选择、模型训练预测、误差分析与结果可视化等关键步骤,增强了模型的可解释性与实用性。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础和机器学习基础知识,从事电力系统分析、能源管理、智能电网或相关领域研究的研发人员、工程师及高校师生;适合工作1-3年希望提升实际项目开发能力的技术人员; 使用场景及目标:①应用于短期电力负荷预测,辅助电网调度与发电计划制定;②作为教学案例帮助理解KNN回归在实际工程中的应用;③为新能源接入、需求响应、智慧能源系统提供数据支持;④搭建可解释性强、易于部署的轻量级预测模型原型; 阅读建议:建议结合MATLAB代码实践操作,重点关注特征构造、参数调优与结果可视化部分,深入理解KNN在时序数据中的适应性改进方法,并可进一步拓展至集成学习或多模型融合方向进行研究与优化。
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