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
先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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