javaAPI(Collection单列集合2)

本文深入探讨了HashSet类的哈希值概念、元素唯一性保证机制,以及TreeSet类如何通过重写hashCode()和equals()方法实现元素的唯一性。同时,介绍了Collections类中的排序、查找、反转等常用方法,并解释了Collection与Collections的区别。文章还详细讲解了如何通过Comparable接口或Comparator类来判断元素是否相同,以及如何使用TreeSet进行排序。

HashSet类
1、哈希值概念
哈希值:哈希值就是调用对象的hashCode()方法后返回的一个int型数字
哈希桶:简单点理解就是存储相同哈希值对象的一个容器

2、HashSet类中的add(obj)方法如何保证元素的唯一性
重写hashCode()和equals()方法 ,为什么,如果一个对象的哈希值和eques方法与容器中的对象有相同的,就不添加。如果没有就添加

TreeSet类
1、如何保证元素唯一性
内部采用的是二叉树结构,相同的元素就不操作
2、如何判断两个元素是否相同
A、对象所属的类去实现Comparable接口
重写compareTo方法
如果该方法返回0 ,则两个元素相同public class Person

implements Comparable{
               @Override
               public int compareTo(Object o) {
                    return 0;
               }
}
TreeSet set = new TreeSet();
set.add(new Person());

B、调用TreeSet的带参构造方法,传入Comparator的子类对象
该子类对象重写compare(T o1, T o2)方法
如果返回0则两个元素相同

public class MyComparator implements Comparator {
     @Override
     public int compare(Object o1, Object o2) {
          return 0;
     }
}

TreeSet set = new TreeSet(new MyComparator());
set.add(new Student);

Collections类
排序 : public static void sort(List list)
查找 : public static int binarySearch(List list, Object obj)
反转 : public static void reverse(List list)
最大值 : public static Object max(Collection coll)
随机换位 : public static void shuffle(List list)

Collection和Collections的区别
Collection是单列集合的顶层接口,而Collections是集合的工具类

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合数据驱动方法与Koopman算子理论的递归神经网络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳米定位系统的预测控制精度与动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型,克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题,并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真与验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性与实用性。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员与工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模与预测控制相关领域的研究生与研究人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能预测控制;②为复杂非线性系统的数据驱动建模与线性化提供新思路;③结合深度学习与经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解Koopman算子与RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练与控制系统集成等关键环节,并可通过替换实际系统数据进行迁移验证,以掌握该方法的核心思想与工程应用技巧。
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