string 和stringbuilder的区别

关于String,StringBuilder和StringBuffer的区别 先说StringBuilder和StringBuffer的区别: StringBuilder是JDK1.5引入的,与StringBuffer几乎完全一样,唯一区别仅在于StringBuilder没有实现原StringBuffer的线程安全功能,故性能有所提高,以供重视性能而安全要求不高的场合选用。 String与StringBuilder和StringBuffer的区别: ... 阅读详情

1.string 和 stringbuilder的区别:

String在任何语言中,都有它的特殊性,在.NET中也是如此。它属于基本数据类型,也是基本数据类型中唯一的引用类型。字符串可以声明为常量,但是它却放在了堆中。

一:不可改变对象

在.NET中String是不可改变对象,一旦创建了一个String对象并为它赋值,它就不可能再改变,也就是你不可能改变一个字符串的值。这句话初听起来似乎有些不可思议,大家也许马上会想到字符串的连接操作,我们不也可以改变字符串吗?看下面这段代码:

 1 using System;
 2 
 3 namespace Demo1
 4  {
 5      ///<summary>
 6     /// String连接测试
 7     /// </summary>
 8     public class Test
 9      {
10         public static void Main(string[] args)
11          {
12             string a = "1234";
13             Console.WriteLine(a);
14 
15             a += "5678";
16             Console.WriteLine(a);
17             Console.ReadLine();
18         }
19     }
20 }
21 
运行的结果:
 1234
 
 12345678
 
看起来我们似乎已经把MyStr的值从“1234”改为了“12345678”。事实是这样的吗?实际上并没有改变。在第5行代码中创建了一个String对象它的值是“1234”,MyStr指向了它在内存中的地址;第七行代码中创建了一个新的String对象它的值是“12345678”,MyStr指向了新的内存地址。这时在堆中其实存在着两个字符串对象,尽管我们只引用了它们中的一个,但是字符串“1234”仍然在内存中驻留。

 

 

二:引用类型

前面说过String是引用类型,这就是如果我们创建很多个相同值的字符串对象,它在内存中的指向地址应该是一样的。也就是说,当我们创建了字符串对象a,它的值是“1234”,当我们再创建一个值为“1234”的字符串对象b时它不会再去分配一块内存空间,而是直接指向了a在内存中的地址。这样可以确保内存的有效利用。看下面的代码:

 1 using System;
 2 
 3 namespace Demo2
 4  {
 5      ///<summary>
 6     /// String引用类型测试
 7     /// </summary>
 8     public class Test
 9      {
10         public static void Main(string[] args)
11          {
12             string a = "1234";
13 
14             Console.WriteLine(a);
15 
16             Test.Change(a);
17 
18             Console.WriteLine(a);
19             Console.ReadLine();
20         }
21 
22         public static void Change(string s)
23          {
24             s = "5678";
25         }
26     }
27 }

运行结果:
 1234
 
 1234

做一个小改动,注意Change(ref string s)
 1 using System;
 2 
 3 namespace Demo2
 4  {
 5      /// <summary>
 6     /// String引用类型测试
 7     /// </summary>
 8     public class Test
 9      {
10         public static void Main(string[] args)
11          {
12             string a = "1234";
13 
14             Console.WriteLine(a);
15 
16             Test.Change(ref a);
17 
18             Console.WriteLine(a);
19             Console.ReadLine();
20         }
21 
22         public static void Change(ref string s)
23          {
24             s = "5678";
25         }
26     }
27 }
28

运行结果:
 1234 
 5678

 

三:StringBuilder对象
通过上面的分析可以看出,String类型在做字符串的连接操作时,效率是相当低的,并且由于每做一个连接操作,都会在内存中创建一个新的对象,占用了大量的内存空间。这样就引出StringBuilder对象,StringBuilder对象在做字符串连接操作时是在原来的字符串上进行修改,改善了性能。这一点我们平时使用中也许都知道,连接操作频繁的时候,使用StringBuilder对象。但是这两者之间的差别到底有多大呢?来做一个测试:

 1 using System;
 2 using System.Text;
 3 
 4 namespace Demo5
 5  {
 6      ///<summary>
 7     /// String和StringBulider比较
 8     /// </summary>
 9     public class Test
10      {
11         public static void Main(string[] args)
12          {
13             string a = "";
14             StringBuilder s = new StringBuilder();
15 
16             int times = 10000;
17             int start,end;
18             
19              ///测试String所用的时间
20             start = Environment.TickCount;
21             for(int i=0;i<times;i++)
22              {
23                 a += i.ToString();
24             }
25             end = Environment.TickCount;
26             Console.WriteLine((end-start));
27             
28              ///测试StringBuilder所用的时间
29             start = Environment.TickCount;
30             for(int i=0;i<times;i++)
31              {
32                 s.Append(i.ToString());
33             }
34             end = Environment.TickCount;
35             Console.WriteLine((end-start));
36 
37             Console.ReadLine();
38         }
39     }
40 }
41

运行结果:
 884 
 0

通过上面的分析,可以看出用String来做字符串的连接时效率非常低,但并不是所任何情况下都要用StringBuilder,当我们连接很少的字符串时可以用String,但当做大量的或频繁的字符串连接操作时,就一定要用StringBuilder。

PySpark机器学习生产化陷阱:跨节点依赖问题的7种解决方案 隐式依赖陷阱使用ldd解决方案:在基础镜像中预装和路径冲突终极解法依赖树瘦身技巧用conda-tree可减少40%环境体积PySpark机器学习生产化的核心矛盾在于分布式环境的确定性与灵活性不可兼得。轻量级方案(1-3)牺牲一致性换取灵活性重量级方案(4-6)牺牲灵活性换取确定性混合方案(7)针对特殊场景补充正如某AI平台架构师所言:“环境一致性不是技术问题,而是工程纪律问题选择适合团队当前阶段的方案,建立严格的依赖管理流程,才能让PySpark真正扛起生产环境的大旗。 阅读详情

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