Java 容器类


Collection: 存放独立元素的序列。

Map:存放key-value型的元素对。(这对于一些需要利用key查找value的程序十分的重要!)

从类体系图中可以看出,Collection定义了Collection类型数据的最基本、最共性的功能接口,而List对该接口进行了拓展。

其中各个类的适用场景有很大的差别,在使用时,应该根据需要灵活的进行选择。此处介绍最为常用的四个容器:

LinkedList :其数据结构采用的是链表,此种结构的优势是删除和添加的效率很高,但随机访问元素时效率较ArrayList类低。

ArrayList:其数据结构采用的是线性表,此种结构的优势是访问和查询十分方便,但添加和删除的时候效率很低。

HashSet: Set类不允许其中存在重复的元素(集),无法添加一个重复的元素(Set中已经存在)。HashSet利用Hash函数进行了查询效率上的优化,其contain()方法经常被使用,以用于判断相关元素是否已经被添加过。

HashMap: 提供了key-value的键值对数据存储机制,可以十分方便的通过键值查找相应的元素,而且通过Hash散列机制,查找十分的方便。


基于粒子群优化算法的p-Hub选址优化(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于粒子群优化算法(PSO)的p-Hub选址优化问题的研究与实现,重点利用Matlab进行算法编程和仿真。p-Hub选址是物流与交通网络中的关键问题,旨在通过确定最优的枢纽节点位置和非枢纽节点的分配方式,最小化网络总成本。文章详细阐述了粒子群算法的基本原理及其在解决组合优化问题中的适应性改进,结合p-Hub中转网络的特点构建数学模型,并通过Matlab代码实现算法流程,包括初始化、适应度计算、粒子更新与收敛判断等环节。同时可能涉及对算法参数设置、收敛性能及不同规模案例的仿真结果分析,以验证方法的有效性和鲁棒性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法理论知识的高校研究生、科研人员及从事物流网络规划、交通系统设计等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决物流、航空、通信等网络中的枢纽选址与路径优化问题;②学习并掌握粒子群算法在复杂组合优化问题中的建模与实现方法;③为相关科研项目或实际工程应用提供算法支持与代码参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐段理解算法实现逻辑,重点关注目标函数建模、粒子编码方式及约束处理策略,并尝试调整参数或拓展模型以加深对算法性能的理解。
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