遍历Map的四种方法

Java遍历Map集合技巧
 public static void main(String[] args) {


  Map<String, String> map = new HashMap<String, String>();
  map.put("1", "value1");
  map.put("2", "value2");
  map.put("3", "value3");

  //第一种:普遍使用,二次取值
  System.out.println("通过Map.keySet遍历key和value:");
  for (String key : map.keySet()) {
   System.out.println("key= "+ key + " and value= " + map.get(key));
  }

  //第二种
  System.out.println("通过Map.entrySet使用iterator遍历key和value:");
  Iterator<Map.Entry<String, String>> it = map.entrySet().iterator();
  while (it.hasNext()) {
   Map.Entry<String, String> entry = it.next();
   System.out.println("key= " + entry.getKey() + " and value= " + entry.getValue());
  }

  //第三种:推荐,尤其是容量大时
  System.out.println("通过Map.entrySet遍历key和value");
  for (Map.Entry<String, String> entry : map.entrySet()) {
   System.out.println("key= " + entry.getKey() + " and value= " + entry.getValue());
  }

  //第四种
  System.out.println("通过Map.values()遍历所有的value,但不能遍历key");
  for (String v : map.values()) {
   System.out.println("value= " + v);
  }
 }
六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论与Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程与科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真与优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学与动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导与仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究与复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模与神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法与仿真方法拓展自身研究思路。
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