java ArrayList 和 LinkedList的区别

本文探讨了Java中ArrayList和LinkedList这两个类的区别。详细说明了它们在内部实现上的不同,以及这些不同如何影响它们在插入、删除和访问数据时的性能表现。

 

对于处理一列数据项, Java 提供了两个类 ArrayList 和 LinkedList , ArrayList 的内部实现是基于内部数组 Object[] ,所以从概念上讲,它更像数组,但 LinkedList 的内部实现是基于一组连接的记录,所以,它更像一个链表结构,所以,它们在性能上有很大的差别。

在 ArrayList 的前面或中间插入数据时,必须将其后的所有数据相应的后移,这样必然要花费较多时间,所以,当你的操作是在一列数据的后面添加数据而不是在前面或中间,并且需要随机地访问其中的元素时,使用 ArrayList 会提供比较好的性能;

而访问链表中的某个元素时,就必须从链表的一端开始沿着连接方向一个一个元素地去查找,直到找到所需的元素为止,所以,当你的操作是在一列数据的前面或中间添加或删除数据,并且按照顺序访问其中的元素时,就应该使用 LinkedList 了。

如果在编程中,两种情形交替出现,这时,可以考虑使用 List 这样的通用接口,而不用关心具体的实现,在具体的情形下,它的性能由具体的实现来保证。

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,自适应参数调整、模型优化行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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