源码解析java集合框架,ArrayList源码

本文剖析了ArrayList,它是List接口的实现类,底层是动态数组,适合存储及访问数据,非线程安全。还解读了其源码,包括构造方法、新增、获取和移除元素方法,指出其扩容机制,添加和移除元素需移动大量元素,效率低,查询操作效率高。

一、ArrayList剖析

ArrayList是List接口下的一个实现类,ArrayList是一个动态数组,底层数据结构为可以动态增长的数组,相比数组来说,ArrayList可以动态的增加删除元素,有成熟的扩容算法。

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如图,为ArrayList数据结构,是一个内存连续且紧凑的数组。ArrayList访问元素时间复杂度为O(1),插入、删除需要移动大量元素,时间复杂度为O(n),ArrayList适合存储及访问数据,不适合操作频繁的数据存储。

ArrayList非线程安全,多线程中不能使用ArrayList,可使用Vector。

 

二、源码解读

1、构造方法

1.1 无参构造方法

public ArrayList() {
    this.elementData = DEFAULTCAPACITY_EMPTY_ELEMENTDATA;
}

无参构造方法,里面只有一个赋值操作,把 DEFAULTCAPACITY_EMPTY_ELEMENTDATA 赋值给 elementData,我们来看看它们都是什么:

transient Object[] elementData; // non-private to simplify nested class access

private static final Object[] DEFAULTCAPACITY_EMPTY_ELEMENTDATA = {};

 elementData 是一个Object数组,用来存储ArrayList元素,可见,ArrayList底层就是一个动态数组。

DEFAULTCAPACITY_EMPTY_ELEMENTDATA 是一个空数组,所以,调用无参构造方式只是新建一个空Object数组。

 

1.2 有参构造方法

public ArrayList(int initialCapacity) {
        if (initialCapacity > 0) {
            this.elementData = new Object[initialCapacity];
        } else if (initialCapacity == 0) {
            this.elementData = EMPTY_ELEMENTDATA;
        } else {
            throw new IllegalArgumentException("Illegal Capacity: "+
                                               initialCapacity);
        }
    }

传入初始容量参数的构造方法,参数为整形,代表初始化Object数组长度。可以看到,当参数为0时,同样给 elementData 赋值了一个空Object数组。当大于0时,新建相应长度的数组。

 

2、ArrayList的新增元素方法

2.1 public boolean add(E e)

public boolean add(E e) {
    ensureCapacityInternal(size + 1);  // Increments modCount!!
    elementData[size++] = e;
    return true;
}

传入需要添加的元素e,elementData[size++] = e 把元素放置数组size++位置,紧接在后面。

ensureCapacityInternal(size + 1); 为ArrayList扩容,扩容是ArrayList中尤为重要且相对复杂的部分。

private void ensureCapacityInternal(int minCapacity) {
    ensureExplicitCapacity(calculateCapacity(elementData, minCapacity));
}

private static int calculateCapacity(Object[] elementData, int minCapacity) {
    if (elementData == DEFAULTCAPACITY_EMPTY_ELEMENTDATA) {
        return Math.max(DEFAULT_CAPACITY, minCapacity);
    }
    return minCapacity;
}

/** Default initial capacity.  */
private static final int DEFAULT_CAPACITY = 10;

calculateCapacity() 方法传入了新增元素后的容量minCapacity,也就是size++,和当前Object数组elementData。先判断elementData是否为空,如果为空则返回minCapacity与DEFAULT_CAPACITY中较大者,DEFAULT_CAPACITY是ArrayList初始化最小的容量,DEFAULT_CAPACITY值为10,所以,ArrayList的容量最小为10。

 

再来看ensureExplicitCapacity()方法:

protected transient int modCount = 0;

private void ensureExplicitCapacity(int minCapacity) {
    modCount++;

    // overflow-conscious code
    if (minCapacity - elementData.length > 0)
        grow(minCapacity);
}

ensureExplicitCapacity()方法传入了minCapacity与DEFAULT_CAPACITY比较之后的值,先是做判断,如果当前数组长度不够,则调用grow()方法扩容,如果足够则不扩容。

 

private void grow(int minCapacity) {
        // overflow-conscious code
        int oldCapacity = elementData.length;
        int newCapacity = oldCapacity + (oldCapacity >> 1);
        if (newCapacity - minCapacity < 0)
            newCapacity = minCapacity;
        if (newCapacity - MAX_ARRAY_SIZE > 0)
            newCapacity = hugeCapacity(minCapacity);
        // minCapacity is usually close to size, so this is a win:
        elementData = Arrays.copyOf(elementData, newCapacity);
    }

grow()方法是ArrayList真正扩容方法,oldCapacity >> 1 位移运算,相当于oldCapacity * 0.5,所以扩容后新的容量为1.5倍,每次增长0.5倍,最后使用Arrays工具类构建新的容量更大的数组。

 

2.2 public void add(int index, E element)

这个add()方法传入了两个参数,一个是所增加的元素,和新元素插入的位置索引index。

public void add(int index, E element) {
    rangeCheckForAdd(index);

    ensureCapacityInternal(size + 1);  // Increments modCount!!
    System.arraycopy(elementData, index, elementData, index + 1,
                         size - index);
    elementData[index] = element;
    size++;
}

首先对index索引位置检验,不能超过数组长度,不能传负数,否则抛异常。

然后以同样的方式1.5倍扩容,再使用本地native方法System.arraycopy()把index后所有元素向后移动1,再把element元素插入到index位置,数组长度加1,相对上一个add()方法多了一个移动元素操作,很大可能需要移动大量元素,时间复杂度增加O(n)。

 

扩容机制小结

如果ArrayList初始化没指定容量,则最初ArrayList为空的数组,添加元素后初始化容量为10,当容量不够了每次增加0.5倍。

如果初始化指定容量则新建相应长度的数据,再往里添加元素,容量不够再每次增加0.5倍。

 

3、ArrayList的获取元素方法get(index)

public E get(int index) {

    rangeCheck(index);
    return elementData(index);
}

获取元素方法很简单,先对索引位置检验,是否超出数组长度,否则抛异常outofindex。

然后直接返回相应位置的元素,获取操作非常简便,时间复杂度很低,性能高。

 

4、ArrayList的移除元素方法remove(index)、remove(object)

public E remove(int index) {
        rangeCheck(index);

        modCount++;
        E oldValue = elementData(index);

        int numMoved = size - index - 1;
        if (numMoved > 0)
            System.arraycopy(elementData, index+1, elementData, index,
                             numMoved);
        elementData[--size] = null; // clear to let GC do its work

        return oldValue;
    }

方法返回的是所移除的元素,同样还是使用System.arraycopy()大量向前移动元素。

 

public boolean remove(Object o) {
        if (o == null) {
            for (int index = 0; index < size; index++)
                if (elementData[index] == null) {
                    fastRemove(index);
                    return true;
                }
        } else {
            for (int index = 0; index < size; index++)
                if (o.equals(elementData[index])) {
                    fastRemove(index);
                    return true;
                }
        }
        return false;
    }

这个方法传入的是要删除的元素值,思路是根据元素值匹配到元素所在的索引位置index,再向前移动后面的元素。

可见,移除元素同样需要移动大量的元素,时间复杂度大。

 

后语,ArrayList底层就是对象数组,添加和移除元需要移动大量元素,效率低。相反,查询操作效率十分高,只需返回对应索引的元素。

ArrayList适合存放查询数据,不适合有删减改动的数据。

 

### 光流法C++源代码解析与应用 #### 光流法原理 光流法是一种在计算机视觉领域中用于追踪视频序列中运动物体的方法。它基于亮度不变性假设,即场景中的点在时间上保持相同的灰度值,从而通过分析连续帧之间的像素变化来估计运动方向和速度。在数学上,光流场可以表示为像素位置和时间的一阶导数,即Ex、Ey(空间梯度)和Et(时间梯度),它们共同构成光流方程的基础。 #### C++实现细节 在给定的C++源代码片段中,`calculate`函数负责计算光流场。该函数接收一个图像缓冲区`buf`作为输入,并初始化了几个关键变量:`Ex`、`Ey`和`Et`分别代表沿x轴、y轴和时间轴的像素强度变化;`gray1`和`gray2`用于存储当前帧和前一帧的平均灰度值;`u`则表示计算出的光流矢量大小。 #### 图像处理流程 1. **初始化和预处理**:`memset`函数被用来清零`opticalflow`数组,它将保存计算出的光流数据。同时,`output`数组被填充为白色,这通常用于可视化结果。 2. **灰度计算**:对每一像素点进行处理,计算其灰度值。这里采用的是RGB通道平均值的计算方法,将每个像素的R、G、B值相加后除以3,得到一个近似灰度值。此步骤确保了计算过程的鲁棒性和效率。 3. **光流向量计算**:通过比较当前帧和前一帧的灰度值,计算出每个像素点的Ex、Ey和Et值。这里值得注意的是,光流向量的大小`u`是通过`Et`除以`sqrt(Ex^2 + Ey^2)`得到的,再乘以10进行量化处理,以减少计算复杂度。 4. **结果存储与阈值处理**:计算出的光流值被存储在`opticalflow`数组中。如果`u`的绝对值超过10,则认为该点存在显著运动,因此在`output`数组中将对应位置标记为黑色,形成运动区域的可视化效果。 5. **状态更新**:通过`memcpy`函数将当前帧复制到`prevframe`中,为下一次迭代做准备。 #### 扩展应用:Lukas-Kanade算法 除了上述基础的光流计算外,代码还提到了Lukas-Kanade算法的应用。这是一种更高级的光流计算方法,能够提供更精确的运动估计。在`ImgOpticalFlow`函数中,通过调用`cvCalcOpticalFlowLK`函数实现了这一算法,该函数接受前一帧和当前帧的灰度图,以及窗口大小等参数,返回像素级别的光流场信息。 在实际应用中,光流法常用于目标跟踪、运动检测、视频压缩等领域。通过深入理解和优化光流算法,可以进一步提升视频分析的准确性和实时性能。 光流法及其C++实现是计算机视觉领域的一个重要组成部分,通过对连续帧间像素变化的精细分析,能够有效捕捉和理解动态场景中的运动信息
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