Hashset

1            |——SortedSet接口——TreeSet实现类
  2Set接口——|——HashSet实现类
  3            |——LinkedHashSet实现类
  4HashSet
  5此类实现 Set 接口,由哈希表(实际上是一个 HashMap 实例)支持。它不保证集合的迭代顺序;特别是它不保证该顺序恒久不变。此类允许使用 null 元素。
  6此类为基本操作提供了稳定性能,这些基本操作包括 add、remove、contains 和 size,假定哈希函数将这些元素正确地分布在桶中。对此集合进行迭代所需的时间与 HashSet 实例的大小(元素的数量)和底层 HashMap 实例(桶的数量)的“容量”的和成比例。因此,如果迭代性能很重要,则不要将初始容量设置得太高(或将加载因子设置得太低)。
  7
  8我们应该为要存放到散列表的各个对象定义hashCode()和equals();
  9import java.util.HashSet;
 10import java.util.Iterator;
 11public class HashSetTest {
 12         public static void main(String[] args)
 13         {
 14                 HashSet hs=new HashSet();
 15                 /*hs.add("one");
 16                 hs.add("two");
 17                 hs.add("three");
 18                 hs.add("four");*/

 19                 hs.add(new Student(1,"zhangsan"));
 20                 hs.add(new Student(2,"lishi"));
 21                 hs.add(new Student(3,"wangwu"));
 22                 hs.add(new Student(1,"zhangsan"));
 23                
 24                 Iterator it=hs.iterator();
 25                 while(it.hasNext())
 26                 {
 27                         System.out.println(it.next());
 28                 }

 29         }

 30}

 31class Student         //HashSet要重写hashCode和equals方法
 32{
 33         int num;
 34         String name;
 35         Student(int num,String name)
 36         {
 37                 this.num=num;
 38                 this.name=name;
 39         }

 40         public String toString()
 41         {
 42                 return "num :"+num+" name:"+name;
 43         }

 44         public int hashCode()
 45         {
 46                 return num*name.hashCode();
 47         }

 48         public boolean equals(Object o)
 49         {
 50                 Student s=(Student)o;
 51                 return num==s.num && name.equals(s.name);
内容概要:《中文大模型基准测评2025年上半年报告》由SuperCLUE团队发布,详细评估了2025年上半年中文大模型的发展状况。报告涵盖了大模型的关键进展、国内外大模型全景图及差距、专项测评基准介绍等。通过SuperCLUE基准,对45个国内外代表性大模型进行了六大任务(数学推理、科学推理、代码生成、智能体Agent、精确指令遵循、幻觉控制)的综合测评。结果显示,海外模型如o3、o4-mini(high)在推理任务上表现突出,而国内模型如Doubao-Seed-1.6-thinking-250715在智能体Agent和幻觉控制任务上表现出色。此外,报告还分析了模型性价比、效能区间分布,并对代表性模型如Doubao-Seed-1.6-thinking-250715、DeepSeek-R1-0528、GLM-4.5等进行了详细介绍。整体来看,国内大模型在特定任务上已接近国际顶尖水平,但在综合推理能力上仍有提升空间。 适用人群:对大模型技术感兴趣的科研人员、工程师、产品经理及投资者。 使用场景及目标:①了解2025年上半年中文大模型的发展现状与趋势;②评估国内外大模型在不同任务上的表现差异;③为技术选型和性能优化提供参考依据。 其他说明:报告提供了详细的测评方法、评分标准及结果分析,确保评估的科学性和公正性。此外,SuperCLUE团队还发布了多个专项测评基准,涵盖多模态、文本、推理等多个领域,为业界提供全面的测评服务。
资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/f989b9092fc5 单点定位是卫星导航技术的核心方法,通过接收卫星信号来确定接收器在地球上的位置。它主要涉及分析卫星发射的时间戳、伪距以及卫星轨道信息。MATLAB凭借其强大的数值计算和数据处理能力,可以用来编写程序实现单点定位。RINEX(Receiver Independent Exchange Format)观测文件是一种通用格式,用于存储各种接收机产生的观测数据,如伪距、载波相位和多普勒频移等,便于不同软件进行数据交换和处理。 在MATLAB中实现单点定位的程序通常包括以下步骤:首先,读取RINEX观测文件,解析卫星信号数据,包括处理文件头信息、识别有效观测时段以及提取卫星ID、伪距和时间戳等关键信息。其次,利用星历数据计算卫星在特定时间的位置。星历数据由卫星导航系统地面站提供,包含卫星的精确轨道参数。接下来,对原始伪距进行改正,考虑大气延迟、卫星钟偏和接收机钟偏等因素,这需要对大气折射率进行建模以及估计卫星和接收机的时钟误差。然后,基于改正后的伪距,利用三角定位原理计算接收机的位置,通常采用最小二乘法或其他优化算法来获得最佳解。最后,将计算出的接收机位置与已知点坐标进行比较,评估定位精度,并以经纬度、海拔高度等形式输出结果。 在MATLAB程序single_point_position.m中,可以看到上述步骤的具体实现。代码可能包含RINEX文件解析函数、卫星轨道计算模块、伪距改正函数以及定位计算和输出部分。通过学习和理解该源码,不仅可以深入掌握单点定位原理,还能提升MATLAB编程和处理导航数据的能力。单点定位在实际应用中常用于初步定位或作为更复杂定位方法的基础,如差分定位和动态定位。它在科学研究、导航设备测试和大地测量等领域具有重要价值。通过不断优化这些程序,可以提高定位精度,满足实际需求。
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