2019-2-22

Map.Entry 类使用简介(转)

 

你是否已经对每次从Map中取得关键字然后再取得相应的值感觉厌倦?使用Map.Entry类,你可以得到在同一时间得到所有的信息。标准的Map访问方法如下:

Set keys = map.keySet( );
if(keys != null) {
Iterator iterator = keys.iterator( );
while(iterator.hasNext( )) {
Object key = iterator.next( );
Object value = map.get(key);
;....
;}
}

 

然后,这个方法有一个问题。从Map中取得关键字之后,我们必须每次重复返回到Map中取得相对的值,这是很繁琐和费时的。

 

幸运的是,这里有一个更加简单的途径。Map类提供了一个称为entrySet()的方法,这个方法返回一个Map.Entry实例化后的对象集。接着,Map.Entry类提供了一个getKey()方法和一个getValue()方法,因此,上面的代码可以被组织得更符合逻辑。举例如下:

 

 

Set entries = map.entrySet( );
if(entries != null) {
Iterator iterator = entries.iterator( );
while(iterator.hasNext( )) {
Map.Entry entry =iterator.next( );
Object key = entry.getKey( );
Object value = entry.getValue();
;....
}
}

 

尽管增加了一行代码,我们却省略了许多对Map不必要的“get”调用。同时,提供给开发人员一个同时保持了关键字和其对应的值的类。Map.Entry同时也提供了一个setValue()方法,程序员可以使用它修改map里面的值。

 

 

集合的安全性问题
请问 ArrayList、HashSet、HashMap 是线程安全的吗?如果不是我想要线程安全的集合怎么办?


我们都看过上面那些集合的源码(如果没有那就看看吧),每个方法都没有加锁,显然都是线程不安全的。话又说
过来如果他们安全了也就没第二问了。
在集合中 Vector 和 HashTable 倒是线程安全的。你打开源码会发现其实就是把各自核心方法添加上了
synchronized 关键字。
Collections 工具类提供了相关的 API,可以让上面那 3 个不安全的集合变为安全的。
1. // Collections.synchronizedCollection(c)
2. // Collections.synchronizedList(list)
3. // Collections.synchronizedMap(m)
4. // Collections.synchronizedSet(s)
上面几个函数都有对应的返回值类型,传入什么类型返回什么类型。打开源码其实实现原理非常简单,就是将集
合的核心方法添加上了 synchronized 关键字。

 

 

如何判断栈的进出问题一个栈的输入序列为1 2 3 4 5,则下列序列中不可能是栈的输出序列的是( )A. 2 3 4 1
解答:

 

一个栈的输入序列为1 2 3 4 5,则下列序列中不可能是栈的输出序列的是( )
A.2 3 4 1 5 B.5 4 1 3 2C.2 3 1 5 4 D.1 5 4 3 2
这题就选B
这样的题做多了就找出规律了
先进1和2,2出栈进入3,3出栈,进入4,4出栈,1在出栈,5进,5出栈,所以是23415,A对
进1和2,2出栈,进入3,3出栈,1出栈,进入4,在进入5,5出,4在出,就是23154,C对
1进,1出,2345进,然后5432出,就是15432,D对
B是错误,因为5要想出来,就必须五个数都要进栈,那么出来就一种结果是54321,答案是54132所以不对
这种题找规律,就能做出来

我们都知道栈是先进后出的,可以理解为桶状结构

转载于:https://www.cnblogs.com/erfsfj-dbc/p/10418478.html

【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真(带说明文档)内容概要:本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开,提供了完整的仿真模型与说明文档,重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型,模拟不同类型的短路故障(如三相短路),分析系统在故障期间及切除后的动态响应,包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化,进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理,掌握暂态过程分析方法。; 适合人群:电气工程及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标:①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法;②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能;③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施(如故障清除时间优化);④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议:建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习,先理解仿真模型各模块的功能与参数设置,再运行仿真并仔细分析输出结果,尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响,从而深化对暂态稳定问题的理解。
本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过不断迭代更新自身速度与位置,并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数(例如线性核、多项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践,研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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