JAVA - String、StringBuffer和StringBuilder

String类中使用字符数组来保存数据private final char value[],因为有“final”修饰符,所以String对象是不可变的。   

StringBuilder与StringBuffer都继承自AbstractStringBuilder类,在AbstractStringBuilder中也是使用字符数组保存数据char[] value,这两种对象都是可变的。

  • String类是字符串常量,是不可更改的常量。而StringBuffer是字符串变量,它的对象是可以扩充和修改的。       
StringBuffer sb=new StringBuffer("[");//创建StringBuffer对象  
sb.append("hehe");//把hehe加入字符串,变成 "[hehe"    
sb.append("]");//append();不会制造垃圾,真正在改sb的值;  
System.out.println(sb);    
String str = sb.toString();//把"[hehe]",赋值给一个字符串对象str  

  • StringBuilder,一个可变的字符序列。此类提供一个与 StringBuffer 兼容的 API,但不保证同步。该类被设计用作StringBuffer 的一个简易替换,用在字符串缓冲区被单个线程使用的时候(这种情况很普遍)。如果可能,建议优先采用该类,因为在大多数实现中,它比 StringBuffer 要快。  
StringBuilder sb=new StringBuilder("[");//创建StringBuilder对象  
sb.append("hehe");//把hehe加入字符串,变成 "[hehe"    
sb.append("]");//append();不会制造垃圾,真正在改sb的值;  
System.out.println(sb);    
String str = sb.toString();//把"[hehe]",赋值给一个字符串对象str  
1. 线程安全问题

String中的对象是不可变的,也就可以理解为常量,所以是线程安全

AbstractStringBuilder是StringBuilder与StringBuffer的公共父类,定义了一些字符串的基本操作,如expandCapacity、append、insert、indexOf等公共方法。

StringBuffer对方法加了同步锁或者对调用的方法加了同步锁,所以是线程安全的。看如下源码:

public synchronized StringBuffer reverse() {
    super.reverse();
    return this;
}
public int indexOf(String str) {
    return indexOf(str, 0);        //存在 public synchronized int indexOf(String str, int fromIndex) 方法
}

StringBuilder并没有对方法进行加同步锁,所以是非线程安全的

2.StringBuilder与StringBuffer共同点

StringBuilder与StringBuffer有公共的抽象父类AbstractStringBuilder。

StringBuilder、StringBuffer的方法都会调用AbstractStringBuilder中的公共方法,如super.append(...)。只是StringBuffer会在方法上加synchronized关键字,进行同步。

如果程序不是多线程的,那么使用StringBuilder效率高于StringBuffer。

内容概要:该论文研究增程式电动汽车(REEV)的能量管理策略,针对现有优化策略实时性差的问题,提出基于工况识别的自适应等效燃油消耗最小策略(A-ECMS)。首先建立整车Simulink模型基于规则的策略;然后研究动态规划(DP)算法等效燃油最小策略;接着通过聚类分析将道路工况分为四类,并设计工况识别算法;最后开发基于工况识别的A-ECMS,通过高德地图预判工况类型并自适应调整SOC分配。仿真显示该策略比规则策略节油8%,比简单SOC规划策略节油2%,并通过硬件在环实验验证了实时可行性。 适合人群:具备一定编程基础,特别是对电动汽车能量管理策略有兴趣的研发人员技术爱好者。 使用场景及目标:①理解增程式电动汽车能量管理策略的基本原理;②掌握动态规划算法等效燃油消耗最小策略的应用;③学习工况识别算法的设计实现;④了解基于工况识别的A-ECMS策略的具体实现及其优化效果。 其他说明:此资源不仅提供了详细的MATLAB/Simulink代码实现,还深入分析了各算法的原理应用场景,适合用于学术研究工业实践。在学习过程中,建议结合代码调试实际数据进行实践,以便更好地理解策略的优化效果。此外,论文还探讨了未来的研究方向,如深度学习替代聚类、多目标优化以及V2X集成等,为后续研究提供了思路。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值