String StringBuffer StringBuilder 效率测试

本文通过实验对比了在Java中使用String、StringBuilder与StringBuffer进行字符串拼接时的性能差异。结果显示,在五百万次循环测试中,StringBuilder表现出最佳性能,其次是StringBuffer,而传统的String方式性能最差。
/**
	 * 1万之内没区别,100万往上,有区别了
	 * String 最慢
	 * StringBuffer  中间级
	 * StringBuilder 最快
	 */
	@Test
	public void Test2() {
		String s1 = "a";
		String s2 ="b";
		String s3 = "c";
		String s4 = null;
		StringBuilder builder = new StringBuilder();
		StringBuffer buffer = new StringBuffer();
		//------500万测试
		long  t00 = System.currentTimeMillis();
		for(int i = 0 ; i< 5000000; i++){
			s4 = s1+s2+s3;
		}
		long t01 = System.currentTimeMillis();
		System.out.println("String:"+(t01-t00));
		
		System.out.println("=================");	
		long  t1 = System.currentTimeMillis();
		
		for(int i = 0 ; i< 5000000; i++){
			builder.append("a");
		}
		long t2 = System.currentTimeMillis();
		System.out.println("StringBuilder :"+ (t2 -t1) );


		System.out.println("=================");		
		long  t3 = System.currentTimeMillis();
		for(int i = 0 ; i<5000000; i++){
			buffer.append("b");
		}
		long t4= System.currentTimeMillis();
		System.out.println("StringBuffer :"+ (t4 -t3) );
	}

//输出
String:498
=================
StringBuilder :120
=================
StringBuffer :200


转载于:https://my.oschina.net/u/1187481/blog/203527

内容概要:本文介绍了一个基于冠豪猪优化算法(CPO)的无人机三维路径规划项目,利用Python实现了在复杂三维环境中为无人机规划安全、高效、低能耗飞行路径的完整解决方案。项目涵盖空间环境建模、无人机动力学约束、路径编码、多目标代价函数设计以及CPO算法的核心实现。通过体素网格建模、动态障碍物处理、路径平滑技术和多约束融合机制,系统能够在高维、密集障碍环境下快速搜索出满足飞行可行性、安全性与能效最优的路径,并支持在线重规划以适应动态环境变化。文中还提供了关键模块的代码示例,包括环境建模、路径评估和CPO优化流程。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识,从事无人机、智能机器人、路径规划或智能优化算法研究的相关科研人员与工程技术人员,尤其适合研究生及有一定工作经验的研发工程师。; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机自主导航与避障;②研究智能优化算法(如CPO)在路径规划中的实际部署与性能优化;③实现多目标(路径最短、能耗最低、安全性最高)耦合条件下的工程化路径求解;④构建可扩展的智能无人系统决策框架。; 阅读建议:建议结合文中模型架构与代码示例进行实践运行,重点关注目标函数设计、CPO算法改进策略与约束处理机制,宜在仿真环境中测试不同场景以深入理解算法行为与系统鲁棒性。
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