31、Java中ArrayList类的使用指南

Java中ArrayList类的使用指南

1. 理解ArrayList类

对于一些喜欢收集物品的人来说,若用数组来存储收集的数据,会面临诸多不便。比如收集旧锡制广告标志,当新发现一个标志时,可能需要重新声明数组大小。而Java的集合类则能简化这类需要跟踪对象组的应用程序的编程。

ArrayList是Java中最基本的集合类型,可以将其看作是“加强版”的数组,它避免了使用数组时常见的许多问题:
- 自动调整大小 :数组创建时大小固定,若要添加元素可能需创建新数组并复制数据。而ArrayList可按需自动调整大小,能不断添加元素。
- 插入元素方便 :在数组中间插入元素较困难,需移动后续元素。ArrayList则可轻松在指定位置插入元素。
- 删除元素自动整理 :从数组中删除元素后,空位依然存在;而从ArrayList中删除元素,后续元素会自动前移填补空位。
- 内部使用数组管理数据 :ArrayList内部使用数组存储数据,并自动管理数组大小。当数组满时,会创建更大容量的新数组并复制现有元素。

ArrayList类有多个构造函数和众多方法,以下是其构造函数及方法的说明:
| 类型 | 名称 | 说明 |
| — | — | — |
| 构造函数 | ArrayList() | 创建初始容量为10的ArrayList |
| 构造函数 | ArrayList(int capacity) | 创建指

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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