Java中由substring方法引发的内存泄漏

Java基础面经——字符串相关 Java中的字符串就是Unicode字符序列。Java中没有内置的字符串类型,每个用双引号括起来的字符串都是Java中String类的一个实例。 子串 String类中提供了substring()方法来从一个字符串中截取出一部分返回一个小的子串。 String str = "hello"; String s = str.substring(0,3); System.out.println(s); 输出 hel substring方法是包含头不包含尾的一个半开的区间。 字符串拼接 Java中允许使用+号对字 阅读详情

在Java中我们无须关心内存的释放,JVM提供了内存管理机制,有垃圾回收器帮助回收不需要的对象。但实际中一些不当的使用仍然会导致一系列的内存问题,常见的就是内存泄漏和内存溢出

内存溢出(out of memory ):通俗的说就是内存不够用了,比如在一个无限循环中不断创建一个大的对象,很快就会引发内存溢出。

内存泄漏(leak of memory):是指为一个对象分配内存之后,在对象已经不在使用时未及时的释放,导致一直占据内存单元,使实际可用内存减少,就好像内存泄漏了一样。


由substring方法引发的内存泄漏

substring(int beginIndex, int endndex )是String类的一个方法,但是这个方法在JDK6和JDK7中的实现是完全不同的(虽然它们都达到了同样的效果)。了解它们实现细节上的差异,能够更好的帮助你使用它们,因为在JDK1.6中不当使用substring会导致严重的内存泄漏问题。

1、substring的作用

substring(int beginIndex, int endIndex)方法返回一个子字符串,从父字符串的beginIndex开始,结束于endindex-1。父字符串的下标从0开始,子字符串包含beginIndex而不包含endIndex。

String x= "abcdef";
x= str.substring(1,3);
System.out.println(x);
上述程序的输出是“bc”


2、实现原理

String类是不可变变,当上述第二句中x被重新赋值的时候,它会指向一个新的字符串对象,就像下面的这幅图所示:


然而,这幅图并没有准确说明的或者代表堆中发生的实际情况,当substring被调用的时候真正发生的才是这两者的差别。

JDK6中的substring实现

String对象被当作一个char数组来存储,在String类中有3个域:char[] value、int offset、int count,分别用来存储真实的字符数组,数组的起始位置,String的字符数。由这3个变量就可以决定一个字符串。当substring方法被调用的时候,它会创建一个新的字符串,但是上述的char数组value仍然会使用原来父数组的那个value。父数组和子数组的唯一差别就是count和offset的值不一样,下面这张图可以很形象的说明上述过程。


看一下JDK6中substring的实现源码:

public String substring(int beginIndex, int endIndex) {
	if (beginIndex < 0) {
	    throw new StringIndexOutOfBoundsException(beginIndex);
	}
	if (endIndex > count) {
	    throw new StringIndexOutOfBoundsException(endIndex);
	}
	if (beginIndex > endIndex) {
	    throw new StringIndexOutOfBoundsException(endIndex - beginIndex);
	}
	return ((beginIndex == 0) && (endIndex == count)) ? this :
	    new String(offset + beginIndex, endIndex - beginIndex, value); //使用的是和父字符串同一个char数组value
    }

String(int offset, int count, char value[]) {
	this.value = value;
	this.offset = offset;
	this.count = count;
    }


由此引发的内存泄漏泄漏情况:

String str = "abcdefghijklmnopqrst";
String sub = str.substring(1, 3);
str = null;
这段简单的程序有两个字符串变量str、sub。sub字符串是由父字符串str截取得到的,假如上述这段程序在JDK1.6中运行,我们知道数组的内存空间分配是在堆上进行的,那么sub和str的内部char数组value是公用了同一个,也就是上述有字符a~字符t组成的char数组,str和sub唯一的差别就是在数组中其实beginIndex和字符长度count的不同。在第三句,我们使str引用为空,本意是释放str占用的空间,但是这个时候,GC是无法回收这个大的char数组的,因为还在被sub字符串内部引用着,虽然sub只截取这个大数组的一小部分。当str是一个非常大字符串的时候,这种浪费是非常明显的,甚至会带来性能问题,解决这个问题可以是通过以下的方法:

String str = "abcdefghijklmnopqrst";
String sub = str.substring(1, 3) + "";
str = null;

利用的就是字符串的拼接技术,它会创建一个新的字符串,这个新的字符串会使用一个新的内部char数组存储自己实际需要的字符,这样父数组的char数组就不会被其他引用,令str=null,在下一次GC回收的时候会回收整个str占用的空间。但是这样书写很明显是不好看的,所以在JDK7中,substring 被重新实现了。


JDK7中的substring实现

在JDK7中改进了substring的实现,它实际是为截取的子字符串在堆中创建了一个新的char数组用于保存子字符串的字符。下面的这张图说明了JDK7中substring的实现过程:



查看JDK7中String类的substring方法的实现源码:

public String substring(int beginIndex, int endIndex) {
        if (beginIndex < 0) {
            throw new StringIndexOutOfBoundsException(beginIndex);
        }
        if (endIndex > value.length) {
            throw new StringIndexOutOfBoundsException(endIndex);
        }
        int subLen = endIndex - beginIndex;
        if (subLen < 0) {
            throw new StringIndexOutOfBoundsException(subLen);
        }
        return ((beginIndex == 0) && (endIndex == value.length)) ? this
                : new String(value, beginIndex, subLen);
    }

public String(char value[], int offset, int count) {
        if (offset < 0) {
            throw new StringIndexOutOfBoundsException(offset);
        }
        if (count < 0) {
            throw new StringIndexOutOfBoundsException(count);
        }
        // Note: offset or count might be near -1>>>1.
        if (offset > value.length - count) {
            throw new StringIndexOutOfBoundsException(offset + count);
        }
        this.value = Arrays.copyOfRange(value, offset, offset+count);
    }

Arrays类的copyOfRange方法:

public static char[] copyOfRange(char[] original, int from, int to) {
        int newLength = to - from;
        if (newLength < 0)
            throw new IllegalArgumentException(from + " > " + to);
        char[] copy = new char[newLength];   //是创建了一个新的char数组
        System.arraycopy(original, from, copy, 0,
                         Math.min(original.length - from, newLength));
        return copy;
    }

可以发现是去为子字符串创建了一个新的char数组去存储子字符串中的字符。这样子字符串和父字符串也就没有什么必然的联系了,当父字符串的引用失效的时候,GC就会适时的回收父字符串占用的内存空间。



OCEAN 电路仿真 介绍利用 Cadence OCEAN 进行电路脚本仿真的方法 阅读详情

相关推荐

[基于STM32底盘控制与ROS上层导航小车制作] 第一节 stm32电机驱动与编码器读取反馈

系列文章目录 第一节stm32电机驱动与编码器读取反馈 第二节 stm32电机pid控制 第三节 stm32线速度标定 第四节 stm32添加mpu6050得到angle角度 第五节 实现STM32与ubuntu系统下的ROS串口DMA通信,传输底盘速度等信息 第六节 ROS计算和发布里程计 提示:写完文章后,目录可以自动生成,如何生成可参考右边的帮助文档 目录 系列文章目录 前言 1.pwm与电机正反转 2.编码器初始化 二、pwm控制与编码器使用 1.pwm使电机 .

LanLanLan1927的博客 1万+

org.apache.commons.lang3.StringUtils; StringUtils.isBlank() 和 String.isEmpty()

/**      * &lt;p&gt;Checks if a CharSequence is empty (""), null or whitespace only.&lt;/p&gt;      *      * &lt;p&gt;Whitespace is defined by {@link Character#isWhitespace(char)}.&lt;/p&gt;      *   ...

qq_35779339的博客 843

PICO+Unity MR空间网格开发实战:从零构建透视交互场景

本文详细介绍了使用PICO 4 Ultra与Unity引擎进行MR空间网格开发的完整实战流程。从环境准备、项目初始化、核心组件配置,到空间网格的生成、可视化与物理交互实现,手把手教你构建一个能识别真实环境并发射虚拟小球的透视交互场景。文章重点解析了PICO SDK中空间网格功能的关键配置与优化技巧,并提供了真机部署与调试的实用指南。

e3f4g5的博客 490

java中由substring方法引发的内存泄漏

在Java中我们无须关心内存的释放,JVM提供了内存管理机制,有垃圾回收器帮助回收不需要的对象。但实际中一些不当的使用仍然会导致一系列的内存问题,常见的就是内存泄漏和内存溢出 内存溢出(out of memory ):通俗的说就是内存不够用了,比如在一个无限循环中不断创建一个大的对象,很快就会引发内存溢出。 内存泄漏(leak of memory):是指为一个对象分配内存之后,在对象已经不在使用时未及时的释放,导致一直占据内存单元,使实际可用内存减少,就好像内存泄漏了一样。 由substring方法

u013008898的博客 798

k8s配置habor作为镜像地址之后,如果harbor中没有镜像,如何设置自动从阿里云官方镜像仓库下载

通过 Harbor 的远端仓库可以集中管理。如果你在上游设置了 image prefix 为 library,那么对外访问 harbor.your-domain.com/library/nginx:latest 就会被 Harbor 去上游拉取 registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/library/nginx:latest 并缓存。- 将集群中的镜像地址改为 Harbor 的域名,比如 harbor.your-domain.com/library/nginx:latest。

极客栈 426

AI在智能制造中的落地:从预测维护到自适应生产调度

从最新的研究与实践来看,“预测维护”和“自适应生产调度”正在成为智能制造中最先跑通闭环的两个核心场景:前者通过对设备健康的前瞻性预测,帮助企业减少非计划停机、优化备件与维护资源;后者通过对复杂生产系统的实时决策优化,使工厂能够更好地应对订单波动、设备故障和多目标约束。更重要的是,越来越多的研究与项目不再将二者视为孤立模块,而是尝试构建“设备健康—生产调度—供应链”三者联动的一体化架构。Nature在技术层面,深度学习、强化学习、多智能体系统、图神经网络和注意力机制等方法,为建模复杂工业系统提供了强大工具;

nmdbbzcl的博客 1290

String.substring()的内存泄漏问题

方法创建大量的子串,而这些子串在之后的代码中没有被引用,它们就会成为垃圾回收的候选对象。但如果这些对象的创建频率非常高,垃圾回收器可能来不及清理它们,导致短时间内大量的对象占据内存,最终可能导致。通过理解Java字符串的不可变性和垃圾回收机制,我们可以避免这种潜在的问题,确保应用程序的稳定性和性能。例如,如果你知道需要在循环中多次使用相同的子串,可以在循环外部先创建这个子串,然后在循环内部重复使用它。创建的子串的引用,那么这些子串及其对应的原字符串都将无法被垃圾回收,从而导致内存泄漏。

m0_61904918的博客 1034

Vue2 - 详细实现解析Markdown内容生成侧边栏Toc目录索引,识别文章内容根据大标题/小标题自动生成多级文章目录,点击目录导航时跳转到文章内容对应的锚点位置带过渡动画,滑过锚点时高亮对应标题

vue2,nuxt2,Markdown,目录,文章目录锚点,滚动高亮导航文字,根据页面滚动高亮显示目录的侧边栏,自动提取标题生成右侧目录,vuemarkdown解析并生成目录,滚动页面的时候文章目录跟着选中效果,侧边栏滚动跟随页面,右边目录固定,左边内容可以滚动并且与左边目录联动,实现监听滚动,锚点定位,文章目录滚动跟随高亮,右边菜单点击目录滚动到对应标题,报错,渲染失败,文章内容,读取#标题符号,自动生成一个目录树,自动生成Toc目录,博客内容生成目录索引,资讯文章,生成锚点目录树TOC,详细示例代码教

🏆 前端领域优质创作者 3670

Java substring使用时有哪些注意事项?

首先,使用substring截取字符串时,可能会出现两种异常,分别是StringIndexOutOfBoundsException和NullPointerException。 即字符串索引越界异常 与 空指针异常 引起 字符串索引越界异常(StringIndexOutOfBoundsException)有以下几种情况: 1. 当使用substring时,第一个入参和第二个入参之和不能大于要截取的字符串长度 避免此错误可以在执行substring之前,进行判断。 如果一边数据写死,比如要截取的长度,就.

了迹奇有没 2711

YOLOv11改进-上采样 | EUCB高效上卷积块,实现特征图尺度匹配和高效上采样

本文介绍了一种在YOLOv11目标检测模型中引入高效解码器模块EMCAD的创新方法,以提升模型在资源受限场景下的性能与效率。EMCAD由多个模块构成,其中核心的EUCB(高效上卷积块)通过上采样、深度可分离卷积、激活归一化和通道调整等操作,兼顾了特征质量与计算成本。实验结果显示,该模块在显著减少参数与FLOPs的同时仍具备优异性能。文章还提供了完整的YOLOv11模型集成流程、配置和训练实战。

魔改工程师的博客 1540

雷赛控制卡的扩展IO连接

因设备的上IO点较多,所以使用了多个雷赛32点位的IO扩展卡。上位机程序在控制输出IO时发现主模块IO和第一个扩展IO的输出可以控制。但第二个IO扩展卡和第三个IO扩展卡的输出控制不了。经排查出发现轴卡在初始化时只连接了第一个扩展IO卡。增加下面的代码连接上扩展IO就可以了。雷赛控制卡的扩展IO点无法控制问题处理。

StevenChen的博客 3177

java.lang.String的substring、split方法引起的内存问题

本文大部分内容,摘自下面两篇文章:            http://blog.xebia.com/2007/10/04/leaking-memory-in-java/、             http://www.iteye.com/topic/626801 先用一个极端例子说明String的substring方法引起的OutOfMemoryError问题: public cla

caihaijiang的专栏 8263

廖雪峰Python教程[完整版]

廖雪峰的python教程整理的,已经排好版了,而且还是完整的,适合小白

Java中字符串与内存泄漏的问题

今天下午在看那个林信良的个人网站[url]http://caterpillar.onlyfun.net/Gossip/[/url]中的字符串时,我留意下了他留下的Reference Site [url]http://www.javablogging.com/string-and-memory-leaks/[/url] 上面有一篇文章是关于 String.subString看法的,标题是[b]“S...

huangtuo1988的博客 248

假人有限元模型

假人模型,车辆碰撞假人有限元模型,适合做乘员安全的研究者利用

VC中sqlite的使用

在VC中对sqlite的使用,实现数据库大批数据的快速插入,读取数据库中的数据在ListCtrl中显示

c substring截取字符串_灵魂拷问:Java 的 substring() 是如何工作的?

在逛 programcreek 的时候,我发现了一些小而精悍的主题。比如说:Java 的 substring() 方法是如何工作的?像这类灵魂拷问的主题,非常值得深入地研究一下。另外,我想要告诉大家的是,研究的过程非常的有趣,就好像在迷宫里探宝一样,起初有些不知所措,但经过一番用心的摸索后,不但会找到宝藏,还会有一种茅塞顿开的感觉,非常棒。对于绝大多数的初级程序员或者说不重视“内功”的老鸟来说,往...

weixin_31758889的博客 264

深度学习工具包 DeepLearningToolbox

深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

java基础之substring()方法,零基础入门到精通,收藏这篇就够了

String是Java中一个比较基础的类,每一个开发人员都会经常接触到。而且,String也是面试中经常会考的知识点。String有很多方法,有些方法比较常用,有些方法不太常用。substring就是一个比较常用的方法,而且围绕substring也有很多面试题。方法在不同版本的JDK中的实现是不同的。了解他们的区别可以帮助你更好的使用他。为简单起见,后文中用代表方法。方法截取字符串并返回其[beginIndex,endIndex-1]范围内的内容。bc调用Substring()时发生了什么?

leah126的博客 944

java substring,零基础入门到精通,收藏这篇就够了

String是Java中一个比较基础的类,每一个开发人员都会经常接触到。而且,String也是面试中经常会考的知识点。String有很多方法,有些方法比较常用,有些方法不太常用。substring就是一个比较常用的方法,而且围绕substring也有很多面试题。方法在不同版本的JDK中的实现是不同的。了解他们的区别可以帮助你更好的使用他。为简单起见,后文中用代表方法。方法截取字符串并返回其[beginIndex,endIndex-1]范围内的内容。bc调用Substring()时发生了什么?

Javachichi的博客 1013

JDK 6和JDK 7中substring的原理及区别

JDK6与JDK7中substring()方法的区别

weixin_47146097的博客 208

第一章:字符串处理优化

目录String对象类介绍特点不变性(immutable)常量池优化类的final定义JDK 1.6 substring()方法内存泄漏问题字符串分割splitStringTokenizerStringBuilder和StringBufferString常量累加String变量累加for循环构建String对象StringBuilder和StringBuffer区别容量参数 字符串对象在软件开发中常用的对象,在内存中也是占据很大一部分,本章主要介绍字符串处理过程中的常见注意事项。 String对象 类介绍

CherishL_的专栏 345

Java基础-1 基础数据类型及常用引用数据类型

Java基础-1 数据类型及常用引用数据类型 基本数据类型 java四类八种基本数据类型: 基本数据类型 占用字节 默认值 包装类 表数范围 byte字节型 1 0 Byte -128~127 short(短整型) 2 0 Short -215~215-1 int(整型) 4 0 Integer -231~231-1 long(长整型) 8 0.0 Long -263~263-1 float(浮点型) 4 0.0f Float -3.403E38~3.403E38

夜空中最亮的星 200
上一篇: HashMap vs HashTable
下一篇: C程序内存管理
DR达仁
博客等级 码龄14年 29粉丝 65原创
评论 4
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
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
实付元
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