ArrayList、Vector的比较总结

本文详细对比了ArrayList与LinkedList这两种Java集合框架中List接口的具体实现。分析了它们在数据存储方式、访问速度、线程安全性及扩展性等方面的差异,帮助开发者根据应用场景选择合适的数据结构。
首先看这两类都实现List接口,而List接口一共有三个实现类,分别是ArrayList、Vector和LinkedList。List用于存放多个元素,

能够维护元素的次序,并且允许元素的重复。

3个具体实现类的相关区别如下:

ArrayList是最常用的List实现类,内部是通过数组实现的,它允许对元素进行快速随机访问。

数组的缺点是每个元素之间不能有间隔,

当数组大小不满足时需要增加存储能力,就要讲已经有数组的数据复制到新的存储空间中。

当从ArrayList的中间位置插入或者删除元素时,

需要对数组进行复制、移动、代价比较高。

因此,它适合随机查找和遍历,不适合插入和删除。

Vector与ArrayList一样,也是通过数组实现的,不同的是它支持线程的同步,即某一时刻只有一个线程能够写Vector,
避免多线程同时写而引起的不一致性,但实现同步需要很高的花费,因此,访问它比访问ArrayList慢。
LinkedList是用链表结构存储数据的,很适合数据的动态插入和删除,随机访问和遍历速度比较慢。

另外,他还提供了List接口中没有定义的方法,专门用于操作表头和表尾元素,可以当作堆栈、队列和双向队列使用。

关于ArrayList和Vector区别如下:

ArrayList在内存不够时默认是扩展50% + 1个,Vector是默认扩展1倍。

Vector提供indexOf(obj, start)接口,ArrayList没有。
Vector属于线程安全级别的,但是大多数情况下不使用Vector,因为线程安全需要更大的系统开销。
成都市作为中国西部地区具有战略地位的核心都市,其人口的空间分布状况对于城市规划、社会经济发展及公共资源配置等研究具有基础性数据价值。本文聚焦于2019年度成都市人口分布的空间数据集,该数据以矢量格式存储,属于地理信息系统中常用的数据交换形式。以下将对数据集内容及其相关技术要点进行系统阐述。 Shapefile 是一种由 Esri 公司提出的开放型地理空间数据格式,用于记录点、线、面等几何要素。该格式通常由一组相互关联的文件构成,主要包括存储几何信息的 SHP 文件、记录属性信息的 DBF 文件、定义坐标系统的 PRJ 文件以及提供快速检索功能的 SHX 文件。 1. **DBF 文件**:该文件以 dBase 表格形式保存与各地理要素相关联的属性信息,例如各区域的人口统计数值、行政区划名称及编码等。这类表格结构便于在各类 GIS 平台中进行查询与编辑。 2. **PRJ 文件**:此文件明确了数据所采用的空间参考系统。本数据集基于 WGS84 地理坐标系,该坐标系在全球范围内广泛应用于定位与空间分析,有助于实现跨区域数据的准确整合。 3. **SHP 文件**:该文件存储成都市各区(县)的几何边界,以多边形要素表示。每个多边形均配有唯一标识符,可与属性表中的相应记录关联,实现空间数据与统计数据的联结。 4. **SHX 文件**:作为形状索引文件,它提升了在大型数据集中定位特定几何对象的效率,支持快速读取与显示。 基于上述数据,可开展以下几类空间分析: - **人口密度评估**:结合各区域面积与对应人口数,计算并比较人口密度,识别高密度与低密度区域。 - **空间集聚识别**:运用热点分析(如 Getis-Ord Gi* 统计)或聚类算法(如 DBSCAN),探测人口在空间上的聚集特征。 - **空间相关性检验**:通过莫兰指数等空间自相关方法,分析人口分布是否呈现显著的空间关联模式。 - **多要素叠加分析**:将人口分布数据与地形、交通网络、环境指标等其他地理图层进行叠加,探究自然与人文因素对人口布局的影响机制。 2019 年成都市人口空间数据集为深入解析城市人口格局、优化国土空间规划及完善公共服务体系提供了重要的数据基础。借助地理信息系统工具,可开展多尺度、多维度的定量分析,从而为城市管理与学术研究提供科学依据。 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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