三、Map浅析

本文深入解析Java集合框架,包括Map、Set、List的不同实现如HashMap、LinkedHashMap、TreeMap、ArrayList、LinkedList等,对比了它们的特点与应用场景,同时探讨了Collection与Collections的区别,以及集合与数组的优劣。

Map

  • Map
    • 特点key-value映射
  • HashMap
    • Key无序 唯一(Set)
    • Value无序 丌唯一(Collection)
  • LinkedHashMap
    • 有序的HashMap 速度快
  • TreeMap
    • 有序 速度没有hash快
  • 问题:Set不Map有关系吗?
    • 采用了相同的数据结构,只用于map的key存储数据,以上是Set

Map接口

在这里插入图片描述

Collections工具类

Collections 和Collection 不同,前者是集合的操作类,后者是集合
接口

  • Collections 提供的静态方法
    • addAll():批量添加
    • sort():排序
    • binarySearch():二分查找
    • fill():替换
    • shuffle():随机排序
    • reverse():逆序

集合总结

在这里插入图片描述
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面试题

  • 集合与数组的比较
  • Collection和Collections的区别
  • ArrayList和LinkedList的联系和区别
  • Vector和ArrayList的联系和区别
  • HashMap和Hashtable的联系和区别
  1. 集合与数组的比较

    数组不是面向对象的,存在明显的缺陷,集合弥补了数组的一些缺点,比数组更灵活更实用,可大大提高软件的开发效率,而且不同的集合框架类可适用丌同场合。具体如下:

    • 1:数组能存放基本数据类型和对象,而集合类中只能存放对象。
    • 2:数组容易固定无法动态改变,集合类容量动态改变。
    • 3:数组无法判断其中实际存有多少元素,length只告诉了数组的容量,而集合的size()可以确切知道元素的个数
    • 4:集合有多种实现方式和丌同适用场合,丌像数组仅采用顺序表方式
    • 5:集合以类的形式存在,具有封装、继承、多态等类的特性,通过简单的方法和属性即可实现各种复杂操作,大大提高了软件的开发效率
  2. Collection和Collections的区别

    • Collection是Java提供的集合接口,存储一组不唯 一,无序的对象。它有两个子接口List和Set。
    • Java还有一个Collections类,与门用来操作集合类,它提供了一系列的静态方法实现对各种集合的搜索、排序、线程安全化等操作。
  3. ArrayList和LinkedList的联系和区别

    • ArrayList实现了长度可变的数组,在内存中分配连续空间。遍历元素和随机访问元素效率比较高。
    • LinkedList采用链表存储方式。插入、删除元素效率比较高
  4. Vector和ArrayList的联系和区别

    • 实现原理相同,功能相同,都是长度可变的数组结构,很多时候可以互用
    • 两者的主要区别如下
      • Vector是早期的JDK接口,ArrayList是替代Vector的新接口
      • Vector线程安全,ArrayList重速度轻安全,线程非安全
      • 长度需要增长时,Vector默认增长一倍,ArrayList增长50%(1.5+1)
  5. HashMap和Hashtable的联系和区别

    • 实现原理相同,功能相同,底层都是哈希表结构,查询速度快,在很多情况下可以互用
    • 两者的主要区别如下
      • Hashtable是早期的JDK提供的接口,HashMap是新版的JDK提供的接口
      • Hashtable继承Dictionary类,HashMap实现Map接口
      • Hashtable是线程安全,HashMap线程非安全
      • Hashtable不允许null值,HashMap允许null值
混合动力汽车(HEV)模型的Simscape模型(Matlab代码、Simulink仿真实现)内容概要:本文档介绍了一个混合动力汽车(HEV)的Simscape模型,该模型通过Matlab代码和Simulink仿真工具实现,旨在对混合动力汽车的动力系统进行建模与仿真分析。模型涵盖了发动机、电机、电池、传动系统等关键部件,能够模拟车辆在不同工况下的能量流动与控制策略,适用于动力系统设计、能耗优化及控制算法验证等研究方向。文档还提及该资源属于一个涵盖多个科研领域的MATLAB仿真资源包,涉及电力系统、机器学习、路径规划、信号处理等多个技术方向,配套提供网盘下载链接,便于用户获取完整资源。; 适合人群:具备Matlab/Simulink使用基础的高校研究生、科研人员及从事新能源汽车系统仿真的工程技术人员。; 使用场景及目标:①开展混合动力汽车能量管理策略的研究与仿真验证;②学习基于Simscape的物理系统建模方法;③作为教学案例用于车辆工程或自动化相关课程的实践环节;④与其他优化算法(如智能优化、强化学习)结合,实现控制策略的优化设计。; 阅读建议:建议使用者先熟悉Matlab/Simulink及Simscape基础操作,结合文档中的模型结构逐步理解各模块功能,可在此基础上修改参数或替换控制算法以满足具体研究需求,同时推荐访问提供的网盘链接获取完整代码与示例文件以便深入学习与调试。
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