java集合

本文详细介绍了Java集合框架的基本概念,包括Collection、List、Set等接口及其典型实现类如ArrayList、LinkedList、HashSet等。同时,还列举了这些集合的主要方法,帮助读者快速掌握集合的使用。

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集合

集合基本结构

Collection是所有集合的顶层接口,包含了List和Set接口,

List有实现类ArrayList,LinkedList,Vector

Set有实现类HashSet  TreeSet

集合优点:一般用来存储对象,没有长度限制,不需要在创建集合时就赋予长度,可以存储任何类型

Collection

常用方法:

add() 向集合中添加元素

size() 获得集合的长度

remove() 移除集合中的指定元素

 

 

List  有序可重复

List的常用方法:

add()  向list集合中添加数据

size() 求取list集合的长度

remove(object) 根据内容移除

remove(index) 根据下标移除集合中的元素

get(index)  根据下标获得集合中的指定对象

set(index,val)  根据下标,重新设置某元素

 

Set   无序不可重复

常用方法:

add();   向set集合中添加一个元素

remove() 移除set集合中的指定元素,根据内容移除

size() 获得set集合的长度

 

 

内容概要:本文介绍了基于SMA-BP黏菌优化算法优化反向传播神经网络(BP)进行多变量回归预测的项目实例。项目旨在通过SMA优化BP神经网络的权重和阈值,解决BP神经网络易陷入局部最优、收敛速度慢及参数调优困难等问题。SMA算法模拟黏菌寻找食物的行为,具备优秀的全局搜索能力,能有效提高模型的预测准确性和训练效率。项目涵盖了数据预处理、模型设计、算法实现、性能验证等环节,适用于多变量非线性数据的建模和预测。; 适合人群:具备一定机器学习基础,特别是对神经网络和优化算法有一定了解的研发人员、数据科学家和研究人员。; 使用场景及目标:① 提升多变量回归模型的预测准确性,特别是在工业过程控制、金融风险管理等领域;② 加速神经网络训练过程,减少迭代次数和训练时间;③ 提高模型的稳定性和泛化能力,确保模型在不同数据集上均能保持良好表现;④ 推动智能优化算法与深度学习的融合创新,促进多领域复杂数据分析能力的提升。; 其他说明:项目采用Python实现,包含详细的代码示例和注释,便于理解和二次开发。模型架构由数据预处理模块、基于SMA优化的BP神经网络训练模块以及模型预测与评估模块组成,各模块接口清晰,便于扩展和维护。此外,项目还提供了多种评价指标和可视化分析方法,确保实验结果科学可信。
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