java中集合 list Map arraylist linkedlist hashmap

本文深入探讨了Java集合框架中的Map和List,包括它们的基本结构、实现类及常用方法。从ArrayList和LinkedList的特性比较,到HashMap的工作原理,为您详细解读集合框架在实际开发中的应用。

 集合框架类的基本结构

            Iterable                            Map

          

            Collection                          HashMap

 

             List

      ArrayList   LinkedList

List是接口, ArrayList和LinkedList是List接口的实现类。

ArrayList:可变长度的数组,有序线性存储数据。

常用的方法:

List.add()

List.get()

List.remove();

List.contains();

List.size();

Arraylist存储的数据时有序的,善于用来做遍历操作

LinkedList:线性列表存储数据,善于用来做插入和删除的操作

LinkedList特有的方法:addFirst()  addLast()等,是实现类里面的方法,在List接口里面不存在这些方法。

集合的长度是可变的,所以用来存储的数据可以很灵活。

Map:以键值对的方式来存储数据 Key  Value

Map.put(key,value);

Map是接口,hashMap是其实现类, 泛型的使用可以在这里 

Map<String,String> map = new HashMap<String,String>();

内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,涵盖正向与逆向运动学求解、正向动力学控制,并采用拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,所有内容均通过Matlab代码实现。同时结合RRT路径规划与B样条优化技术,提升机械臂运动轨迹的合理性与平滑性。文中还涉及多种先进算法与仿真技术的应用,如状态估计中的UKF、AUKF、EKF等滤波方法,以及PINN、INN、CNN-LSTM等神经网络模型在工程问题中的建模与求解,展示了Matlab在机器人控制、智能算法与系统仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定Ma六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)tlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、人工智能等相关领域的科研人员及研究生;熟悉运动学、动力学建模或对神经网络在控制系统中应用感兴趣的工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现六自由度机械臂的精确运动学与动力学建模;②利用人工神经网络解决传统解析方法难以处理的非线性控制问题;③结合路径规划与轨迹优化提升机械臂作业效率;④掌握基于Matlab的状态估计、数据融合与智能算法仿真方法; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点理解运动学建模与神经网络控制的设计流程,关注算法实现细节与仿真结果分析,同时参考文中提及的多种优化与估计方法拓展研究思路。
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