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:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
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
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