Java 中的 String,StringBuffer,StringBuilder

本文详细介绍了Java中String、StringBuffer和StringBuilder的区别与应用。探讨了String的不可变性带来的优势及StringBuffer与StringBuilder的设计哲学,包括它们在线程安全方面的考量。

1、String

String 是一个由 final 关键字修饰的类,内部维护一个同样由 final 修饰的 char 数组。对于 String 的操作,本质上都是对内部 char 数组的操作。因此在内存中,String 是不可变的。这么做带来的好处在于,提高性能以及可能减少一定的内存使用。在编译阶段,String 常量会被放在常量池中,编译器检测到相同的 String 常量,会让它们指向同一个常量。或者在运行的时候,对于一个 String 的 subString 操作,可以复用内部的 char 数组,因此可以在一定程度上,对 subString 的操作速度会大大提高,同时也减少了内存的开销。由于 String 是不可变的,因此对于一个已经存在的 String 进行例如 subString 之类的操作是线程安全的,但是 String 是一个引用类型,因此如果多线程对于该引用进行修改,同样会有跨线程的问题。解决的办法跟普通对象一样,例如 volatile 修饰,使用 AtomicReference 进行包装,或者用 final 进行修饰等。

2、StringBuffer

String 的缺陷在于,如果对字符串有频繁的修改,将会产生大量的对象,增加性能的开销,也会带来垃圾回收器的负担,为了解决这个问题引入 StringBuffer 对象。StringBuffer 内部同样维护一个 char 数组,与 String 不同的是,该数组是可变的。StringBuffer 的方法多由 synchronized 修饰,因此 StringBuffer 是线程安全的。

3、StringBuilder

StringBuffer 与 StringBuilder 的区别在于多线程的处理,StringBuilder 在多线程操作的时候会有看跨线程的问题,因此 StringBuilder 必须单线程的情况下操作。由于不需要关心跨线程的问题,在单线程环境下,StringBuilder 的性能会高于 StringBuffer。

内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)与多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习与启发因子优化,实现路径的动态调整与多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算与参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练与融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法与神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑与实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策与环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型与MATLAB实践,建议读者在理解ACO与MLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
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