HashSet和TreeSet

集合与映射详解
本文探讨了Set集合中HashSet与TreeSet对重复元素的不同处理方式,并延伸到Map接口中的HashMap与TreeMap行为差异。强调了在Java集合框架中,如何处理重复元素及排序的重要性。
Set, 不能保存相等的对象。 HashSet和TreeSet都是Set, 它们似乎只有能否保持内部排序的区别,然而我却发现对于插入重复对象的处理上有着区别:

当HashSet中第二次保存重复对象时,会用它覆盖以前的;
而到了TreeSet,会保留以前的,忽略新的。TreeSet的对象必须实现Comparable,compareTo(Object o)返回0的话, 会忽略塞入的重复对象,这算得上是面对重复上的处理差异。

到了Map中,这个情况是否会发生在HashMap和TreeMap身上?也会的,因为set本来就是map实现的。
map的排序需要注意了,对于map,不能重复的是key, 能排序的也是key, 我就曾异想天开的以为是对value排序。如果要对values排序,可以将values全部取出,用一个TreeSet再putAll。
【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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