String, StringBuffer 和 StringBuilder区别

本文对比了String与StringBuffer的特点,强调了StringBuffer在字符串拼接操作中的性能优势。介绍了StringBuffer的使用方法及JVM在处理字符串拼接时的工作原理。此外,还提到了StringBuilder作为StringBuffer的替代品,在单线程环境下具有更高的效率。
[size=large]1. String 的长度是不可变的,StringBuffer的长度是可变的。如果对字符串中的长度经常进行操作,特别是内容要修改时,使用StringBuffer,如果最后需要String,那么使用StringBuffer的toString()方法。

2. 当我们进行字符拼接时,请使用StringBuffer类而非String类,因为前者将比后者快上百倍。

3. 简单的代码示例如下:

String str="You are nice.";
str+="I love you so much.";

如果用StringBuffer类的话,代码如下:

StringBuffer str= new StringBuffer("You are nice.");
str.append("I love you so much.");

从表面看来String类只用一个加号(+)便完成了字符串的拼接,而StringBuffer类却要调用一个append()方法,是否实现起来更简洁,更单纯呢?其实不然,让我们了解一下程序运行内部发生了哪些事情:

经编译后程序的bytecode(字节码)展示出了实质:在用String类对象直接拼接时,JVM会创建一个临时的StringBuffer类对象,并调用其append()方法完成字符串的拼接,这是因为 String类是不可变的,拼接操作不得不使用StringBuffer类(并且--JVM会将"You are nice."和"I love you so much."创建为两个新的String对象)。之后,再将这个临时StringBuffer对象转型为一个String,代价不菲!可见,在这一个简单的一次拼接过程中,我们让程序创建了四个对象:两个待拼接的String,一个临时StringBuffer,和最后将StringBuffer转型成为的String--它当然不是最初的str了,这个引用的名称没变,但它指向了新的String对象。

而如果直接使用StringBuffer类,程序将只产生两个对象:最初的StringBuffer和拼接时的String("I love you so much."),也不再需要创建临时的StringBuffer类对象而后还得将其转换回String对象。

可以想象,当我们的字符串要被循环拼接若干段时,用String类直接操作会带来多少额外的系统开销,生成多少无用的临时StringBuffer对象,并处理多少次无谓的强制类型转换哪。

4. 从 JDK 5 开始,为该类补充了一个单个线程使用的等价类,即 StringBuilder。与该类相比,通常应该优先使用 StringBuilder 类,因为它支持所有相同的操作,但由于它不执行同步,所以速度更快。[/size]
同步定位与地图构建(SLAM)技术为移动机器人或自主载具在未知空间中的导航提供了核心支撑。借助该技术,机器人能够在探索过程中实时构建环境地图并确定自身位置。典型的SLAM流程涵盖传感器数据采集、数据处理、状态估计及地图生成等环节,其核心挑战在于有效处理定位与环境建模中的各类不确定性。 Matlab作为工程计算与数据可视化领域广泛应用的数学软件,具备丰富的内置函数与专用工具箱,尤其适用于算法开发与仿真验证。在SLAM研究方面,Matlab可用于模拟传感器输出、实现定位建图算法,并进行系统性能评估。其仿真环境能显著降低实验成本,加速算法开发与验证周期。 本次“SLAM-基于Matlab的同步定位与建图仿真实践项目”通过Matlab平台完整再现了SLAM的关键流程,包括数据采集、滤波估计、特征提取、数据关联与地图更新等核心模块。该项目不仅呈现了SLAM技术的实际应用场景,更为机器人导航与自主移动领域的研究人员提供了系统的实践参考。 项目涉及的核心技术要点主要包括:传感器模型(如激光雷达与视觉传感器)的建立与应用、特征匹配与数据关联方法、滤波器设计(如扩展卡尔曼滤波与粒子滤波)、图优化框架(如GTSAM与Ceres Solver)以及路径规划与避障策略。通过项目实践,参与者可深入掌握SLAM算法的实现原理,并提升相关算法的设计与调试能力。 该项目同时注重理论向工程实践的转化,为机器人技术领域的学习者提供了宝贵的实操经验。Matlab仿真环境将复杂的技术问题可视化与可操作化,显著降低了学习门槛,提升了学习效率与质量。 实践过程中,学习者将直面SLAM技术在实际应用中遇到的典型问题,包括传感器误差补偿、动态环境下的建图定位挑战以及计算资源优化等。这些问题的解决对推动SLAM技术的产业化应用具有重要价值。 SLAM技术在工业自动化、服务机器人、自动驾驶及无人机等领域的应用前景广阔。掌握该项技术不仅有助于提升个人专业能力,也为相关行业的技术发展提供了重要支撑。随着技术进步与应用场景的持续拓展,SLAM技术的重要性将日益凸显。 本实践项目作为综合性学习资源,为机器人技术领域的专业人员提供了深入研习SLAM技术的实践平台。通过Matlab这一高效工具,参与者能够直观理解SLAM的实现过程,掌握关键算法,并将理论知识系统应用于实际工程问题的解决之中。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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