StringBuilder和StringBuffer的使用

本文通过对StringBuilder和StringBuffer的非官方试验测试,总结出两者在不同情况下的性能表现。指出在构造时指定容量可以显著提高性能,同时讨论了多线程安全性问题。
通过非官方试验测试,StringBuilder和StringBuffer的测试总结如下:
1. 为了获得更好的性能,在构造 StirngBuffer 或 StirngBuilder 时应尽可能指定它的容量。当然,如果你操作的字符串长度不超过 16 个字符就不用了。

2. 相同情况下使用 StirngBuilder 相比使用 StringBuffer 仅能获得 10%~15% 左右的性能提升,但却要冒多线程不安全的风险。而在现实的模块化编程中,负责某一模块的程序员不一定能清晰地判断该模块是否会放入多线程的环境中运行,因此:除非你能确定你的系统的瓶颈是在 StringBuffer 上,并且确定你的模块不会运行在多线程模式下,否则还是用 StringBuffer 吧 J

3. 用好现有的类比引入新的类更重要。很多程序员在使用 StringBuffer 时是不指定其容量的(至少我见到的情况是这样),如果这样的习惯带入 StringBuilder 的使用中,你将只能获得 10 %左右的性能提升(不要忘了,你可要冒多线程的风险噢);但如果你使用指定容量的 StringBuffer ,你将马上获得 45% 左右的性能提升,甚至比不使用指定容量的 StirngBuilder 都快 30% 左右。
基于遗传算法的微电网调度(风、光、蓄电池、微型燃气轮机)(Matlab代码实现)内容概要:本文档介绍了基于遗传算法的微电网调度模型,涵盖风能、太阳能、蓄电池微型燃气轮机等多种能源形式,并通过Matlab代码实现系统优化调度。该模型旨在解决微电网中多能源协调运行的问题,优化能源分配,降低运行成本,提高可再生能源利用率,同时考虑系统稳定性与经济性。文中详细阐述了遗传算法在求解微电网多目标优化问题中的应用,包括编码方式、适应度函数设计、约束处理及算法流程,并提供了完整的仿真代码供复现与学习。此外,文档还列举了大量相关电力系统优化案例,如负荷预测、储能配置、潮流计算等,展示了广泛的应用背景技术支撑。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事微电网、智能电网优化研究的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习遗传算法在微电网调度中的具体实现方法;②掌握多能源系统建模与优化调度的技术路线;③为科研项目、毕业设计或实际工程提供可复用的代码框架与算法参考; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注目标函数构建与约束条件处理,同时可参考文档中提供的其他优化案例进行拓展学习,以提升综合应用能力。
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