Collection Framework 笔记

本文深入探讨了Java中HashSet的工作原理及其实现方式,包括如何通过重写equals和hashCode方法确保对象唯一性,以及LinkedHashSet和TreeSet的特点。



 

  Java 2简化集合框架图

 

set集合众的对象唯一性的判断:

class ClientVO{
	private int id;
	private String name;
	
	public ClientVO(int id, String name) {
		super();
		this.id = id;
		this.name = name;
	}
	public int getId() {
		return id;
	}
	public void setId(int id) {
		this.id = id;
	}
	public String getName() {
		return name;
	}
	public void setName(String name) {
		this.name = name;
	}
	@Override
	public boolean equals(Object obj) {
		if (obj instanceof ClientVO) {
			ClientVO vo = (ClientVO) obj;
			if(this.getName()!=null && this.getName().equals(vo.getName())){
				return true;
			}
		}
		return false;
	}
	@Override
	public int hashCode() {
		return 32*id+id;
	}
	
}
private static void testHashSet(){
  HashSet set=new HashSet();
  set.add(new ClientVO(111,"ChoeLea"));// add item 1
  set.add(new ClientVO(111,"Joe")); // add item2 which has the same hashcode with item1
  set.add(new ClientVO(123,"Joe")); // item 3
  System.out.println(set.size());  //Result:3 
  set.add(new ClientVO(111,"Joe"));// item 4
  System.out.println(set.size());//Result:3 so the items 4 can not be added into the set
  System.out.println(set.contains(new ClientVO(11,"Joe")));//Result: false;
  System.out.println(set.contains(new ClientVO(111,"Joe11")));//Result: false;
  System.out.println(set.contains(new ClientVO(111,"Joe")));//Result: true;
 }

 HashSet  从hash这个关键字可以看出是无序的。 HashSet通过equals && hashCode 方法来判断是否重复。contain的判断也是同样的规则。HashSet是非线程安全。

LinkedHashSet 继承自HashSet,因此在判断是否重复上有同样的规则。

TreeSet是实现set接口有序的集合,所以所有加入TreeSet的对象需要实现Comparable 接口,否则将抛出异常: java.lang.ClassCastException

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法与Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模与线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计与优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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