java容器的整理(version0.1)

本文深入探讨Java集合框架的核心组件,包括Comparable与Comparator的区别、Set的不同实现及其存储顺序、Queue的操作特性以及Map的各种实现方式。此外,还介绍了如何正确实现equals()和hashCode()方法以确保自定义对象能在集合中正确工作。

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这方面的内容是根据thinking in java这本书为基本参考资料的,首先看一下java中的Container的简化图:


可能有人会做thinking in java(4th)的练习,那么参考答案在这里:http://greggordon.org/java/tij4/solutions.htm 感谢这位大哥的无私贡献……

 

1、Comparable与Comparator的区别:

 

public interface Comparable<T>此接口强行对实现它的每个类的对象进行整体排序。这种排序被称为类的自然排序,类的 compareTo 方法被称为它的自然比较方法。实现此接口的对象列表(和数组)可以通过 Collections.sort(和Arrays.sort)进行自动排序。实现此接口的对象可以用作有序映射中的键或有序集合中的元素,无需指定比较 器。

public interface Comparator<T>强行对某个对象 collection 进行整体排序 的比较函数。可以将 Comparator 传递给
sort 方法(如 Collections.sort 或 Arrays.sort),从而允许在排序顺序上实现精确控制。还可以使用 Comparator 来控
制某些数据结构(如有序set-TreeSet或有序映射)的顺序,或者为那些没有自然顺序的对象 collection 提供排序。

 

使用Comparable有其局限性,对于一个给定的类,只能实现这个接口一次。如果在一个集合中需要按照编号对部件进行排序,在另一个集合中需要对此种部件按照另一种属性(比如按照描述信息)排序,而这个类的创建者并没有实现Comparable接口,那么在这种情况下,可以通过将Comparator对象传递给TreeSet构造器来告诉树集使用不同的比较方法。

 

SortedSet<Item> sortByDescription = new TreeSet<Item>(new 
Comparator<Item>()
{
	public int compare(Item a, Item b){
	String descA = a.getDescription();
	String descB = b.getDescription();
	return descA.compareTo(descB);
}});
 

参考:http://zhanghu198901.iteye.com/blog/1575164 (看评论思考)

API: http://docs.oracle.com/javase/6/docs/api/java/lang/Comparable.html

        http://docs.oracle.com/javase/6/docs/api/java/util/Comparator.html

 

2、Set和存储顺序

 


Set (interface)
Each element that you add to the Set must be unique; otherwise, the Set doesn’t add the duplicate element. Elements added to a Set must at least define equals( ) to establish object uniqueness. Set has exactly the same interface as Collection. The Set interface does not guarantee that it will maintain its elements in any particular order.
HashSet*
For Sets where fast lookup time is important. Elements must also define hashCode( ).
TreeSet
An ordered Set backed by a tree. This way, you can extract an ordered sequence from a Set. Elements must also implement the Comparable interface.
LinkedHashSet
Has the lookup speed of a HashSet, but internally maintains the order in which you add the elements (the insertion order) using a linked list. Thus, when you iterate through the Set, the results appear in insertion order. Elements must also define hashCode( ).

 


Set (interface)存入Set的每个元素都必须是唯一的,因为Set的不保存重复元素。加入Set的元素必须定义equals()方法一确保对象的唯一性。Set与Collection有完全一样的接口。Set接口不保证维护元素的次序。
HashSet*为快速查找而设计的Set。存入的元素必须实现hashcode()方法,至多包含一个null元素。
TreeSet保持次序的Set,底层为树结构。使用它可以从Set中提取有序的序列,元素必须实现Comparable接口,它是SortedSet的唯一实现。
LinkedHashSet

具有HashSet的查询速度,且内部使用链表维护元素的顺序(插入的次序)。当遍历Set时,结果会按照插入的顺序的显示,元素也必须定义hashcode()方法。

 

 

散列表(hash table):可以快速的查找对象,在java中散列表用链表数组实现。每个列表被称为桶(bucket),要想查找表中对象的位置,就要先计算它的散列码,然后与桶的总数取余,所得到的结果就是保存这个元素的索引。,如某个对象的散列码为76268,并且有128个桶,对象应该保存在地108号桶中。有时候会遇到桶被占满的情况,这也是不可避免的,这种现象被称为散列冲突(hash collision)。散列表可以实现几个重要的数据结构,其中最简单的就是set类型(HashSet)。

 

3、Queue

队列(Queue)是一个典型的先进先出的容器。即从容器的一端放入事物,从另一端取出,并且事物放入容器的的顺序与取出的顺序一致。队列常被当做一种可靠的将对象从程序的某个区域传输到另一个区域的途径。队列在并发编程中特别重要,因为他们可以安全的将对象从一个任务传输给另一个任务。

 

抛出异常 返回特殊值
插入 add(e) offer(e)
移除 remove() poll()
检查 element() peek()

 

插入操作的后一种形式(返回特殊值)是用于专门为有容量限制的 Queue 实现设计的;在大多数实现中,插入操作不会失败。具体内容可以查看Queue的API: http://docs.oracle.com/javase/6/docs/api/java/util/Queue.html

 

LinkedList提供了方法以支持队列的行为,并且实现了Queue接口,因此LinkedList可以作为Queue的一种实现。你可以将LinkedList向上转型为Queue以使用。

LinkedList本身还具有实现栈的所有功能方法,因此可以将LinkedList作为栈使用(“栈”通产是指后进先出的容器,你可以类比的事物是装有弹簧的储存器中的自助餐托盘,最后装入的肯定是最先拿出来使用的 )。

 

 

4、理解Map

HashMap*Map基于散列表的实现(它取代了Hashtable)。插入和查询“键值对”的开销是固定的。可以通过构造器设置容量和负载因子,以调整容器的性能。如果要用自己的类作为HashMap的键,那么要同时覆盖equals()方法和hashcode()方法。
LinkedHashMap类似于HashMap,但是迭代遍历它时,取得”键值对“的顺序是它的插入顺序,或者是最近最少使用(LRU-Least-recently-used)的次序。比HashMap慢一点,但是迭代遍历时反而更快,因为它使用链表维护内部次序。
TreeMap基于红黑树的实现,查看”键“或者”键值对“时,他们会被排序(次序由Comparable或者Comparator决定)。TreeMap的特点在于,所得到的结果是经过排序的。

 

对Map中使用键的要求与对Set中使用键的要求一致。任何键都必须有一个equals()方法;如果键被用于散列Map,那么它需要恰当的hashcode()方法;如果键被用于TreeMap,那么它必须实现Comparable。再次强调,默认的Object.equals()只是比较对象的地址,如果要使用自己的类作为HashMap的键没那么必须同时重载hashcode()和equals()。

使用散列的目的在于:想使用一个对象来查找另一个对象。

(未完待续)

 

<think>嗯,用户问的是如何将大型模型Java结合使用。首先,我需要明确用户的需求。大型模型通常指的是像ChatGLM、GPT这样的模型,而Java是企业级应用常用的语言。结合这两者,用户可能希望在Java应用中集成大模型的功能,比如自然语言处理、预测分析等。 首先,我得考虑现有的工具和库。Java本身有Deeplearning4j这样的深度学习框架,可能可以用来加载和运行预训练的大模型。但大模型通常需要较高的计算资源,Java应用可能需要调用外部服务或者使用本地库。另外,像Hugging Face的Transformers库主要是Python的,但Java可以通过HTTP API调用这些模型,比如部署成REST服务后用Java客户端调用。 然后,用户可能需要具体的集成方法。比如,使用Java调用Python模型服务,或者使用ONNX格式的模型在Java中运行。ONNX Runtime支持Java,这可能是一个途径。另外,像Apache OpenNLP或者Stanford CoreNLP这些Java库虽然本身不是大模型,但可能结合大模型进行一些处理。 还要考虑性能问题。Java应用通常需要高效,而大模型推理可能较慢,需要优化。比如使用模型蒸馏、量化技术,或者异步调用避免阻塞主线程。 另外,用户可能关心实际的应用场景,比如在Java后端系统中集成聊天机器人、智能客服,或者数据分析。需要举一些例子,比如用Spring Boot创建一个API,调用大模型服务处理用户输入。 还要注意引用相关的资料。用户提供的引用中提到ChatGLM模型和多任务学习框架,可能可以提到这些模型如何通过API集成到Java中。比如引用[2]提到的ChatGLM-4模型,可以通过其提供的API进行调用。 可能还需要提到安全性、依赖管理、异常处理等方面。比如在Java中处理大模型的响应时,需要确保网络请求的安全性和稳定性,使用重试机制等。 总结下来,步骤可能包括:选择集成方式(直接调用库、API调用、本地部署)、处理模型输入输出、性能优化、实际应用案例,以及注意事项。需要分点详细说明,确保用户能一步步理解和实施。</think>### 大型模型Java结合使用的关键方法 #### 1. **通过API调用集成** - **实现原理**: 将大型模型(如ChatGLM-4[^2])部署为独立的服务(如RESTful API),Java通过HTTP请求其交互。 - **示例代码**: ```java // 使用Spring WebClient调用模型API WebClient client = WebClient.create("https://api.chatglm.com/v4"); String response = client.post() .uri("/generate") .bodyValue(Map.of("prompt", "Java如何调用大模型?")) .retrieve() .bodyToMono(String.class) .block(); ``` - **优势**: 解耦模型业务系统,支持多语言协同[^1]。 #### 2. **本地模型加载** - **技术选型**: 使用支持Java的推理引擎: - **Deeplearning4j**: 支持加载TensorFlow/PyTorch转换的模型 - **ONNX Runtime**: 通过ONNX格式实现跨平台部署 - **性能优化**: ```java // ONNX Runtime示例 OrtEnvironment env = OrtEnvironment.getEnvironment(); OrtSession.SessionOptions options = new OrtSession.SessionOptions(); options.setOptimizationLevel(OrtSession.SessionOptions.OptimizationLevel.ALL_OPT); OrtSession session = env.createSession("model.onnx", options); ``` #### 3. **混合架构设计** - **异步处理模式**: ```java // 使用CompletableFuture实现异步调用 ExecutorService executor = Executors.newVirtualThreadPerTaskExecutor(); CompletableFuture<String> future = CompletableFuture.supplyAsync(() -> { return modelClient.predict(input); }, executor); ``` - **缓存机制**: 使用Redis缓存高频请求结果 #### 4. **工程化实践** - **依赖管理**: ```xml <!-- Maven示例 --> <dependency> <groupId>org.deeplearning4j</groupId> <artifactId>deeplearning4j-core</artifactId> <version>1.0.0</version> </dependency> ``` - **监控指标**: - 推理延迟(P99 < 500ms) - 吞吐量(QPS ≥ 100) - 错误率(< 0.1%) #### 5. **典型应用场景** - **智能文档处理**: ```java // PDF解析+大模型摘要 PDFParser parser = new PDFParser(); String text = parser.parse("report.pdf"); String summary = model.summarize(text, 200); ``` - **代码辅助**: ```java // 代码生成示例 String prompt = "用Java实现快速排序"; String code = model.generateCode(prompt, Language.JAVA); ``` ### 关键挑战解决方案 1. **内存管理** - 使用分块处理:`input.split("\n\n").parallelStream()` - 配置JVM参数:`-XX:MaxDirectMemorySize=4G` 2. **性能优化** - 量化技术:FP32 → INT8 - 模型剪枝:移除冗余神经元 3. **安全防护** - 输入过滤: ```java String sanitized = input.replaceAll("[^\\p{L}\\p{N}\\s]", ""); ``` ### 演进路线建议 1. **原型阶段**:API调用快速验证 2. **生产部署**:Docker容器化+服务网格 3. **长期演进**:定制化模型微调
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