arraylist和LinkedList

本文通过具体示例介绍了如何使用Java中的ArrayList和LinkedList两种集合类。包括创建不同类型的集合对象、添加元素、遍历并打印集合内容等操作。

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public static void main(String[] args) {
ArrayList<Integer> arraylist=new ArrayList<>();//创建arraylist对象,指定int类型
arraylist.add(1);//添加int类
arraylist.add(2);//添加int类
arraylist.add(3);//添加int类
for(int i=0;i<arraylist.size();i++){//寻遍arraylist的for循环
int tmp= arraylist.get(i);//tmp中转存储变量int类型
System.out.println(tmp);}//打印

                LinkedList<String> linkedList=new LinkedList<>();//创建arraylist对象,指定String类型

linkedList.add("今天");//添加String类
linkedList.add("天气");//添加String类
linkedList.add("很好");//添加String类
linkedList.addFirst("1");//添加String类
for(int i=0;i<linkedList.size();i++){//寻遍linkedList的for循环
String tmp=linkedList.get(i);//tmp中转存储变量int类型
System.out.println(tmp);//打印
}

}


arraylist和LinkedList默认为object类。arraylist的add地址索引是从1开始的,arraylist的remove是从0开始的。


内容概要:该PPT详细介绍了企业架构设计的方法论,涵盖业务架构、数据架构、应用架构技术架构四大核心模块。首先分析了企业架构现状,包括业务、数据、应用技术四大架构的内容关系,明确了企业架构设计的重要性。接着,阐述了新版企业架构总体框架(CSG-EAF 2.0)的形成过程,强调其融合了传统架构设计(TOGAF)领域驱动设计(DDD)的优势,以适应数字化转型需求。业务架构部分通过梳理企业级专业级价值流,细化业务能力、流程对象,确保业务战略的有效落地。数据架构部分则遵循五大原则,确保数据的准确、一致高效使用。应用架构方面,提出了分层解耦服务化的设计原则,以提高灵活性响应速度。最后,技术架构部分围绕技术框架、组件、平台部署节点进行了详细设计,确保技术架构的稳定性扩展性。 适合人群:适用于具有一定企业架构设计经验的IT架构师、项目经理业务分析师,特别是那些希望深入了解如何将企业架构设计与数字化转型相结合的专业人士。 使用场景及目标:①帮助企业组织梳理业务流程,优化业务能力,实现战略目标;②指导数据管理应用开发,确保数据的一致性应用的高效性;③为技术选型系统部署提供科学依据,确保技术架构的稳定性扩展性。 阅读建议:此资源内容详尽,涵盖企业架构设计的各个方面。建议读者在学习过程中,结合实际案例进行理解实践,重点关注各架构模块之间的关联协同,以便更好地应用于实际工作中。
资 源 简 介 独立分量分析(Independent Component Analysis,简称ICA)是近二十年来逐渐发展起来的一种盲信号分离方法。它是一种统计方法,其目的是从由传感器收集到的混合信号中分离相互独立的源信号,使得这些分离出来的源信号之间尽可能独立。它在语音识别、电信医学信号处理等信号处理方面有着广泛的应用,目前已成为盲信号处理,人工神经网络等研究领域中的一个研究热点。本文简要的阐述了ICA的发展、应用现状,详细地论述了ICA的原理及实现过程,系统地介绍了目前几种主要ICA算法以及它们之间的内在联系, 详 情 说 明 独立分量分析(Independent Component Analysis,简称ICA)是近二十年来逐渐发展起来的一种盲信号分离方法。它是一种统计方法,其目的是从由传感器收集到的混合信号中分离相互独立的源信号,使得这些分离出来的源信号之间尽可能独立。它在语音识别、电信医学信号处理等信号处理方面有着广泛的应用,目前已成为盲信号处理,人工神经网络等研究领域中的一个研究热点。 本文简要的阐述了ICA的发展、应用现状,详细地论述了ICA的原理及实现过程,系统地介绍了目前几种主要ICA算法以及它们之间的内在联系,在此基础上重点分析了一种快速ICA实现算法一FastICA。物质的非线性荧光谱信号可以看成是由多个相互独立的源信号组合成的混合信号,而这些独立的源信号可以看成是光谱的特征信号。为了更好的了解光谱信号的特征,本文利用独立分量分析的思想方法,提出了利用FastICA算法提取光谱信号的特征的方案,并进行了详细的仿真实验。 此外,我们还进行了进一步的研究,探索了其他可能的ICA应用领域,如音乐信号处理、图像处理以及金融数据分析等。通过在这些领域中的实验应用,我们发现ICA在提取信号特征、降噪信号分离等方面具有广泛的潜力应用前景。
标题Spring框架在大型超市前后台系统中的应用研究AI更换标题第1章引言介绍研究背景、意义,分析国内外在该领域的研究现状,并概述论文的研究方法创新点。1.1研究背景与意义阐述Spring框架在大型超市前后台系统中的应用背景及其实际意义。1.2国内外研究现状分析国内外关于Spring框架在大型超市前后台系统中的应用研究现状。1.3研究方法与创新点介绍论文的研究方法,并突出论文的创新之处。第2章Spring框架及相关技术概述对Spring框架进行简要介绍,包括其核心特性相关技术。2.1Spring框架简介概述Spring框架的基本概念、主要特点优势。2.2Spring框架的核心组件详细介绍Spring框架的核心组件,如IoC容器、AOP等。2.3与Spring框架相关的技术阐述与Spring框架紧密相关的技术,如Spring MVC、Spring Data等。第3章大型超市前后台系统需求分析对大型超市前后台系统的需求进行详细分析,为后续系统设计奠定基础。3.1前台系统需求分析分析前台系统的功能需求,如商品展示、购物车管理等。3.2后台系统需求分析分析后台系统的功能需求,如商品管理、订单处理等。3.3非功能性需求分析讨论系统的性能、安全性等非功能性需求。第4章基于Spring框架的大型超市前后台系统设计根据需求分析结果,设计基于Spring框架的大型超市前后台系统。4.1系统架构设计设计系统的整体架构,包括前后台系统的交互方式、数据流向等。4.2数据库设计设计系统的数据库结构,包括表结构、数据关系等。4.3界面设计设计前后台系统的用户界面,确保用户友好性交互性。第5章系统实现与测试详细阐述系统的实现过程,并对系统进行测试以验证其功能性能。5.1系统实现按照系统设计,实现前后台系统的各个功能模块。5.2系统测试对系统进行功能测试、性能测试等,确保系统满足需求并具有稳定性
ArrayListLinkedList是两种不同的数据结构实现。ArrayList是基于动态数组的数据结构,而LinkedList是基于双向链表的数据结构。它们在不同的操作上有不同的效率。 对于随机访问的getset方法,ArrayList要优于LinkedList。因为ArrayList基于数组,获取任意元素的位置时间复杂度为O(1),而LinkedList基于链表,时间复杂度为O(n)。所以如果需要频繁进行随机访问操作,使用ArrayList会更高效。\[2\] 对于新增删除操作addremove,LinkedList比较占优势。因为如果ArrayList不是在尾部进行新增删除时,数组会进行前移或后移,导致时间复杂度为O(n)。而LinkedList只需要修改prevnext指针,时间复杂度为O(1)。所以如果需要频繁进行新增删除操作,使用LinkedList会更高效。\[2\] 另外,ArrayList的优点是可以按下标查询元素,而不需要遍历整个链表。相比之下,LinkedList需要对底层链表进行遍历才能找到指定下标的元素。所以在需要按下标查询元素的场景下,ArrayList更具优势。\[3\] 综上所述,ArrayListLinkedList在不同的操作上有不同的效率优势。根据具体的需求,选择合适的数据结构可以提高程序的效率。 #### 引用[.reference_title] - *1* *2* [JAVA中ArrayListLinkedList的区别](https://blog.youkuaiyun.com/m0_50373778/article/details/124480121)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *3* [ArrayListLinkedList区别?看完秒懂~](https://blog.youkuaiyun.com/m0_68103666/article/details/124105939)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]
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