SDK -  (5) - ArrayMap

本文深入探讨了ArrayMap与HashMap两种数据结构的区别,包括它们的内部结构、工作原理及各自的优缺点。ArrayMap适用于数据量小、内存要求高的场景,如Android应用中,其内存占用优于HashMap,但在数据量大时查询效率较低。

一、内部结构

 

 

二、原理

数据结构2个数组,一个存key的hash值 ,一个存key和value的值。

Get操作

    ->  通过key值得到hash值 ->  通过2分查找求出index (数据量大 效率降低原因之一)

    -> key = Arrays[2*index]   value =  Arrays[2*index +1]   

 

Put操作

    ->  找到index , 如果index没找到  返回~index值

    ->  扩容 1.5倍 (<4时 4个,>4&&<8 8个)

 

 

三、对比hashMap优缺点

不同点

1、ArrayMap采用的数据结构是两个一维数组,而HashMap使用的是一维数组和单链表数据结构

2、ArrayMap默认容量为0,而HashMap默认容量是16。

3、ArrayMap没有最大容量的限制,直到报oom,而HashMap最大容量最大是Integer.MAX_VALUE

4、ArrayMap默认每次扩容时原来容量一半的增量(大于4小于8时申请8个,小于4时申请4个),而HashMap默认每次扩容时原来容量2倍的增量

优点:

1、相比HashMap内存空间更优,因为比HashMap少了一个实体类进行装饰

2、容量为4或者8时又缓存复用功能

3、扩容比HashMap高效,因为HashMap扩容时相当于重构,需要重新重新计算hash值和移动元素;而ArrayMap扩容时只需拷贝

缺点:

1、数据量大的情况下查询效率比HashMap差

2、存取效率比HashMap低,因为每次存取都需要二分法找到对应的下标

3、没有实现Serializable,不便在Android bundle进行传输

 

四、使用场景

1、数据量小,建议百量级别

2、内存要求高

参考:https://www.jianshu.com/p/1a14fc87b935

Matlab基于粒子群优化算法及鲁棒MPPT控制器提高光伏并网的效率内容概要:本文围绕Matlab在电力系统优化与控制领域的应用展开,重点介绍了基于粒子群优化算法(PSO)和鲁棒MPPT控制器提升光伏并网效率的技术方案。通过Matlab代码实现,结合智能优化算法与先进控制策略,对光伏发电系统的最大功率点跟踪进行优化,有效提高了系统在不同光照条件下的能量转换效率和并网稳定性。同时,文档还涵盖了多种电力系统应用场景,如微电网调度、储能配置、鲁棒控制等,展示了Matlab在科研复现与工程仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及从事新能源系统开发的工程师;尤其适合关注光伏并网技术、智能优化算法应用与MPPT控制策略研究的专业人士。; 使用场景及目标:①利用粒子群算法优化光伏系统MPPT控制器参数,提升动态响应速度与稳态精度;②研究鲁棒控制策略在光伏并网系统中的抗干扰能力;③复现已发表的高水平论文(如EI、SCI)中的仿真案例,支撑科研项目与学术写作。; 阅读建议建议结合文中提供的Matlab代码与Simulink模型进行实践操作,重点关注算法实现细节与系统参数设置,同时参考链接中的完整资源下载以获取更多复现实例,加深对优化算法与控制系统设计的理解。
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