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深度对比 ArrayList 与 LinkedList：从底层数据结构到增删查改的性能差异实测
在Java集合框架中，ArrayList和LinkedList是两种常用的List实现，它们在底层数据结构、内存占用和操作性能上有显著差异。本文将从底层原理出发，逐步分析增删查改操作的性能特点，并通过模拟实测（基于理论时间复杂度和常见基准测试）来量化差异。实测部分将提供Java代码示例，帮助您直观理解。ArrayList：LinkedList：关键差异：ArrayList适合读多写少场景，LinkedList适合写多读少场景。基于时间复杂度理论，对比不同操作：增（Add）：删（Delete）：查（Get）：
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大数据Spark（七十二）：Transformation转换算子repartition和coalesce使用案例
本文介绍了Spark中两种分区调整算子：repartition和coalesce。repartition可以进行分区增减，但总会触发shuffle操作，适合提高并行度；coalesce主要用于减少分区，默认不触发shuffle，效率更高。文章通过Java和Scala代码示例演示了两种操作的效果，特别指出repartition(numPartitions)等同于coalesce(numPartitions,true)。当coalesce设置的分区数大于原分区数且shuffle=false时，操作不会生效。
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- 月巴月巴白勺合鸟月半
- 2004年获得Borland亚洲区技术专家称号。 2007年研发的笔迹鉴定系统在黑龙江公安厅、中国刑警学院、福建警察学院等单位上线。 2008年研发的EHR系统通过NIST（美国国家标准与技术研究院）的认证。 2014年研发的医疗语音识别和电子病历服务在同类服务中排名全球第三。 2018年研发了美国加州政府社会福利系统。 2022年研发的DocPrep项目已经有300多家医院客户，每年处理2.1亿页的PDF。 2022年研发的Coding项目已经有320多家医院客户。 2023年Coding和DocPrep项目为美国150,000多名临床医生提供服务。 2025年获得微软最有价值专家MVP称号
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