JSE -->深入剖析final关键字效率的问题

本文探讨了final关键字在Java中的应用,包括修饰变量、方法和类的作用及其带来的性能优势,并通过实验对比了final方法与普通方法的执行效率。

1:问题的产生背景

2:分析情况

3:案例测试

4:总结

 

1:问题产生的原因 

        在查看J2ME api 中我们常常会发现一些类甚至方法,字段都被声明成了final的!那么为什么会这么声明呢 ?这样声明有什么好处吗?

 

2:我个人喜欢在遇到困难的时候总是第一时间去看那本JAVA 圣经《THINKING IN JAVA》在这里找到了答案,现在归纳如下:

      ①:当修饰的是一个数据时 :

           a:如果此数据是一个主类型的数据那么表示此数据是一个常数,必须要给予初始化,当初始化的时候就给定了一个常数值的话表示此值是在编译时期就可以知道的,这个最大的好处就是可以进行一些编译时期的运算,减少了运行时期的负担。如果不是给定的一个确定的数据,比如使用random 随机产生的一个数用来进行初始化final修饰的变量则表明此常量不是编译时期知道的!

           b:如果此数据是一个引用类型的表明了这个句柄是一个常数不能再指向其他的对象了,但是对象的改变是不受约束的!

      ②:当修饰的是一个方法时 :

           声明一个方法为final 的两个好处是: a :为方法上锁,防止任何的继承类修改此方法类的内容 b: 效率更快(代码1-1有验证)

      ③:当修饰的是一个类时 :

           声明一个类为final的最大好处就是保护此类。这也是为什么api中会声明为final 的原因了!

 

3:案例测试

                  

 

4:总结: 由此可见加了final的方法执行效率是要比不加的方法快的,加了的跟正常执行的基本上差不多,不过还是稍有优势。所以当需要的时候是可以进行加的。另外一点当你声明一个方法为private的时候其实默认的已经声明为了final 的。故而可以不加的!

 

不足之处:欢迎拍砖!

### 关于VSCopilot中出现的'No lowest priority node found'错误 在解决“VSCopilot No lowest priority node found”错误时,需要从以下几个方面进行分析和排查。尽管引用内容并未直接提及此问题,但可以结合相关背景知识和技术细节来提供解决方案。 #### 1. 错误原因分析 此错误通常出现在基于图或树结构的优先级队列算法中,例如A*搜索、Dijkstra算法或其他路径规划算法。可能的原因包括: - **优先级队列为空**:在尝试提取最低优先级节点时,优先级队列中没有任何元素[^3]。 - **初始化问题**:未正确初始化优先级队列或其内部数据结构。 - **逻辑错误**:算法逻辑中可能存在缺陷,导致某些节点未被正确插入或更新。 #### 2. 解决方案 以下是几种可能的解决方案: ##### (1) 检查优先级队列的状态 确保在执行提取操作之前,优先级队列中至少包含一个节点。可以通过以下代码片段验证队列状态: ```python if not priority_queue: raise ValueError("Priority queue is empty") ``` ##### (2) 初始化检查 确认优先级队列是否已正确初始化,并且所有必要的节点均已插入。例如,在使用`heapq`库时,确保初始列表为空或包含有效元素: ```python import heapq priority_queue = [] heapq.heappush(priority_queue, (priority, node)) ``` ##### (3) 调试路径规划逻辑 如果错误发生在路径规划算法中,需仔细检查以下部分: - **启发式函数**:确保启发式函数返回的值合理且非负。 - **节点更新逻辑**:验证是否正确更新了节点的优先级和父节点信息。 ##### (4) 日志记录与调试 通过日志记录工具跟踪优先级队列的状态变化,以便定位问题根源。例如: ```python import logging logging.basicConfig(level=logging.DEBUG) logging.debug(f"Current priority queue: {priority_queue}") ``` #### 3. 示例代码 以下是一个简单的A*算法实现,展示了如何避免“No lowest priority node found”错误: ```python import heapq def a_star(start, goal, neighbors_fn, heuristic_fn): open_set = [] heapq.heappush(open_set, (0, start)) # 初始节点入队 came_from = {} g_score = {start: 0} while open_set: current_priority, current_node = heapq.heappop(open_set) if current_node == goal: return reconstruct_path(came_from, current_node) for neighbor in neighbors_fn(current_node): tentative_g_score = g_score[current_node] + 1 # 假设每步代价为1 if neighbor not in g_score or tentative_g_score < g_score[neighbor]: came_from[neighbor] = current_node g_score[neighbor] = tentative_g_score f_score = tentative_g_score + heuristic_fn(neighbor, goal) heapq.heappush(open_set, (f_score, neighbor)) raise ValueError("No path found") # 如果无解,则抛出异常 def reconstruct_path(came_from, current): total_path = [current] while current in came_from: current = came_from[current] total_path.append(current) return total_path[::-1] ``` #### 4. 结合引用内容的思考 虽然引用内容主要涉及模仿学习和硬件系统设计,但可以从算法优化的角度借鉴其思想。例如,通过动作分块减少任务的有效视界[^2],类似地,在路径规划中可以将复杂问题分解为多个子问题,从而降低错误发生的概率。 --- ###
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