Java集合篇

最新推荐文章于 2024-05-13 19:40:02 发布
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本文详细探讨了Java中的集合框架，包括ArrayList、LinkedList、HashMap、HashSet等数据结构的原理、使用场景及性能比较，帮助开发者理解和优化Java编程中的数据存储和操作。

Java集合篇

pengxiaoping66
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Java集合汇总篇
12-13 22万+
一. 集合框架 Java 集合框架一些列的接口和类来实现很多常见的数据结构和算法，例如 LinkedList 就是集合框架提供的实现了双向链表的数据结构，关于这一篇文章建议大家收藏，我会不断地完善和扩充它的内容，例如最下面的系列文章我以后也会对它进行不断的更新 集合框架的接口 集合框架提供了很多接口，这些接口都包含了特定的方法来实现对集合上的特定操作 ) 我们将要学习这些接口以及子接口和它们的各种实现类，在开始之前我们先简单学习一下这些广泛运用的接口，可以看到整个集合框架，总共有三个顶级接口Collecti
Java集合篇：Stack
张维鹏的博客
10-21 3749
在Java中Stack类表示后进先出（LIFO）的对象堆栈。栈是一种非常常见的数据结构，它采用典型的先进后出的操作方式完成的。每一个栈都包含一个栈顶，每次出栈是将栈顶的数据取出，如下：  Stack通过五个操作对Vector进行扩展，允许将向量视为堆栈。这个五个操作如下： 操作 操作 empty() 测试堆栈是否为空。 peek() 查看堆栈顶部的对象，但不从堆栈...
第十四章 Java集合
你好, 我在学java的博客
11-13 6016
创建TreeSet对象时如果传入了一个Comparator对象，就用实现的compare方法去除重复元素，如果方法返回0，就认为不应该添加；如果没有传入Comparator对象，则以添加对象的实现的Comparable接口的compareTo方法去除重复元素；原因：创建TreeSet对象时如果传入了一个Comparator对象，就用实现的compare方法比较；如果没有传入Comparator对象，则以添加对象的实现的Comparable接口的compareTo方法比较；第二次添加时，遍历所有的key。
一文整理总结常见Java面试题系列——Java集合篇（2022最新版）
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程序猿周周的博客
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集合是用于存放对象的容器，而集合类是 Java 的一种数据结构，常用的集合类定义在 java.util 包中。需要注意的是，集合类只能存放对象，不能存放基本数据类型，且是对象的引用，而非对象本身。好处提供高效的的数据结构和算法，挺高程序运行效率；提供通用 API 能力，降低开发和维护成本；RandomAccess 接口是 Java 集合框架中为了标记 List 集合是否支持随机访问而设计。
Java面试题总结 - Java集合篇（附答案）
学Java，找哪吒
05-30 1万+
第二章 Java集合 一、Java容器都有哪些？ 1、Collection （1）set HashSet、TreeSet （2）list ArrayList、LinkedList、Vector 2、Map HashMap、HashTable、TreeMap 二、Collection 和 Collections 有什么区别？ 1、Collection是最基本的集合接口，Collection派生了两个子接口list和set，分别定义了两种不同的存储方式。 2、Collections是一个.
java集合详解（长达两万字）
晚笛的博客
05-13 8847
collection接口和Map接口详解(包含底层源码解析)
【面试资料】Java集合篇 之 HashMap
weixin_45306667的博客
05-13 1037
全面解析Java中HashMap的相关知识，包括：实现原理、存储逻辑、扩容机制、常见面试题等内容。
【面试资料】Java集合篇 之 集合概述、复杂度分析、底层数据结构
weixin_45306667的博客
05-07 1236
简介Java集合的分类，介绍算法复杂度分析的方法，重点介绍Java集合的底层常见的数据结构，并分析这些数据结构完成各种操作时的时间复杂度，从而理解Java集合在实现的时候为什么要使用特定的数据结构。
【面试资料】Java集合篇 之 ArrayList
weixin_45306667的博客
05-11 1427
ArrayList的底层实现，包括重要的【扩容机制】，并讲解常见面试题。
超详细的Java面试题总结（三）之Java集合篇常见问题.docx
06-15
Java集合框架是编程中至关重要的部分，面试中经常会考察到这一领域的知识。下面将详细讨论在Java面试中常见的集合相关问题。 首先，我们要了解三种基本的集合接口：List、Set和Map。List接口用于存储一组有序且不...
Java基础篇：Java集合.pdf
04-24
该文档主要详细总结了Java集合的相关知识，包括Collection和Map接口、Collection接口的子接口List和Set接口以及具体的实现类、存储原理等；Map接口的子接口HashMap、LinkedHashMap、TreeMap、Properties等
面试题汇总三 Java 集合篇
u013575592的博客
10-16 914
前言 题目汇总来源史上最全各类面试题汇总，没有之一，不接受反驳 面试题汇总一 Java 语言基础篇 面试题汇总二 Java 多线程篇 面试题汇总三 Java 集合篇 面试题汇总四 JVM 篇 面试题汇总五 Spring 篇 面试题汇总六 数据库篇 面试题汇总七 计算机网络篇 目录 前言 集合 Collection 和Collections 的区别？ 修改对象A的eq...
【四旋翼飞行器】【模拟悬链机器人的动态】设计和控制由两个四旋翼飞行器推动的缆绳研究（Matlab代码实现）
11-26
【四旋翼飞行器】【模拟悬链机器人的动态】设计和控制由两个四旋翼飞行器推动的缆绳研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“设计和控制由两个四旋翼飞行器推动的缆绳系统”展开研究，通过建立动力学模型并利用Matlab进行仿真，模拟类似悬链机器人的动态行为。研究重点在于多无人机协同控制、缆绳张力分析及系统稳定性控制，结合非线性动力学与控制理论，实现对柔性连接负载的精确操控。文中提供了完整的Matlab代码实现，便于复现实验结果，适用于复杂空中作业任务的仿真验证。; 适合人群：具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事无人机协同控制、机器人系统开发的工程技术人员。; 使用场景及目标：①研究多无人机协同搬运与柔性负载控制；②掌握缆绳系统动力学建模与仿真方法；③应用于空中机器人、工业吊装、救援运输等实际场景的控制系统设计与优化； 阅读建议：建议结合Matlab代码逐模块分析，重点关注动力学建模、控制律设计与仿真结果验证部分，可进一步扩展至更多无人机协同或复杂环境干扰下的鲁棒性研究。
基于遗传算法的梯级水电站群联合火电厂优化调度研究（Python代码实现）
11-26
基于遗传算法的梯级水电站群联合火电厂优化调度研究（Python代码实现）内容概要：本文研究了基于遗传算法的梯级水电站群联合火电厂优化调度问题，旨在通过智能优化方法实现电力系统中水火电资源的协调调度，提升能源利用效率与调度经济性。文中构建了考虑水电站间水力联系、水库库容约束、机组出力特性及火电厂运行成本的综合优化模型，并采用遗传算法进行求解，给出了完整的Python代码实现。该方法能够有效处理复杂的非线性、多约束、多变量调度问题，具备良好的收敛性和实
无人机基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较]（Matlab代码实现）
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11-26
【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较]（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究，重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法（PSO）实现无人机三维路径规划的方法，并将其与遗传算法（GA）、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估，所有实验均通过Matlab代码实现，提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较，突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标：①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究；②比较不同智能优化算法（如PSO、GA、蚁群算法、RRT等）在路径规划中的性能差异；③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议：建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作，重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式，同时可参考文中提到的多种算法对比思路，拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
图像重建使用FDK的三维谢普洛根幻影重建（Matlab代码实现）
11-26
【图像重建】使用FDK的三维谢普洛根幻影重建（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了使用FDK算法在Matlab环境中实现三维谢普洛根幻影（Shepp-Logan phantom）图像重建的技术方法，重点展示了图像重建过程中的关键步骤与代码实现。该资源属于一系列图像处理与医学成像技术研究的一部分，涵盖了从投影数据生成到反投影重建的完整流程，帮助读者理解CT图像重建的基本原理与FDK算法的应用细节。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事医学图像处理、计算机断层成像（CT）或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①学习和掌握FDK算法在三维图像重建中的具体实现；②理解Shepp-Logan幻影模型在仿真成像中的作用；③为医学图像重建、算法验证与教学演示提供可运行的Matlab代码参考； 阅读建议：建议结合Matlab代码逐行调试，理解投影（正弦图）生成与滤波反投影的每一步操作，同时可延伸学习其他重建算法（如FBP
【大数据搜索技术】Elasticsearch7.8安装部署与集群管理：基于CentOS的分布式搜索引擎配置及性能优化实践
11-26
内容概要：本文详细介绍了Elasticsearch 7.8的安装部署及核心功能应用，涵盖环境准备、解压配置、启动优化、集群搭建、分片管理、健康监控等内容，并结合Kibana和Logstash构建完整的ELK日志分析体系。文章还讲解了中文分词器IK的使用、快照备份与恢复机制，以及如何通过Filebeat采集Nginx等服务的日志数据并进行可视化展示，系统性地呈现了Elasticsearch在实际生产环境中的部署与运维流程。; 适合人群：具备Linux基础和一定运维经验的技术人员，尤其是从事日志分析、搜索系统搭建或中间件维护的开发与运维工程师；适合初学者入门Elasticsearch及相关生态组件。; 使用场景及目标：①掌握Elasticsearch单节点与集群环境的安装与配置；②理解索引、分片、副本等核心概念并应用于实际业务；③构建基于Filebeat+Logstash+ES+Kibana的日志采集与分析链路；④实现数据的备份恢复与中文检索功能； 阅读建议：建议按照文档顺序逐步操作，重点关注配置参数调优与常见错误处理（如权限、虚拟内存限制），动手实践集群部署与日志采集流程，结合Kibana进行数据验证与可视化分析，加深对ELK生态协同工作的理解。
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深入解析JAVA集合体系
这篇内容将深入讲解Java集合体系及其相关知识点。 首先，集合是Java中用于存储多个对象的容器。与数组不同，集合长度可变，可以根据需要自动扩容，这使得它更适应于处理动态数据需求。数组虽然简单且高效，但其固定...
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