Vector源码分析

成员变量

 protected Object[] elementData;
Vector内部实现的数组

protected int elementCount;
包含的元素个数

protected int capacityIncrement;
Vector每次扩容时增加的元素个数,如果不大于0,则每次扩容时以成倍的速度增长

构造方法

 public Vector(int initialCapacity, int capacityIncrement) {
	super();
        if (initialCapacity < 0)
            throw new IllegalArgumentException("Illegal Capacity: "+
                                               initialCapacity);
	this.elementData = new Object[initialCapacity];
	this.capacityIncrement = capacityIncrement;
    }

    /**
     * Constructs an empty vector with the specified initial capacity and
     * with its capacity increment equal to zero.
     *
     * @param   initialCapacity   the initial capacity of the vector
     * @throws IllegalArgumentException if the specified initial capacity
     *         is negative
     */
    public Vector(int initialCapacity) {
	this(initialCapacity, 0);
    }

    /**
     * Constructs an empty vector so that its internal data array
     * has size {@code 10} and its standard capacity increment is
     * zero.
     */
    public Vector() {
	this(10);
    }

    /**
     * Constructs a vector containing the elements of the specified
     * collection, in the order they are returned by the collection's
     * iterator.
     *
     * @param c the collection whose elements are to be placed into this
     *       vector
     * @throws NullPointerException if the specified collection is null
     * @since   1.2
     */
    public Vector(Collection<? extends E> c) {
	elementData = c.toArray();
	elementCount = elementData.length;
	// c.toArray might (incorrectly) not return Object[] (see 6260652)
	if (elementData.getClass() != Object[].class)
	    elementData = Arrays.copyOf(elementData, elementCount, Object[].class);
    }
构造方法同ArrayList的基本类似,不同的地方在于Vector可以指定数组每次扩容时的大小capacityIncrement,如果该值没有指定的话默认为0,那么数组在每次扩容的时候至少是当前数组大小的2倍。

方法

其基本方法以及方法的基本思想同 ArrayList相似,不同的地方在于Vector中相关的方法会加上synchronized关键字。

总结

Vector整体代码的实现思想与ArrayList相同,二者的区别在于Vector是线程安全的,那么其性能相较于ArrayList来说有所下降。
提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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