浅拷贝|深拷贝

本文详细介绍了Java中浅拷贝与深拷贝的概念及其区别。浅拷贝会导致对象间共享部分数据,而深拷贝则完全复制所有数据,避免这种共享。文章通过实例解释了如何实现深拷贝。

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一、浅拷贝


什么是浅拷贝?

Object类是Java语言所有类的祖先类,所有类皆继承于他。Object类提供了clone方法,为此所有的Java类都可以支持该方法。但是,该方法应用在特定场景下可能是个坑。


在拷贝过程中其对象内部的基本类型与String类型的值会被直接拷贝,但是对于数组、对象引用只是拷贝地址,即还是指向原生对象的数组或对象引用,原生对象与拷贝对象这两个对象共享了这些数组与对象引用,一个改变了另外一个也随之而改变。


上述clone的过程与特性,我们称之为“浅拷贝”。这是需要在实际编程过程中特别注意的。虽然很多时候“浅拷贝”可以解决业务问题,但是更多时候会留下隐患,需要留意提防。

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二、深拷贝


什么是深拷贝?

深拷贝解决了原生对象与拷贝对象共用数组和对象引用的问题。


怎样实现深拷贝?

在调用了clone()方法之后,在存在有共用关系的数组和对象的地方,创建新的内容相同的数组和对象来进行覆盖,来切断与原对象的关联。

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内容概要:该研究通过在黑龙江省某示范村进行24小时实地测试,比较了燃煤炉具与自动/手动进料生物质炉具的污染物排放特征。结果显示,生物质炉具相比燃煤炉具显著降低了PM2.5、CO和SO2的排放(自动进料分别降低41.2%、54.3%、40.0%;手动进料降低35.3%、22.1%、20.0%),但NOx排放未降低甚至有所增加。研究还发现,经济性和便利性是影响生物质炉具推广的重要因素。该研究不仅提供了实际排放数据支持,还通过Python代码详细复现了排放特征比较、减排效果计算和结果可视化,进一步探讨了燃料性质、动态排放特征、碳平衡计算以及政策建议。 适合人群:从事环境科学研究的学者、政府环保部门工作人员、能源政策制定者、关注农村能源转型的社会人士。 使用场景及目标:①评估生物质炉具在农村地区的推广潜力;②为政策制定者提供科学依据,优化补贴政策;③帮助研究人员深入了解生物质炉具的排放特征和技术改进方向;④为企业研发更高效的生物质炉具提供参考。 其他说明:该研究通过大量数据分析和模拟,揭示了生物质炉具在实际应用中的优点和挑战,特别是NOx排放增加的问题。研究还提出了多项具体的技术改进方向和政策建议,如优化进料方式、提高热效率、建设本地颗粒厂等,为生物质炉具的广泛推广提供了可行路径。此外,研究还开发了一个智能政策建议生成系统,可以根据不同地区的特征定制化生成政策建议,为农村能源转型提供了有力支持。
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