java集合

本文深入探讨了集合类在项目开发中的应用,对比了ArrayList与LinkedList的特点,解析了Collection与Iterator的remove()方法的区别,阐述了Array与ArrayList的不同,介绍了数组与List的转换方法,并详细分析了HashSet、TreeSet、LinkedHashSet以及HashMap、TreeMap、LinkedHashMap的使用场景。
集合是程序员在面试中和实际项目开发中用的很多的技术,今天我在这总结了一些自己的看法,不喜勿喷。

我们先通过一张思维导图来认识一下集合,方便理解和记忆。在这里插入图片描述
我们可以看到上面的思维导图已经很清楚的概括了集合的所有特征。
那我们再看看他们之间的一些区别:

  1. ArrayList和LinkList的区别

    ArrayList数组结构: 优点:get和set调用花费常数时间,也就是查询的速度快; 缺点:新项的插入和现有项的删除代价昂贵,也就是添加删除的速度慢
    LinkList链表结构:优点:新项的插入和和现有项的删除开销很小,即添加和删除的速度快。缺点:对get和set的调用花费昂贵,不适合做查询

我们在项目开发中用的多的是ArrayList,一般用于查询,基本上不用增删改对吧,一般需要对数据有所修改的话我们都会直接对数据库进行操作,而LinkList由于linkedlist不是同步的,所以,想要线程安全的时候,需要直接在初始化时用 Collections.synchronizedList 方法进行包装:一般用的少。

2.Collection接口的remove()方法和Iterator接口的remove()方法区别?

①性能方面
Collection的remove方法必须首先找出要被删除的项,找到该项的位置采用的是单链表结构查询,单链表查询效率比较低,需要从集合中一个一个遍历才能找到该对象;
Iterator的remove方法结合next()方法使用,比如集合中每隔一项删除一项,Iterator的remove()效率更高
②容错方面
在使用Iterator遍历时,如果使用Collection的remove则会报异常,会出现ConcurrentModificationException,因为集合中对象的个数会改变而Iterator 内部对象的个数不会,不一致则会出现该异常
在使用Iterator遍历时,不会报错,因为iterator内部的对象个数和原来集合中对象的个数会保持一致
来看看我的测试代码吧

 public void test1(){
     List list = new ArrayList();
     for(int i=0;i<10;i++){
           list.add(i);
     }    
     Iterator iterator = list.iterator();
     while(iterator.hasNext()){
         Object  o =iterator.next();
         //iterator.remove();//不会出现异常
         list.remove(0);//会出现异常
     }
 }

3.Array与ArrayList有什么区别
①Array是Java中的数组,声明数组有三种方式

      int[] a=new int[10];
      int a[]=new int[10];
      int a[]={1,2,3,4};

可以看出:在定义一个数组的时候,必须指定这个数组的数据类型及数组的大小,也就是说数组中存放的元素个数固定并且类型一样

②ArrayList是动态数组,它可以动态的添加和删除元素,被称为”集合“,集合的声明如下

       ArrayList list = new ArrayList(10);
       ArrayList<Integer> list1 = new ArrayList<Integer>();

可以看出:在不使用泛型的情况下,这个list是可以添加进不同类型的元素的,而且arraylist是可以不用指定长度的。在使用泛型时,我们就只能添加一种类型的数据了
可以从三方面回答面试官
a. ArrayList是Array的复杂版本
b. 存储的数据类型:Array只能存储相同数据类型的数据,而ArrayList可以存储不同数据类型的数据
c. 长度的可变:Array的长度是固定的,而ArrayList的长度是可变的

4.怎样将一个数组转成List,怎么将集合转成数组 有什么方法?
数组转list,可以使用Arrays.asList(数组)

    public void test3(){
        //数组转List
        String[] str = {"zking","aa","bb","cc"};
        List<String> strings =Arrays.asList(str);
        //注意:当数组转成list之后,list是不能操作add,remove
      //如果想要操作add,remove等操作,则需要
      List<String> newStrings = new ArrayList<String>(strings);
      newStrings.add("beautiful");//这样就增进去了     
    }

List转数组,使用list.toArray(),

public void test4(){
       List<String> str = new ArrayList<String>();
       str.add("zking");
       str.add("qwe");
       str.add("sdsdd");
       String[] strings = str.toArray(new String[str.size()]);
}

5.HashSet、TreeSet、LinkedHashSet区别?
可以从集合的使用场合回答
①.需要速度快的集合,使用HashSet
②.需要集合有排序功能,使用TreeSet
③.需要按照插入的顺序存储集合,使用LinkedHashSet

6.HashMap、TreeMap、linkedHashMap区别?
这个题也可以从集合的使用场合回答
①.在Map中插入、删除和定位元素,HashMap是最好的选择
②.需要集合有排序功能,使用TreeMap更好
③.需要按照插入的顺序存储集合,使用LinkedHashMap

7.HashMap和HashSet区别

HashMapHashSet
实现了Map接口实现了Set接口
存储键值对存储对象
调用put()向map中添加元素调用add()向set中添加元素
HashMap使用key计算hashcodeHashSet使用成员对象计算hashcode
HashMap相对于HashSet较快,因为它是使用唯一的键获取对象HashSet较HashMap来说比较慢

8.List、Set、Map之间的区别
在这里插入图片描述

### 光流法C++源代码解析与应用 #### 光流法原理 光流法是一种在计算机视觉领域中用于追踪视频序列中运动物体的方法。它基于亮度不变性假设,即场景中的点在时间上保持相同的灰度值,从而通过分析连续帧之间的像素变化来估计运动方向和速度。在数学上,光流场可以表示为像素位置和时间的一阶导数,即Ex、Ey(空间梯度)和Et(时间梯度),它们共同构成光流方程的基础。 #### C++实现细节 在给定的C++源代码片段中,`calculate`函数负责计算光流场。该函数接收一个图像缓冲区`buf`作为输入,并初始化了几个关键变量:`Ex`、`Ey`和`Et`分别代表沿x轴、y轴和时间轴的像素强度变化;`gray1`和`gray2`用于存储当前帧和前一帧的平均灰度值;`u`则表示计算出的光流矢量大小。 #### 图像处理流程 1. **初始化和预处理**:`memset`函数被用来清零`opticalflow`数组,它将保存计算出的光流数据。同时,`output`数组被填充为白色,这通常用于可视化结果。 2. **灰度计算**:对每一像素点进行处理,计算其灰度值。这里采用的是RGB通道平均值的计算方法,将每个像素的R、G、B值相加后除以3,得到一个近似灰度值。此步骤确保了计算过程的鲁棒性和效率。 3. **光流向量计算**:通过比较当前帧和前一帧的灰度值,计算出每个像素点的Ex、Ey和Et值。这里值得注意的是,光流向量的大小`u`是通过`Et`除以`sqrt(Ex^2 + Ey^2)`得到的,再乘以10进行量化处理,以减少计算复杂度。 4. **结果存储与阈值处理**:计算出的光流值被存储在`opticalflow`数组中。如果`u`的绝对值超过10,则认为该点存在显著运动,因此在`output`数组中将对应位置标记为黑色,形成运动区域的可视化效果。 5. **状态更新**:通过`memcpy`函数将当前帧复制到`prevframe`中,为下一次迭代做准备。 #### 扩展应用:Lukas-Kanade算法 除了上述基础的光流计算外,代码还提到了Lukas-Kanade算法的应用。这是一种更高级的光流计算方法,能够提供更精确的运动估计。在`ImgOpticalFlow`函数中,通过调用`cvCalcOpticalFlowLK`函数实现了这一算法,该函数接受前一帧和当前帧的灰度图,以及窗口大小等参数,返回像素级别的光流场信息。 在实际应用中,光流法常用于目标跟踪、运动检测、视频压缩等领域。通过深入理解和优化光流算法,可以进一步提升视频分析的准确性和实时性能。 光流法及其C++实现是计算机视觉领域的一个重要组成部分,通过对连续帧间像素变化的精细分析,能够有效捕捉和理解动态场景中的运动信息
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