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To be continuing....... 

持续修改中。。。。


1. StringBuffer

所处类层次


易忽略点:

- 这个类是线程安全的。 所有的method直接或间接加synchronized。 所以我们如果是单线程情况下也考虑到这个会不会影响到效率。当然可能JIT可以进行这个优化,待我接下来验证。

- 默认情况下一个长为16个字符的数组被创建来存储字符串。


相关学习点:

- 当我们把Long, Integer 加到其中时。我们要先技术这个数字要多少个字符来存放。 这里的小技巧即使 用正数来求,负数加一。在求正数时,从1位开始比较1位必定小于10,接下来2位的必定小于100,以此类推。在计算integer要占的字符数时,边界值是直接缓存于数组中的。


2. Integer/Long

相关学习点:

- 在 Long 的package 方法getChars中有一整数乘法的为计算转化。   例如 a * 100 可以转化为 (a<<6) + (a<<5) + (a<<2) 。 原因就是 100的二进制为 1100100 。

- 在小于65536(10000 0000 0000 0000)的整数除10的整数运算中。我们可以把这个运算转换为快速的位运算。 a/10(整数运算)  --->  (a * 52429) >>> (16+3)。 这里 1<< 19 = 524288.   52429/524288 = 0.10000038146972...   说到这就明白了。  但还是有一点是为什么选择19,不是20也不是18. 原因是 52429 < 65536 ,  所以a 是16位内的数 52429乘上后不会越过整型的正数的界。同时取小于19的值 计算精度会低于取19。


【最优潮流】直流最优潮流(OPF)课设(Matlab代码实现)内容概要:本文档主要围绕“直流最优潮流(OPF)课设”的Matlab代码实现展开,属于电力系统优化领域的教学与科研实践内容。文档介绍了通过Matlab进行电力系统最优潮流计算的基本原理与编程实现方法,重点聚焦于直流最优潮流模型的构建与求解过程,适用于课程设计或科研入门实践。文中提及使用YALMIP等优化工具包进行建模,并提供了相关资源下载链接,便于读者复现与学习。此外,文档还列举了大量与电力系统、智能优化算法、机器学习、路径规划等相关的Matlab仿真案例,体现出其服务于科研仿真辅导的综合性平台性质。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统优化、智能算法应用研究的科研人员。; 使用场景及目标:①掌握直流最优潮流的基本原理与Matlab实现方法;②完成课程设计或科研项目中的电力系统优化任务;③借助提供的丰富案例资源,拓展在智能优化、状态估计、微电网调度等方向的研究思路与技术手段。; 阅读建议:建议读者结合文档中提供的网盘资源,下载完整代码与工具包,边学习理论边动手实践。重点关注YALMIP工具的使用方法,并通过复现文中提到的多个案例,加深对电力系统优化问题建模与求解的理解。
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