Collection & set

本文深入探讨了HashSet的工作原理,包括如何利用hashCode和equals方法确保集合中元素的唯一性,并通过实例展示了元素添加、查找及移除的过程。
package test;

import java.util.HashSet;
import java.util.Iterator;

public class HashDemo {

/**
 * |--set :元素是无序的(存入和取出的顺序不一定一致),元素不可以重复
 *      |--HashSet:底层数据结构是哈希表
 *          HashSet是如何保证元素唯一性的呢?
 *          通过元素的两个方法,hashCode和equals来完成
 *          如果元素的hashCode值相同,才会判断equals是否为true
 *          如果元素的hashCode值不同,不会调用equals
 *          对于判断元素是否存在,以及删除等操作,依赖的方法是元素
            的hashCode(先)和equals(后)方法
 *         (ArrayList 依赖的是equals方法)
 *      |--TreeSet:
 */
public static void main(String[] args) {

    HashSet hs = new HashSet();
    sop(hs.add(new Person("a1","11")));//true  add方法返回类型是
                                                   boolean
    sop(hs.add(new Person("a2","12")));//true
    sop(hs.add(new Person("a3","13")));//true

    Iterator it =hs.iterator();

    while(it.hasNext()){
        Person p =(Person)it.next();
        sop(p.getName()+"||"+p.getAge());
    }
    /*
        a1--hashcode--30561568
        true
        a2--hashcode--30571569
        true
        a3--hashcode--30581570
        true
        a2--hashcode--30571569
        a2|euqals|12
        false
        a3||13
        a1||11
        a2||12
    */

    sop(hs.contains(new Person("a1","11")));
    /*
     a1--hashcode--30561568
     a1|euqals|11
     true
     */
    sop(hs.remove(new Person("a2", "12")));
    /*
        a2--hashcode--30571569
        a2|euqals|12
        true         
     */
        }

public static void sop (Object  obj){
    System.out.println(obj);
}

}

class Person {

private String name;
private String age;
Person(String name,String age){
    this.name=name;
    this.age=age;
}
public String getName() {
    return name;
}
public void setName(String name) {
    this.name = name;
}
public String getAge() {
    return age;
}
public void setAge(String age) {
    this.age = age;
}

/**对象复写hashcode和俄equals方法*/

public boolean equals(Object obj){
      if(!(obj instanceof Person)){
          return false;
      }
      Person p =(Person)obj;
      System.out.println(this.name+"|euqals|"+this.age);
      return this.name.equals(p.name);
}

public int hashCode(){
      System.out.println(this.name+"--hashcode--"+
              name.hashCode()+age.hashCode());
      return name.hashCode()+age.hashCode();
}
}
数据集介绍:垃圾分类检测数据集 一、基础信息 数据集名称:垃圾分类检测数据集 图片数量: 训练集:2,817张图片 验证集:621张图片 测试集:317张图片 总计:3,755张图片 分类类别: - 金属:常见的金属垃圾材料。 - 纸板:纸板类垃圾,如包装盒等。 - 塑料:塑料类垃圾,如瓶子、容器等。 标注格式: YOLO格式,包含边界框和类别标签,适用于目标检测任务。 数据格式:图片来源于实际场景,格式为常见图像格式(如JPEG/PNG)。 二、适用场景 智能垃圾回收系统开发: 数据集支持目标检测任务,帮助构建能够自动识别和分类垃圾材料的AI模型,用于自动化废物分类和回收系统。 环境监测与废物管理: 集成至监控系统或机器人中,实时检测垃圾并分类,提升废物处理效率和环保水平。 学术研究与教育: 支持计算机视觉与环保领域的交叉研究,用于教学、实验和论文发表。 三、数据集优势 类别覆盖全面: 包含三种常见垃圾材料类别,覆盖日常生活中主要的可回收物类型,具有实际应用价值。 标注精准可靠: 采用YOLO标注格式,边界框定位精确,类别标签准确,便于模型直接训练和使用。 数据量适中合理: 训练集、验证集和测试集分布均衡,提供足够样本用于模型学习和评估。 任务适配性强: 标注兼容主流深度学习框架(如YOLO等),可直接用于目标检测任务,支持垃圾检测相关应用。
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