string和stringbuffer stringbuilder的区别

本文对比了String、StringBuilder和StringBuffer三种字符串操作方式的性能。详细分析了它们在不同场景下的适用性,如单线程或多线程环境下的大量数据处理,并总结了选择这三种方式的具体场景。

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1.  在执行速度方面的比较:StringBuilder >  StringBuffer >String  
2.  StringBuffer与StringBuilder,他们是字符串变量,是可改变的对象,每当我们用它们对字符串做操作时,实际上是在一个对象上操作的,不像String一样创建一些对象进行操作,所以速度就快了。
3.  StringBuilder:线程非安全的
  StringBuffer:线程安全的
    当我们在字符串缓冲去被多个线程使用是,JVM不能保证StringBuilder的操作是安全的,虽然他的速度最快,但是可以保证StringBuffer是可以正确操作的。当然大多数情况下就是我们是在单线程下进行的操作,所以大多数情况下是建议用StringBuilder而不用StringBuffer的,就是速度的原因。

对于三者使用的总结:1.如果要操作少量的数据用 = String
                    2.单线程操作字符串缓冲区 下操作大量数据 = StringBuilder
                    3.多线程操作字符串缓冲区 下操作大量数据 = StringBuffer
内容概要:本文针对国内加密货币市场预测研究较少的现状,采用BP神经网络构建了CCi30指数预测模型。研究选取2018年3月1日至2019年3月26日共391天的数据作为样本,通过“试凑法”确定最优隐结点数目,建立三层BP神经网络模型对CCi30指数收盘价进行预测。论文详细介绍了数据预处理、模型构建、训练及评估过程,包括数据归一化、特征工程、模型架构设计(如输入层、隐藏层、输出层)、模型编译与训练、模型评估(如RMSE、MAE计算)以及结果可视化。研究表明,该模型在短期内能较准确地预测指数变化趋势。此外,文章还讨论了隐层节点数的优化方法及其对预测性能的影响,并提出了若干改进建议,如引入更多技术指标、优化模型架构、尝试其他时序模型等。 适合人群:对加密货币市场预测感兴趣的研究人员、投资者及具备一定编程基础的数据分析师。 使用场景及目标:①为加密货币市场投资者提供一种新的预测工具方法;②帮助研究人员理解BP神经网络在时间序列预测中的应用;③为后续研究提供改进方向,如数据增强、模型优化、特征工程等。 其他说明:尽管该模型在短期内表现出良好的预测性能,但仍存在一定局限性,如样本量较小、未考虑外部因素影响等。因此,在实际应用中需谨慎对待模型预测结果,并结合其他分析工具共同决策。
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