JAVA中String与StringBuffer的区别

本文深入探讨了Java中String和StringBuffer的区别,重点比较了它们在字符串连接操作上的性能差异,并提供了实际代码示例进行验证。通过实验发现,在需要频繁修改和连接字符串的情况下,使用StringBuffer能显著提升性能。

String和StringBuffer的区别,网上资料可以说是数不胜数,但是看到这篇文章,感觉里面做的小例子很有代表性,所以转一下,并自己做了一点总结。

 

在java中有3个类来负责字符的操作。

1.Character 是进行单个字符操作的,

2.String 对一串字符进行操作。不可变类。

3.StringBuffer 也是对一串字符进行操作,但是可变类。

String:
是对象不是原始类型.
为不可变对象,一旦被创建,就不能修改它的值.
对于已经存在的String对象的修改都是重新创建一个新的对象,然后把新的值保存进去.
String 是final类,即不能被继承.

StringBuffer:
是一个可变对象,当对他进行修改的时候不会像String那样重新建立对象
它只能通过构造函数来建立,
StringBuffer sb = new StringBuffer();
note:不能通过付值符号对他进行付值.
sb = "welcome to here!";//error
对象被建立以后,在内存中就会分配内存空间,并初始保存一个null.向StringBuffer
中付值的时候可以通过它的append方法.
sb.append("hello");

字符串连接操作中StringBuffer的效率要比String高:

String str = new String("welcome to ");
str += "here";
的处理步骤实际上是通过建立一个StringBuffer,让侯调用append(),最后
再将StringBuffer toSting();
这样的话String的连接操作就比StringBuffer多出了一些附加操作,当然效率上要打折扣.

并且由于String 对象是不可变对象,每次操作Sting 都会重新建立新的对象来保存新的值.
这样原来的对象就没用了,就要被垃圾回收.这也是要影响性能的. 

看看以下代码:
将26个英文字母重复加了5000次,

  1.         String tempstr = "abcdefghijklmnopqrstuvwxyz";
  2.         int times = 5000;
  3.         long lstart1 = System.currentTimeMillis();
  4.         String str = "";
  5.         for (int i = 0; i < times; i++) {
  6.             str += tempstr;
  7.         }
  8.         long lend1 = System.currentTimeMillis();
  9.         long time = (lend1 - lstart1);
  10.         System.out.println(time);

可惜我的计算机不是超级计算机,得到的结果每次不一定一样一般为 46687左右。
也就是46秒。
我们再看看以下代码

  1.         String tempstr = "abcdefghijklmnopqrstuvwxyz";
  2.         int times = 5000;
  3.         long lstart2 = System.currentTimeMillis();
  4.         StringBuffer sb = new StringBuffer();
  5.         for (int i = 0; i < times; i++) {
  6.             sb.append(tempstr);
  7.         }
  8.         long lend2 = System.currentTimeMillis();
  9.         long time2 = (lend2 - lstart2);
  10.         System.out.println(time2);

得到的结果为 16 有时还是 0
所以结论很明显,StringBuffer 的速度几乎是String 上万倍。当然这个数据不是很准确。因为循环的次数在100000次的时候,差异更大。不信你试试。

 

根据上面所说:

str += "here";
的处理步骤实际上是通过建立一个StringBuffer,让侯调用append(),最后
再将StringBuffer toSting();

所以str += "here";可以等同于

StringBuffer sb = new StringBuffer(str);

sb.append("here");

str = sb.toString();

所以上面直接利用"+"来连接String的代码可以基本等同于以下代码

  1.         String tempstr = "abcdefghijklmnopqrstuvwxyz";
  2.         int times = 5000;
  3.         long lstart2 = System.currentTimeMillis();
  4.         String str = "";
  5.         for (int i = 0; i < times; i++) {
  6.             StringBuffer sb = new StringBuffer(str);
  7.             sb.append(tempstr);
  8.             str = sb.toString();
  9.         }
  10.         long lend2 = System.currentTimeMillis();
  11.         long time2 = (lend2 - lstart2);
  12.         System.out.println(time2);

平均执行时间为46922左右,也就是46秒。

 

总结: 如果在程序中需要对字符串进行频繁的修改连接操作的话.使用StringBuffer性能会更高

【Koopman】遍历论、动态模态分解和库普曼算子谱特性的计算研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕【Koopman】遍历论、动态模态分解和库普曼算子谱特性的计算研究展开,重点介绍基于Matlab的代码实现方法。文章系统阐述了遍历理论的基本概念、动态模态分解(DMD)的数学原理及其库普曼算子谱特性之间的内在联系,展示了如何通过数值计算手段分析非线性动力系统的演化行为。文中提供了完整的Matlab代码示例,涵盖数据驱动的模态分解、谱分析及可视化过程,帮助读者理解并复现相关算法。同时,文档还列举了多个相关的科研方向和技术应用场景,体现出该方法在复杂系统建模分析中的广泛适用性。; 适合人群:具备一定动力系统、线性代数数值分析基础,熟悉Matlab编程,从事控制理论、流体力学、信号处理或数据驱动建模等领域研究的研究生、博士生及科研人员。; 使用场景及目标:①深入理解库普曼算子理论及其在非线性系统分析中的应用;②掌握动态模态分解(DMD)算法的实现优化;③应用于流体动力学、气候建模、生物系统、电力系统等领域的时空模态提取预测;④支撑高水平论文复现科研项目开发。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐段调试运行,对照理论推导加深理解;推荐参考文中提及的相关研究方向拓展应用场景;鼓励在实际数据上验证算法性能,并尝试改进扩展算法功能。
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