JVM从入门到精通-String Table

String Table字符串常量池

1.String的基本特性

String实现了序列化(Serializable),排序(Comparable),CharSequence

String是一个对象,是final不能被继承;

1.1 String存储改变

JDK1.8底层是由char[]数组实现的;

JDK1.9底层是由byte[]数组实现的;实现拉丁文的用一个byte保存;增加字符集标识,汉字等用2个byte保存;

1.2 String的不可变特性

String s1 = "abc";    //字面量定义的方式,"abc"存储在字符串常量池中

 

1.赋值相同字符,再赋值不同字符

S1和S2指向同一个空间;

S1指向新创建的字符串常量hello;S2的指向不变;

2.字符串拼接

S2指向新创建的abcdef对象;S1指向不改变;

S2指向新创建的mbc对象;S1指向不改变;

注:String底层是由数组实现的,不是Char[]就是Byte[];数组一旦创建大小是固定的;

所以每次拼接或其他操作,就是新创建一个String对象;

 

例子:

str为作修改;ch字符数组作了修改;

1.2.1字符串常量池(JVM的元空间,存储在堆中

String Pool字符串常量池是由HashTable实现的,所以不会有重复的String(字符串);

JDK1.8 StringTableSize长度是有最小值的

先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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