String,StringBuffer与StringBuilder的区别??

本文详细对比了Java中String、StringBuffer与StringBuilder的性能差异,强调了在多线程环境中使用StringBuffer的优势及其在单线程环境下的替代品StringBuilder。


String 字符串常量

StringBuffer 字符串变量(线程安全)
StringBuilder 字符串变量(非线程安全)

 简要的说, String 类型和 StringBuffer 类型的主要性能区别其实在于 String 是不可变的对象, 因此在每次对 String 类型进行改变的时候其实都等同于生成了一个新的 String 对象,然后将指针指向新的 String 对象,所以经常改变内容的字符串最好不要用 String ,因为每次生成对象都会对系统性能产生影响,特别当内存中无引用对象多了以后, JVM 的 GC 就会开始工作,那速度是一定会相当慢的。
 而如果是使用 StringBuffer 类则结果就不一样了,每次结果都会对 StringBuffer 对象本身进行操作,而不是生成新的对象,再改变对象引用。所以在一般情况下我们推荐使用 StringBuffer ,特别是字符串对象经常改变的情况下。而在某些特别情况下, String 对象的字符串拼接其实是被 JVM 解释成了 StringBuffer 对象的拼接,所以这些时候 String 对象的速度并不会比 StringBuffer 对象慢,而特别是以下的字符串对象生成中, String 效率是远要比 StringBuffer 快的:
 String S1 = “This is only a” + “ simple” + “ test”;
 StringBuffer Sb = new StringBuilder(“This is only a”).append(“ simple”).append(“ test”);
 你会很惊讶的发现,生成 String S1 对象的速度简直太快了,而这个时候 StringBuffer 居然速度上根本一点都不占优势。其实这是 JVM 的一个把戏,在 JVM 眼里,这个
 String S1 = “This is only a” + “ simple” + “test”; 其实就是:
 String S1 = “This is only a simple test”; 所以当然不需要太多的时间了。但大家这里要注意的是,如果你的字符串是来自另外的 String 对象的话,速度就没那么快了,譬如:
String S2 = “This is only a”;
String S3 = “ simple”;
String S4 = “ test”;
String S1 = S2 +S3 + S4;
这时候 JVM 会规规矩矩的按照原来的方式去做


在大部分情况下 StringBuffer > String
StringBuffer
Java.lang.StringBuffer线程安全的可变字符序列。一个类似于 String 的字符串缓冲区,但不能修改。虽然在任意时间点上它都包含某种特定的字符序列,但通过某些方法调用可以改变该序列的长度和内容。
可将字符串缓冲区安全地用于多个线程。可以在必要时对这些方法进行同步,因此任意特定实例上的所有操作就好像是以串行顺序发生的,该顺序与所涉及的每个线程进行的方法调用顺序一致。
StringBuffer 上的主要操作是 append 和 insert 方法,可重载这些方法,以接受任意类型的数据。每个方法都能有效地将给定的数据转换成字符串,然后将该字符串的字符追加或插入到字符串缓冲区中。append 方法始终将这些字符添加到缓冲区的末端;而 insert 方法则在指定的点添加字符。
例如,如果 z 引用一个当前内容是“start”的字符串缓冲区对象,则此方法调用 z.append("le") 会使字符串缓冲区包含“startle”,而 z.insert(4, "le") 将更改字符串缓冲区,使之包含“starlet”。
在大部分情况下 StringBuilder > StringBuffer

java.lang.StringBuilde
java.lang.StringBuilder一个可变的字符序列是5.0新增的。此类提供一个与 StringBuffer 兼容的 API,但不保证同步。该类被设计用作 StringBuffer 的一个简易替换,用在字符串缓冲区被单个线程使用的时候(这种情况很普遍)。如果可能,建议优先采用该类,因为在大多数实现中,它比 StringBuffer 要快。两者的方法基本相同。



转自:http://blog.youkuaiyun.com/rmn190/article/details/1492013

### 光流法C++源代码解析应用 #### 光流法原理 光流法是一种在计算机视觉领域中用于追踪视频序列中运动物体的方法。它基于亮度不变性假设,即场景中的点在时间上保持相同的灰度值,从而通过分析连续帧之间的像素变化来估计运动方向和速度。在数学上,光流场可以表示为像素位置和时间的一阶导数,即Ex、Ey(空间梯度)和Et(时间梯度),它们共同构成光流方程的基础。 #### C++实现细节 在给定的C++源代码片段中,`calculate`函数负责计算光流场。该函数接收一个图像缓冲区`buf`作为输入,并初始化了几个关键变量:`Ex`、`Ey`和`Et`分别代表沿x轴、y轴和时间轴的像素强度变化;`gray1`和`gray2`用于存储当前帧和前一帧的平均灰度值;`u`则表示计算出的光流矢量大小。 #### 图像处理流程 1. **初始化和预处理**:`memset`函数被用来清零`opticalflow`数组,它将保存计算出的光流数据。同时,`output`数组被填充为白色,这通常用于可视化结果。 2. **灰度计算**:对每一像素点进行处理,计算其灰度值。这里采用的是RGB通道平均值的计算方法,将每个像素的R、G、B值相加后除以3,得到一个近似灰度值。此步骤确保了计算过程的鲁棒性和效率。 3. **光流向量计算**:通过比较当前帧和前一帧的灰度值,计算出每个像素点的Ex、Ey和Et值。这里值得注意的是,光流向量的大小`u`是通过`Et`除以`sqrt(Ex^2 + Ey^2)`得到的,再乘以10进行量化处理,以减少计算复杂度。 4. **结果存储阈值处理**:计算出的光流值被存储在`opticalflow`数组中。如果`u`的绝对值超过10,则认为该点存在显著运动,因此在`output`数组中将对应位置标记为黑色,形成运动区域的可视化效果。 5. **状态更新**:通过`memcpy`函数将当前帧复制到`prevframe`中,为下一次迭代做准备。 #### 扩展应用:Lukas-Kanade算法 除了上述基础的光流计算外,代码还提到了Lukas-Kanade算法的应用。这是一种更高级的光流计算方法,能够提供更精确的运动估计。在`ImgOpticalFlow`函数中,通过调用`cvCalcOpticalFlowLK`函数实现了这一算法,该函数接受前一帧和当前帧的灰度图,以及窗口大小等参数,返回像素级别的光流场信息。 在实际应用中,光流法常用于目标跟踪、运动检测、视频压缩等领域。通过深入理解和优化光流算法,可以进一步提升视频分析的准确性和实时性能。 光流法及其C++实现是计算机视觉领域的一个重要组成部分,通过对连续帧间像素变化的精细分析,能够有效捕捉和理解动态场景中的运动信息
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