HashCode与equals()

本文深入探讨了Java中对象比较的两种方式:==运算符与equals()方法。==用于比较对象引用,而equals()则基于业务逻辑比较对象内容。文章还讨论了hashCode()方法与equals()的关系,以及它们在集合类中的应用。

字符串==和equals
用于对象的比较,检查俩对象的相等性,但是他们俩的主要区别在于前者是方法后者是操作符;
equals()可以基于业务规则的不同而重写(overridden )

原生类型如boolean、int、float来说,使用==来比较两者;
对象比较:==比较两个对象基于内存的引用,如果两个对象引用指向一个对象,返回true,or false;

equals方法定义在Object类中,根据业务逻辑重写
:默认的equals()是比较的对象引用地址

hashcode():
native方法将内存中的地址返回,不同对象返回值不同
equals,判断地址是否相等,则hashcode一定相等
如果equals判断结果不相等,则不要求hashcode一定不相等,但要避免高重复,提高性能。

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOAMOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值