String,StringBuffer与StringBuilder的区别??

本文详细解析了Java中的String、StringBuffer及StringBuilder三种字符串类型的特性和性能差异,并指导如何根据实际应用场景选择合适的字符串类型。
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。
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垃圾实例分割数据集 一、基础信息 • 数据集名称:垃圾实例分割数据集 • 图片数量: 训练集:7,000张图片 验证集:426张图片 测试集:644张图片 • 训练集:7,000张图片 • 验证集:426张图片 • 测试集:644张图片 • 分类类别: 垃圾(Sampah) • 垃圾(Sampah) • 标注格式:YOLO格式,包含实例分割的多边形点坐标,适用于实例分割任务。 • 数据格式:图片文件 二、适用场景 • 智能垃圾检测系统开发:数据集支持实例分割任务,帮助构建能够自动识别和分割图像中垃圾区域的AI模型,适用于智能清洁机器人、自动垃圾桶等应用。 • 环境监控管理:集成到监控系统中,用于实时检测公共区域的垃圾堆积,辅助环境清洁和治理决策。 • 计算机视觉研究:支持实例分割算法的研究和优化,特别是在垃圾识别领域,促进AI在环保方面的创新。 • 教育实践:可用于高校或培训机构的AI课程,作为实例分割技术的实践数据集,帮助学生理解计算机视觉应用。 三、数据集优势 • 精确的实例分割标注:每个垃圾实例都使用详细的多边形点进行标注,确保分割边界准确,提升模型训练效果。 • 数据多样性:包含多种垃圾物品实例,覆盖不同场景,增强模型的泛化能力和鲁棒性。 • 格式兼容性强:YOLO标注格式易于主流深度学习框架集成,如YOLO系列、PyTorch等,方便研究人员和开发者使用。 • 实际应用价值:直接针对现实世界的垃圾管理需求,为自动化环保解决方案提供可靠数据支持,具有重要的社会意义。
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