java常用类回顾

  1. String类
    String类是字符串变量类,是用final声明的,是不可变得类,进行字符叠加时,会产生一个新的字符串,而不是直接叠加在上一个字符串上,叠加字符串速度最慢。
    subString(起始位置):截取字符串起始位置以后的所有字符。
    subString(起始位置,结束位置):截取字符串起始位置到结束位置之间的所有字符。
    length():获取字符串的长度。
    charAt(int index):获取某个位置的字符。
    equals(String):判定两个字符串是否相等,==判定的是两个字符串的引用是否相等。
    equalsIgnoreCase(String):判定两个字符串是否相等,忽略大小写。
    indexOf(String):找到目标字符串在当前字符串的位置,-1表示没找到,正值表示起始位置。
    contains(String):判定当前字符串中是否包含该字符串。
    compareTo(String):比较两个字符串的大小。
    compareToIgnore(String):比较两个字符串的大小,忽略大小写。
    toLowerCase():返回将当前字符串中所有字符转换成小写后的新串。
    toUpperCase():返回将当前字符串中所有字符转换成大写后的新串。
    trim():去除字符串前后的空格。
    new String(byte[]):将字节数组按照默认的编码方式重新格式化为字符串。
    new String(byte[],编码方式):将字节数组按照指定的编码方式重新格式化为字符串。
    getBytes():将字符串按照默认编码方式转化为字节数组。
    getBytes(编码方式):将字符串按照指定编码方式转化为字节数组。
    replaceAll(替换前的字符,替换后的字符):将字符串中所有当前字符替换为目标字符,当前字符可以是正则表达式。
    split(分隔符):将字符串按照分隔符拆分为数组。
    matches(匹配的正则表达式):将字符串和目标正则表达式匹配,匹配成功返回true,不成功false。
    intern():若字符串在常量区没有引用,则在常量区创建一个新的引用,并返回这个引用。若常量区已有引用,直接返回这个引用。
    注意事项:
    new String(),是在堆区创建一个字符串对象;
    String str=“abc”,先去常量池寻找该字符串,若存在则返回该常量引用,若不存在则将该常量添加到常量池;
    final String a=“ab”,final String b=“cd”,string c=a+b与c=“ab”+"cd"相同,都是在常量池中去查找是否存在,若不存在则创建该常量在常量池;
    String a=“ab”,String b=“cd”,string c=a+b,则是调用StringBulider方法进行叠加,在堆区创建一个字符串对象;
    JDK1.7和JDK1.6的intern()方法的区别,在常量池查找值不存在时1.6是拷贝一个值到常量池,1.7则是将引用指向常量池;
  2. StringBulider类
    字符串叠加类,线程不安全的,速度快。
  3. StringBuffer类
    字符串叠加类,线程安全的,速度略慢于StringBulider类。
  4. Object类
    Object类是一个特殊的类,是所有类的父类,如果一个类没有用extends明确指出继承于某个类,那么它默认继承Object类。
    toString():将对象信息变为字符串返回,默认输出对象地址。
    equals():该方法用于比较对象是否相等,而且此方法必须被重写。
    hashCode():该方法用来返回其所在对象的物理地址(哈希码值),常会和equals方法同时重写,确保相等的两个对象拥有相等的hashCode。
    clone( ):浅拷贝,只拷贝基础类型的数值,引用类型还是拷贝地址。
    getClass():返回已有对象的类对象。
    finalize():该方法用于释放资源。它的工作原理是:一旦垃圾回收器准备好释放对象占用的存储空间,将首先调用其finalize()方法。并且在下一次垃圾回收动作发生时,才会真正回收对象占用的内存。
    notify():释放某个持有该对象锁的线程。
    notifyAll():释放所有持有该对象锁的线程。
    wait()、wait(long timeout)、wait(long timeout,int naos):让持有该对象锁的线程进入等待中。
  5. Calendar类
    日历类是使用Calendar calendar=Calendar.getInstance()进行初始化,每次调用都是获取当前时间的日历对象,而且是根据对应的国家地区来获取。
    getTimeInMillis():获取日历对象的毫秒级时间。
    getTime():获取日历对象转化为日期对象。
    setTime(Date date):将指定日期类转化为日历对象。
    get(int field):根据field的值获取对应的日历对象的值,如根据月对应的值获取月份等等。
    add(int field,int amount):根据field的值代表时间类型,对其追加amount数值。
    set(int year,int mouth,int day,int hour,int min,int sec):根据参数设置对应日期的日历对象。
    set(int field,int value):根据field的值代表时间类型,设置其值为amount。
  6. Date类
    java日期类的相对时间是1970年1月1日0时。
    new Date():创建当前时间的日期对象。
    new Date(long time):创建指定毫秒级时间的日期对象。
    日期格式化类:SimpleDateFormat,线程不安全的。
    format(Date date):将指定日期格式化固定格式的字符串。
    parse(String str):将字符串格式的日期转化为日期。
  7. Math类
    Math类为java提供了一些常用的科学计算方法和常量。
    Math.E:记录e的常量 。
    Math.PI:圆周率。
    abs(double a):获取a的绝对值。
    max(double a,double b):获取a和b的最大值。
    min(double a,double b):获取a和b的最小值。
    random():随机产生一个0——1之间的随机数(不包括0,1)。
    pow(double a,double b):返回a的b次幂。
    sqrt(double a):返回a的平方根。
    log(double a):返回a的对数。
    sin(double a):返回正弦值。
    asin(double a):返回反正弦值。
    ceil(double a):得到不小于a的最大整数。
    floor(double a):得到不大于a的最大整数 。
    rint(double a):得到离a最近的整数。
  8. DecimalFormat类
    数字格式化类,按照指定格式对数字进行格式化。
    (1)格式化整数位和小数位:
    DecimalFormat format=new DecimalFormat (“0000.00”);
    String str=format.format(678.3456);//str=“0678.34”
    (2)整数位的分组
    “#,###“按照最后一个逗号后的”#“个数拆分数字。
    (3)格式化为百分数或千分数
    数字格式化模式尾加”%“格式化百分数, 数字格式化模式尾加”\u2030"格式化千分数。
    (4)格式化为科学计数
    数字格式化模式尾加"E0”。
    (5)格式化为货币
    数字格式化模式尾加货币符号。
  9. Pattern类和Match类
    模式匹配类:Pattern p=pattern.compile(String regex)创建一个基于regex正则表达式的模式对象;
    Matcher m=p.matcher(String str);利用模式对象创建一个基于str的模式匹配对象。
(SCI三维路径规划对比)25年最新五种智能算法优化解决无人机路径巡检三维路径规划对比(灰雁算法真菌算法吕佩尔狐阳光生长研究(Matlab代码实现)内容概要:本文档主要介绍了一项关于无人机三维路径巡检规划的研究,通过对比2025年最新的五种智能优化算法(包括灰雁算法、真菌算法、吕佩尔狐算法、阳光生长算法等),在复杂三维环境中优化无人机巡检路径的技术方案。所有算法均通过Matlab代码实现,并重点围绕路径安全性、效率、能耗和避障能力进行性能对比分析,旨在为无人机在实际巡检任务中的路径规划提供科学依据和技术支持。文档还展示了多个相关科研方向的案例与代码资源,涵盖路径规划、智能优化、无人机控制等多个领域。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事无人机路径规划、智能优化算法研究或自动化、控制工程方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:① 对比分析新型智能算法在三维复杂环境下无人机路径规划的表现差异;② 为科研项目提供可复现的算法代码与实验基准;③ 支持无人机巡检、灾害监测、电力线路巡查等实际应用场景的路径优化需求; 阅读建议:建议结合文档提供的Matlab代码进行仿真实验,重点关注不同算法在收敛速度、路径长度和避障性能方面的表现差异,同时参考文中列举的其他研究案例拓展思路,提升科研创新能力。
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