Set

一、常用方法
按照定义,Set 接口继承 Collection 接口,而且它不允许集合中存在重复项。所有原始方法都是现成的,没有引入新方法。具体的 Set 实现类依赖添加的对象的 equals() 方法来检查等同性。
我们简单的描述一下各个方法的作用:
 public int size() :返回set中元素的数目,如果set包含的元素数大于Integer.MAX_VALUE,返回Integer.MAX_VALUE
 public boolean isEmpty() :如果set中不含元素,返回true
 public boolean contains(Object o) :如果set包含指定元素,返回true
 public Iterator iterator()
 返回set中元素的迭代器
 元素返回没有特定的顺序,除非set是提高了该保证的某些类的实例
 public Object[] toArray() :返回包含set中所有元素的数组
 public Object[] toArray(Object[] a) :返回包含set中所有元素的数组,返回数组的运行时类型是指定数组的运行时类型
 public boolean add(Object o) :如果set中不存在指定元素,则向set加入
 public boolean remove(Object o) :如果set中存在指定元素,则从set中删除
 public boolean removeAll(Collection c) :如果set包含指定集合,则从set中删除指定集合的所有元素
 public boolean containsAll(Collection c) :如果set包含指定集合的所有元素,返回true。如果指定集合也是一个set,只有是当前set的子集时,方法返回true
 public boolean addAll(Collection c) :如果set中中不存在指定集合的元素,则向set中加入所有元素
 public boolean retainAll(Collection c) :只保留set中所含的指定集合的元素(可选操作)。换言之,从set中删除所有指定集合不包含的元素。 如果指定集合也是一个set,那么该操作修改set的效果是使它的值为两个set的交集
 public boolean removeAll(Collection c) :如果set包含指定集合,则从set中删除指定集合的所有元素
 public void clear() :从set中删除所有元素 。
二、实现原理
在更多情况下,会使用 HashSet 存储重复自由的集合。同时HashSet中也是采用了Hash算法的方式进行存取对象元素的。所以添加到 HashSet 的对象对应的类也需要采用恰当方式来实现 hashCode() 方法。虽然大多数系统类覆盖了 Object 中缺省的 hashCode() 实现,但创建您自己的要添加到 HashSet 的类时,别忘了覆盖 hashCode()。
Java中Set的概念和数学中的集合(set)一致,都表示一个集内可以存放的元素是不能重复的。
前面我们会发现,Set中很多实现类和Map中的一些实现类的使用上非常的相似。
通过这些方法,我们可以发现,其实HashSet的实现,全部的操作都是基于HashMap来进行的。
例:
import java.util.*;
public class SetSortExample {
public static void main(String args[]) {
Set set1 = new HashSet();
Set set2 = new LinkedHashSet();
for(int i=0;i<5;i++){
//产生一个随机数,并将其放入Set中
int s=(int) (Math.random()*100);
set1.add(new Integer( s));
set2.add(new Integer( s));
System.out.println(“第 “+i+” 次随机数产生为:”+s);
}
System.out.println(“未排序前HashSet:”+set1);
System.out.println(“未排序前LinkedHashSet:”+set2);
//使用TreeSet来对另外的Set进行重构和排序
Set sortedSet = new TreeSet(set1);
System.out.println(“排序后 TreeSet :”+sortedSet);
}
}
结果为:
第 0 次随机数产生为:96
第 1 次随机数产生为:64
第 2 次随机数产生为:14
第 3 次随机数产生为:95
第 4 次随机数产生为:57
未排序前HashSet:[64, 96, 95, 57, 14]
未排序前LinkedHashSet:[96, 64, 14, 95, 57]
排序后 TreeSet :[14, 57, 64, 95, 96]

内容概要:本文档详细介绍了利用Google Earth Engine (GEE) 平台对指定区域(位于中国广东省某地)进行遥感影像处理的一系列操作。首先,定义了研究区边界,并选取了 Landsat 8 卫星2023年8月至10月期间的数据,通过去云处理、归一化等预处理步骤确保数据质量。接着,基于预处理后的影像计算了地表温度(LST)、归一化植被指数(NDVI)、湿度指数(WET)、建筑指数(NDBSI)四个关键指标,并进行了主成分分析(PCA),提取出最重要的信息成分。为了进一步优化结果,还应用了像素二元模型对主成分分析的第一主成分进行了条件规范化处理,生成了最终的环境状态评估指数(RSEI)。最后,利用JRC全球表面水体数据集对水体区域进行了掩膜处理,保证了非水体区域的有效性。所有处理均在GEE平台上完成,并提供了可视化展示及结果导出功能。 适合人群:具备地理信息系统基础知识,对遥感影像处理有一定了解的研究人员或技术人员。 使用场景及目标:① 对特定区域的生态环境状况进行定量评估;② 为城市规划、环境保护等领域提供科学依据;③ 掌握GEE平台下遥感影像处理流程和技术方法。 其他说明:本案例不仅展示了如何使用GEE平台进行遥感影像处理,还涵盖了多种常用遥感指标的计算方法,如LST、NDVI等,对于从事相关领域的科研工作者具有较高的参考价值。此外,文中涉及的代码可以直接在GEE代码编辑器中运行,便于读者实践操作。
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