2021-06-23

最新推荐文章于 2022-04-20 02:00:18 发布
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分类专栏： 笔记
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版权
在Java编程中，HashMap和TreeMap各有其适用场景。当需要无序且高效的数据存储时，HashMap是首选，而如果需要保持元素排序，TreeMap则更为合适。HashMap依赖于哈希函数提供快速访问，但其元素顺序不可预测。相反，TreeMap内部基于红黑树实现，能保证插入元素的自然排序或自定义排序。因此，选择哪种数据结构取决于具体需求。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

hashmap和treemap使用
如果你需要得到一个有序的结果时就应该使用TreeMap（因为HashMap中元素的排列顺序是不固定的）。除此之外，由于HashMap有更好的性能，所以大多不需要排序的时候我们会使用HashMap。
转载自java之音

学校名称-学校英文_部门名称 - Google Chrome 2021-06-06 23-22-23.mp4
06-09
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使用elementUI日期时间选择器生成的时间格式后台无法反序列化（“2021-06-23T10:13:01.000Z“）
你好
06-24 1826
“2021-06-23T10:13:01.000Z” 这个格式后台无法反序列化所以前端转换再给后台， 转换完会有8小时时差 todate: function(date){ var json_date = new Date(date).toJSON(); return new Date(new Date(json_date)).toISOString().replace(/T/g, ' ').replace(/\.[\d]{3}Z/, '') }, ...
2021-06-08
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Copyright © 2017-2020, googlehosts members. https://github.com/googlehosts/hosts Last updated: 2020-02-19 This work is licensed under a modified HOSTS License. https://github.com/googlehosts/hosts/raw/master/LICENSE Modified Hosts Start Localhost (DO NOT R
2021-10-24
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2021-01-04
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2021-06-18
swaglala的博客
06-18 1744
** Remote Sensing Letters投稿经历分享 ** 2021-01-18：submit； 2021-02-23：decision: reject & resubmit; 编辑：拒稿重投； 审稿人1：提了六个问题，主要是论文补充一些内容； 审稿人2：主要问题是论文的创新点不足； 2021-03-19: resubmit； 2021-04-07：decision: reject & resubmit; 审稿人1：语法错误； 审稿人2：新换的审稿人，提了七条建议； 2021-0
2021-07-18 Debug
Choulongx的博客
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今天发现了一个低级错误 [Error] ld returned 1 exit status 回去查发现是写错了主函数名称 我是sb
Android --- 数据库存储的是正确的时间格式（2021-06-17 21:47:23）但是在获取的时候变成了（2021-06-17T13:47:23.000+00:00）
梁同学与Android
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问题描述： 数据库存储的是正确的时间格式（2021-06-17 21:47:23）但是在获取的时候变成了（2021-06-17T13:47:23.000+00:00） 重点： 我们发现获取到的时间跟原时间是有差别的，原时间是21:47，而获取到的时间是13:47，相差了8个小时，所以我们在转换的时候应该注意，要将获取的时间在加上一个 T 的时间，也就是 8 个小时，下面我们来看转换方法： 解决方法： 调用以下方法转换： public static String dealDateFormat(Stri
2021-06-23 FIL 即将迎来盛世，系好安全带随时准备起飞！
pdd56788的博客
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以下是关于三种绘制云图或等高线图算法的介绍： 一、点距离反比插值算法 该算法的核心思想是基于已知数据点的值，计算未知点的值。它认为未知点的值与周围已知点的值相关，且这种关系与距离呈反比。即距离未知点越近的已知点，对未知点值的影响越大。具体来说，先确定未知点周围若干个已知数据点，计算这些已知点到未知点的距离，然后根据距离的倒数对已知点的值进行加权求和，最终得到未知点的值。这种方法简单直观，适用于数据点分布相对均匀的情况，能较好地反映数据在空间上的变化趋势。 二、双线性插值算法 这种算法主要用于处理二维数据的插值问题。它首先将数据点所在的区域划分为一个个小的矩形单元。当需要计算某个未知点的值时，先找到该点所在的矩形单元，然后利用矩形单元四个顶点的已知值进行插值计算。具体过程是先在矩形单元的一对对边上分别进行线性插值，得到两个中间值，再对这两个中间值进行线性插值，最终得到未知点的值。双线性插值能够较为平滑地过渡数据值，特别适合处理图像缩放、地理数据等二维场景中的插值问题，能有效避免插值结果出现明显的突变。 三、面距离反比 + 双线性插值算法 这是一种结合了面距离反比和双线性插值两种方法的算法。它既考虑了数据点所在平面区域对未知点值的影响，又利用了双线性插值的平滑特性。在计算未知点的值时，先根据面距离反比的思想，确定与未知点所在平面区域相关的已知数据点集合，这些点对该平面区域的值有较大影响。然后在这些已知点构成的区域内，采用双线性插值的方法进行进一步的插值计算。这种方法综合了两种算法的优点，既能够较好地反映数据在空间上的整体分布情况，又能保证插值结果的平滑性，适用于对插值精度和数据平滑性要求较高的复杂场景。
SELECT CONVERT(datetime, '2021-06-18', )
06-13
这不是一个完整的 SQL 语句，'2021-06-18' 后面需要指定日期的格式，比如 'yyyy-mm-dd'。如果你想将字符串 '2021-06-18' 转换为 datetime 类型，可以使用以下 SQL 语句： SELECT CONVERT(datetime, '2021-06-18', 23); 其中，23 表示输入的字符串格式为 'yyyy-mm-dd'。这个语句的执行结果将会是一个 datetime 类型的值，表示 2021 年 6 月 18 日。
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