String,StringBuffer与StringBuilder的区别

本文详细解析了Java中的三种字符串类型:String、StringBuffer和StringBuilder的区别。重点介绍了它们在内存使用、性能表现及线程安全性方面的特点,并给出了实际应用场景的建议。

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。

(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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