一、基础篇--1.2Java集合-Arraylist 与 LinkedList 区别

ArrayList与LinkedList深入对比
本文详细探讨了Java中ArrayList与LinkedList的数据结构差异,包括动态数组与双向链表的底层实现,以及它们在查询、增删操作上的性能表现。此外,还分析了不同遍历方式对两种列表的影响,提供了优化建议。

一、基础篇--1.2Java集合-Arraylist 与 LinkedList 区别

 Arraylist 与 LinkedList 区别

 结构上的区别

ArrayList底层实现基于动态数组,LinkedList底层实现基于双向链表。

 性能上区别

ArrayList查询快,增删慢,LinkedList增删快,查询慢

ArrayList和LinkedList都是非线程安全的

遍历列表:

    常用的遍历列表有三种方法,分别为foreach、迭代器、for循环

    构造一个拥有100万数据的ArrayList和等价的LinkedList,测试结果的相对耗时如下表所示:

List类型 forEach 迭代器 for循环
ArrayList110ms81ms16ms
LinkedList78ms15ms 很久

可以看到,最简便的ForEach循环并没有很好的性能表现,综合性能不如普通的迭代器,而是用for循环通过随机访问遍历列表时,ArrayList表项很好,但是LinkedList的表现却无法让人接受,甚至没有办法等待程序的结束。这是因为对LinkedList进行随机访问时,总会进行一次列表的遍历操作。性能非常差,应避免使用。    

 要注意的地方

1.ArrayList是基于数组实现的,如果不指定大小,会有个默认值,当空间不足时,每次扩容1.5倍,调用System.arraycopy(),如果arrayList存储数据较大,不指定具体大小,会很影响性能。

2.LinkedList删除时候,先要遍历找到该节点,如果该节点在中间,数据量还比较大的话,性能较差。

posted @ 2019-02-14 15:11 ForeverYoungCoder 阅读( ...) 评论( ...) 编辑 收藏
【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备定Matlab编程基础优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究改进中。
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