由于工作太忙,已经很久没写下什么东西了,记录比记忆重要,把一些小知识记下来,顺便与大家交流和分享下(持续更新)。
1)List的复制
//方法(a)
public <T extends Object> List<T> copyArrayList(List<T> list){
List<T> copyList = new ArrayList<T>();
for(T t:list){
copyList.add(t);
}
return copyList;
}
这样直观而低效,可以用以下两种方式代替[/b]
//方法(b)
public <T extends Object> List<T> copyArrayList(List<T> list){
new ArrayList<T>(list);
if(list instanceof ArrayList){
return (List<T>) ((ArrayList<T>)list).clone();
}else{
List<T> copyList = new ArrayList<T>();
for(T t:list){
copyList.add(t);
}
return copyList;
}
}
//ArrayList的clone()方法底层是调用System.copyArray的方法去拷贝数组,比自己拷贝要快得快
//方法(c)
public <T extends Object> List<T> copyArrayList(List<T> list){
return new ArrayList<T>(list);
}
//简单又方便
//据测试比(b)方法还要快上许多
总结:具体情况还要根据数量量而定,数据量越大,(a)方法越慢,因为要频繁地进行add操作。创建List的时候能指定容量最好,调用add()方法超过容量就要拷贝底层的数组。
PS:平时我们拷贝数组尽量用System.copyArray的方法,速度快
2)List的remove
无论是ArrayList还是LinkedList,remove(int index)效率都会比remove(Object obj)高。
对于ArrayList来说,remove(int index)能马上定位到数组上的某个元素,然后把它删掉,而remove(Object obj)则比较惨烈,需要从数组顺序遍历一次,对每个元素调用equals方法找出remove(Object obj)与参数中Object相等的对象,再把他删掉,这个元素如果在数组的越尾端则效率越低。
对于LinkedList来说,remove(Object obj)也是类似地从链表的头开始遍历,对每个元素调用equals方法找出remove(Object obj)与参数中Object相等的对象,再把他删掉,因此效率也是最低的。而remove(int index)不像ArrayList一样马上定位到某个位置,需要从链表查找到该index的元素进行删除。这个步骤与LindedList的get(int index)方法是一样的。做了优化的地方是,如果index比size大则从链表的末尾开始遍历,比size小则从头开始遍历。但依然不是最高效。removeFirst()与removeLast可以马上定位(jdk1.6的poll与pop,pollLast同理),在可以的情况下尽量调用这2方法删除LinkedList中的元素。
一般情况而言,LindedList的删除会比ArrayList效率高,建立在删除ArrayList元素需要进行拷贝数组的情况下。但这也不是绝对的,以下这种情况ArrayList则比LinkedList效率更高
for(int i=list.size();--i>=0;){
Object obj = list.remove(i);
//TODO...by obj
}
3)参数final
不少人说在 JAVA 中用 final 来修饰方法参数是为了防止方法参数在调用时被修改,但其实更重要的更少人知晓的原因是:当你的方法体内没有持有参数的引用时,理论上是有被释放掉的可能。使用了final修饰参数,即使外部没有任何指针指向这个引用,这个参数都不会在方法体跑完之前GC掉。
4)找出字符串中第一个不重复的字符
public static Character firstNoRepeated(String str) {
int[] aa = new int[255];
for (int i = 0; i < str.length(); i++) {
aa[str.charAt(i)]++;
}
for (int i = 0; i < aa.length; i++) {
if (aa[i] == 1) {
return (char) i;
}
}
return null;
}
public static Character firstNoRepeated2(String str){
int length = str.length();
for(int i=0;i<length;i++){
char c = str.charAt(i);
if(str.indexOf(c) == str.lastIndexOf(c)){
return c;
}
}
return null;
}
总结:都是不错能实现的想法,效率谁快一看便知
5)
-XX:-OmitStackTraceInFastThrow
分享到:
相关推荐
在日常的开发和使用中,我们经常需要借助各种小工具来提高工作效率,例如快速启动常用的应用程序、管理文件等。一个简单但功能强大的集成工具箱可以帮助用户快速访问、启动并管理程序。今天,我们将以Python为基础,结合Tkinter和Win32API,开发一个类似Windows快捷方式的工具箱应用,能够让你轻松集成各种常用程序并一键启动
django自建博客app
《基于YOLOv8的智慧校园实验室高压灭菌锅安全联锁系统》(包含源码、可视化界面、完整数据集、部署教程)简单部署即可运行。功能完善、操作简单,适合毕设或课程设计
用于hifi测序数据的基因组组装程序
Microsoft Access 2010 数据库引擎可再发行程序包AccessDatabaseEngine-X64解压后的文件AceRedist
从大模型、智能体到复杂AI应用系统的构建——以产业大脑为例
自然语言处理之TF-IDF算法与TextRank算法的缠绵_textrank,tf-idf和两者的组合-CSDN博客.html
内容概要:2023版《科学智能 (AI4S)全球发展观察与展望》阐述了AI for Science(AI4S)在全球范围内的最新进展及其对科学和工业的深远影响。文章首先回顾了AI4S在过去一年中的快速发展,特别是在药物研发、材料科学、地质学、污染治理等多个领域的应用实例。AI4S通过结合深度学习、机器学习和其他AI技术,加速了从基础研究到实际应用的转化过程。例如,在药物研发中,AI4S帮助科学家克服了“反摩尔定律”的挑战,提高了新药研发的成功率;在材料科学中,AI4S实现了复杂材料的高效模拟,如人造钻石、石墨烯、碳纳米管等;在地质学中,AI4S通过模拟地球内部结构和物理过程,为地震学研究提供了新视角。此外,文章还探讨了大语言模型(LLMs)与科学方法的结合,指出LLMs不仅能辅助科学研究,还能生成新的科学假设并进行逻辑推理。 适合人群:具备一定科研背景或对AI技术感兴趣的科研人员、工程师、政策制定者及高校师生。
这个数据集包含了日常步数统计、睡眠时长、活跃分钟数以及消耗的卡路里,是个人健康与健身追踪的一部分。 该数据集非常适合用于以下实践: 数据清洗:现实世界中的数据往往包含缺失值、异常值或不一致之处。例如,某些天的步数可能缺失,或者存在不切实际的数值(如10,000小时的睡眠或负数的卡路里消耗)。通过处理这些问题,可以学习如何清理和准备数据进行分析。 探索性分析(发现日常习惯中的模式):可以通过分析找出日常生活中的模式和趋势,比如一周中哪一天人们通常走得最多,或是睡眠时间与活跃程度之间的关系等。 构建可视化图表(步数趋势、睡眠与活动对比图):将数据转换成易于理解的图形形式,有助于更直观地看出数据的趋势和关联。例如,绘制步数随时间变化的趋势图,或是比较睡眠时间和活动量之间的关系图。 数据叙事(将个人风格的追踪转化为可操作的见解):通过讲述故事的方式,把从数据中得到的洞察变成具体的行动建议。例如,根据某人特定时间段内的活动水平和睡眠质量,提供改善健康状况的具体建议。
框架结构天城商业办公楼5200平米(建筑图 结构图 计算书 开题报告 任务书 文献翻.zip
柴油机连杆加工工艺及夹具设计.zip
读书网首页的HTML信息
文字渐变颜色代码生成器:让文字绽放多彩魅力,演示:在信息交流日益丰富的今天,个性化的文字展示成为吸引目光的关键。这款文字渐变颜色代码生成器,便是为满足这一需求而生的绿色软件,无需安装,便捷实用。 它的操作极为简便。用户只需在软件界面中输入想要转换的文字内容,接着从丰富的色彩选项里挑选心仪的起始颜色与结束颜色,随后轻轻按下 “转换按钮”,神奇的事情就此发生 —— 适用于论坛、网页、QQ 空间等多种平台,以及自定义格式的渐变颜色代码便会即刻生成。不仅如此,生成的代码还能自动复制到剪切板,极大地节省了用户手动复制的时间。当你在论坛回帖、更新网页内容或是装扮 QQ 空间时,只需轻松粘贴代码,原本单调的文字瞬间就能拥有绚丽的渐变色彩,瞬间脱颖而出,为你的表达增添独特魅力,让文字不再平凡,轻松成为视觉焦点。 一款可以轻松把一段文字生成渐变颜色代码的绿色软件,当你在软件中输入完要转换的文字后,只需要挑选自己喜欢的起始颜色、结束颜色后,按一下―转换按钮即可生成相应的论坛/网页/QQ空间以及自定义格式代码,并且代码可以自动复制到剪切板中,回帖时直接粘贴代码即可不错得文字代码生成器,让你得文字更加漂亮.
1.【锂电池剩余寿命预测】Transformer锂电池剩余寿命预测(Matlab完整源码和数据) 2.数据集:NASA数据集,已经处理好,B0005电池训练、B0006测试; 3.环境准备:Matlab2023b,可读性强; 4.模型描述:Transformer在各种各样的问题上表现非常出色,现在被广泛使用。 5.领域描述:近年来,随着锂离子电池的能量密度、功率密度逐渐提升,其安全性能与剩余使用寿命预测变得愈发重要。本代码实现了Transformer在该领域的应用。 6.作者介绍:机器学习之心,博客专家认证,机器学习领域创作者,2023博客之星TOP50,主做机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维等程序设计和案例分析,文章底部有博主联系方式。从事Matlab、Python算法仿真工作8年,更多仿真源码、数据集定制私信。
资源内项目源码是来自个人的毕业设计,代码都测试ok,包含源码、数据集、可视化页面和部署说明,可产生核心指标曲线图、混淆矩阵、F1分数曲线、精确率-召回率曲线、验证集预测结果、标签分布图。都是运行成功后才上传资源,毕设答辩评审绝对信服的保底85分以上,放心下载使用,拿来就能用。包含源码、数据集、可视化页面和部署说明一站式服务,拿来就能用的绝对好资源!!! 项目备注 1、该资源内项目代码都经过测试运行成功,功能ok的情况下才上传的,请放心下载使用! 2、本项目适合计算机相关专业(如计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师或者企业员工下载学习,也适合小白学习进阶,当然也可作为毕设项目、课程设计、大作业、项目初期立项演示等。 3、如果基础还行,也可在此代码基础上进行修改,以实现其他功能,也可用于毕设、课设、作业等。 下载后请首先打开README.txt文件,仅供学习参考, 切勿用于商业用途。
资源内项目源码是来自个人的毕业设计,代码都测试ok,包含源码、数据集、可视化页面和部署说明,可产生核心指标曲线图、混淆矩阵、F1分数曲线、精确率-召回率曲线、验证集预测结果、标签分布图。都是运行成功后才上传资源,毕设答辩评审绝对信服的保底85分以上,放心下载使用,拿来就能用。包含源码、数据集、可视化页面和部署说明一站式服务,拿来就能用的绝对好资源!!! 项目备注 1、该资源内项目代码都经过测试运行成功,功能ok的情况下才上传的,请放心下载使用! 2、本项目适合计算机相关专业(如计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师或者企业员工下载学习,也适合小白学习进阶,当然也可作为毕设项目、课程设计、大作业、项目初期立项演示等。 3、如果基础还行,也可在此代码基础上进行修改,以实现其他功能,也可用于毕设、课设、作业等。 下载后请首先打开README.txt文件,仅供学习参考, 切勿用于商业用途。
Android项目原生java语言课程设计,包含LW+ppt
配套文章:https://blog.csdn.net/gust2013/article/details/146909670?spm=1001.2014.3001.5502
《基于YOLOv8的智慧社区儿童游乐设施安全监测系统》(包含源码、可视化界面、完整数据集、部署教程)简单部署即可运行。功能完善、操作简单,适合毕设或课程设计