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Javaにはどのようなデータ構(gòu)造があるのか

Jan 14, 2020 pm 01:58 PM
java データ構(gòu)造

Javaにはどのようなデータ構(gòu)造があるのか

Java ツールキットは、強(qiáng)力なデータ構(gòu)造を提供します。 Java のデータ構(gòu)造には主に次のインターフェイスとクラスが含まれます: (推奨: java ビデオ チュートリアル )

Enumeration

ただし、Enumeration インターフェイス自體はデータ構(gòu)造ではありませんが、他のデータ構(gòu)造で広く使用されています。 Enumeration インターフェイスは、データ構(gòu)造から連続した要素を取得する方法を定義します。

ビット セット (BitSet)

ビット セット クラスは、個(gè)別に設(shè)定およびクリアできるビットまたはフラグのセットを?qū)g裝します。

このクラスは、一連のブール値を処理する場合に非常に便利です。各値に「ビット」を割り當(dāng)て、その後、そのビットを適切に設(shè)定またはクリアしてブール値を操作するだけです。

Vector

Vector クラスは従來の配列とよく似ていますが、Vector のサイズは必要に応じて動(dòng)的に変更できます。

配列と同様に、Vector オブジェクトの要素にもインデックスを介してアクセスできます。

Vector クラスを使用する主な利點(diǎn)は、オブジェクトの作成時(shí)にオブジェクトのサイズを指定する必要がないことです。そのサイズは必要に応じて動(dòng)的に変更されます。

スタック

スタックは、後入れ先出し (LIFO) データ構(gòu)造を?qū)g裝します。

スタックは、垂直方向に分散されたオブジェクトのスタックと考えることができます。新しい要素を追加するときは、その新しい要素を他の要素の上に配置します。

スタックから要素を取得する場合は、スタックの一番上から要素を取得します。言い換えれば、スタックにプッシュされた最後の要素が最初に取り出されます。

Dictionary (Dictionary)

Dictionary (Dictionary) クラスは、キーを値にマップするデータ構(gòu)造を定義する抽象クラスです。

Dictionary は、整數(shù)インデックスではなく特定のキーによってデータにアクセスする場合に使用する必要があります。

Dictionary クラスは抽象クラスであるため、特定の実裝は提供せず、キーを値にマップするデータ構(gòu)造のみを提供します。

Hashtable

Hashtable クラスは、ユーザー定義のキー構(gòu)造に基づいてデータを整理する手段を提供します。

たとえば、住所リストのハッシュ テーブルでは、人名ではなく郵便番號をキーとしてデータを保存し、並べ替えることができます。

ハッシュ テーブル キーの具體的な意味は、ハッシュ テーブルの使用シナリオとそれに含まれるデータに完全に依存します。

Properties

Properties は Hashtable から継承します。Properties クラスは永続的なプロパティ セットを表します。プロパティ リスト內(nèi)の各キーとそれに対応する値は文字列です。

Properties クラスは多くの Java クラスで使用されます。例えば、環(huán)境変數(shù)を取得する場合、System.getProperties()メソッドの戻り値として使用されます。

Java の詳細(xì)については、PHP 中國語 Web サイトの java 基本チュートリアル 列に注目してください。

以上がJavaにはどのようなデータ構(gòu)造があるのかの詳細(xì)內(nèi)容です。詳細(xì)については、PHP 中國語 Web サイトの他の関連記事を參照してください。

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オーディオ/ビデオ?jiǎng)I理に移動(dòng)します オーディオ/ビデオ?jiǎng)I理に移動(dòng)します Jul 20, 2025 am 04:14 AM

オーディオとビデオ?jiǎng)I理の中核は、基本的なプロセスと最適化方法を理解することにあります。 1.基本的なプロセスには、取得、エンコード、送信、デコード、再生が含まれ、各リンクには技術(shù)的な困難があります。 2。オーディオおよびビデオの異常、遅延、音のノイズ、ぼやけた畫像などの一般的な問題は、同期調(diào)整、コーディング最適化、ノイズ減少モジュール、パラメーター調(diào)整などを通じて解決できます。 3. FFMPEG、OPENCV、WeBRTC、GSTREAMER、およびその他のツールを使用して機(jī)能を達(dá)成することをお?jiǎng)幛幛筏蓼埂?4.パフォーマンス管理の観點(diǎn)から、ハードウェアの加速、解像度フレームレートの合理的な設(shè)定、並行性の制御、およびメモリの漏れの問題に注意を払う必要があります。これらの重要なポイントを習(xí)得すると、開発効率とユーザーエクスペリエンスの向上に役立ちます。

Laravelのローカリゼーションのために翻訳者ファサードを使用します。 Laravelのローカリゼーションのために翻訳者ファサードを使用します。 Jul 21, 2025 am 01:06 AM

TheTranSlatorFacadeInLARAVELISUSEDEFORALIZATIONBYFETCHINGTRANSLEATENSTRINGSNANDSWITCHINGLAGUAGESATRUNTIME.TOUSEIT、STORETRANSLATIONSTRINGSINLANGUAGEFILESTRINGSINLANGHELANGDIRECTORY(例えば、ES、FR)、TONRRETRIEVETHEMVIALANG :: get()Orthe ___()Helperfuntiction、

Javaにリンクリストを?qū)g裝します Javaにリンクリストを?qū)g裝します Jul 20, 2025 am 03:31 AM

リンクリストを?qū)g裝する鍵は、ノードクラスを定義し、基本操作を?qū)g裝することです。 firstデータや次のノードへの參照を含むノードクラスを作成します。次に、LinkedListクラスを作成し、挿入、削除、および印刷機(jī)能を?qū)g裝します。 deppentedメソッドは、テールにノードを追加するために使用されます。 printlistメソッドを使用して、リンクリストのコンテンツを出力します。 dreatewithValueメソッドは、指定された値を持つノードを削除し、ヘッドノードと中間ノードのさまざまな狀況を処理するために使用されます。

畫像操作ライブラリに移動(dòng)します 畫像操作ライブラリに移動(dòng)します Jul 21, 2025 am 12:23 AM

一般的なGO畫像処理ライブラリには、イメージング、BIMG、Imagickなどの標(biāo)準(zhǔn)的なライブラリイメージパッケージとサードパーティライブラリが含まれます。 1.畫像パッケージは、基本操作に適しています。 2。イメージングには完全な機(jī)能と単純なAPIがあり、ほとんどのニーズに適しています。 3. BIMGはLIBVIPに基づいており、パフォーマンスが強(qiáng)いため、大きな畫像や高い並行性に適しています。 4。ImagicickはImageMagickをバインドします。これは強(qiáng)力ですが、重い依存関係を持っています。畫像のスケーリングとトリミングをすばやく実裝します。イメージングライブラリを使用して、COSSIZEおよびCROPANCHOR機(jī)能の數(shù)行のコードを介してそれを完了し、複數(shù)のパラメーター構(gòu)成をサポートできます。フィルターの追加または調(diào)整トーンは、Grayscなどの想像力によって提供される色変換関數(shù)を通じて実現(xiàn)できます

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予測分析では、SQLはデータの準(zhǔn)備と機(jī)能抽出を完了することができます。重要なのは、要件を明確にし、SQL関數(shù)を合理的に使用することです。特定の手順には次のものが含まれます。1。データの準(zhǔn)備では、複數(shù)のテーブルから履歴データを抽出し、販売量や関連するプロモーション情報(bào)を集約するなど、集約とクリーニングを抽出する必要があります。 2。機(jī)能プロジェクトは、ウィンドウ関數(shù)を使用して、LAG()を介してユーザーの最近の購入間隔を取得するなど、時(shí)間間隔またはLAG機(jī)能を計(jì)算できます。 3.データセグメンテーションは、row_number()で日付を並べ替えたり、コレクションタイプを比例してマークするなど、時(shí)間に基づいてトレーニングセットとテストセットを分割することをお?jiǎng)幛幛筏蓼?。これらの方法は、予測モデルに必要なデータファンデーションを効率的に構(gòu)築できます。

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GO言語は科學(xué)的計(jì)算と數(shù)値分析に使用できますが、理解する必要があります。利點(diǎn)は、並行性のサポートとパフォーマンスにあります。これは、分散ソリューション、モンテカルロシミュレーションなどの並列アルゴリズムに適しています。 GonumやMAT64などのコミュニティライブラリは、基本的な數(shù)値計(jì)算関數(shù)を提供します。ハイブリッドプログラミングを使用して、CGOまたはインターフェイスを介してC/CとPythonを呼び出して実用性を向上させることができます。制限は、エコシステムがPythonほど成熟しておらず、視覚化と高度なツールは弱く、一部のライブラリ文書は不完全であることです。 GO機(jī)能に基づいて適切なシナリオを選択し、それらを詳細(xì)に使用するソースコードの例を參照することをお?jiǎng)幛幛筏蓼埂?/p>

高度なJavaコレクションフレームワークの最適化 高度なJavaコレクションフレームワークの最適化 Jul 20, 2025 am 03:48 AM

Java Collection Frameworkのパフォーマンスを向上させるために、次の4つのポイントから最適化できます。1。アレイリストへの頻繁なランダムアクセス、ハッシュセットへのクイック検索、同時(shí)環(huán)境の同時(shí)ハッシュマップなど、シナリオに従って適切なタイプを選択します。 2.初期化中に容量と荷重係數(shù)を合理的に設(shè)定して、容量の拡張オーバーヘッドを減らしますが、メモリ無駄を避けます。 3.不変のセット(list.of()など)を使用して、一定または読み取り専用データに適したセキュリティとパフォーマンスを改善します。 4.メモリの漏れを防ぎ、弱い參照またはプロのキャッシュライブラリを使用して、長期生存セットを管理します。これらの詳細(xì)は、プログラムの安定性と効率に大きく影響します。

Java仮想スレッドパフォーマンスベンチマーク Java仮想スレッドパフォーマンスベンチマーク Jul 21, 2025 am 03:17 AM

仮想スレッドには、非常に並行したシナリオとIO集約型シナリオに大きなパフォーマンスの利點(diǎn)がありますが、テスト方法と適用可能なシナリオに注意を払う必要があります。 1.正しいテストでは、実際のビジネス、特にIOブロッキングシナリオをシミュレートし、JMHやガトリングなどのツールを使用してプラットフォームスレッドを比較する必要があります。 2。スループットのギャップは明らかであり、スケジューリングがより軽量で効率的であるため、100,000の同時(shí)リクエストよりも數(shù)倍から10倍高くなる可能性があります。 3。テスト中に、盲目的に高い並行性數(shù)を追求し、非ブロッキングIOモデルに適応し、レイテンシやGCなどの監(jiān)視インジケーターに注意を払う必要があります。 4.実際のアプリケーションでは、Webバックエンド、非同期タスク処理、および多數(shù)の同時(shí)のIOシナリオに適していますが、CPU集約型タスクはプラットフォームスレッドまたはForkjoinpoolに依然として適しています。

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