벡터 사용
연속 저장 구조: 벡터는 동적 성장을 달성할 수 있는 객체 배열로, 배열에 대한 효율적인 액세스와 배열 끝의 삭제 및 삽입 작업, 중간 및 머리 삽입은 상대적으로 어렵고 많은 양의 데이터를 이동해야 합니다. (추천 학습: java 과정)
벡터의 가장 큰 차이점은 벡터는 프로그래머가 용량 문제를 스스로 고려할 필요가 없다는 점입니다. 라이브러리 자체는 용량의 동적 증가를 실현했지만 배열은 프로그래머가 확장 기능을 수동으로 작성해야 합니다. 점진적인 확장.
벡터 시뮬레이션 구현
template <class T> class Vector { public: typedef T* Iterator; typedef const T* Iterator; Vector() :_start(NULL) ,_finish(NULL) ,_endOfStorage(NULL) {} void template<class T> PushBack(const T& x) { Iterator end = End(); Insert(end, x); } void Insert(Iterator& pos, const T& x) { size_t n = pos - _start; if (_finish == _endOfStorage) { size_t len = Capacity() == 0 ? 3 : Capacity()*2; Expand(len); } pos = _start+n; for (Iterator end = End(); end != pos; --end) { *end = *(end-1); } *pos = x; ++_finish; } Iterator End() { return _finish; } Iterator Begin() { return _start; } void Resize(size_t n, const T& val = T())//用Resize扩容时需要初始化空间,并且可以缩小容量 { if (n < Size()) { _finish = _start+n; } else { Reserve(n); size_t len = n-Size(); for (size_t i = 0; i < len; ++i) { PushBack(val); } } } void Reserve(size_t n)//不用初始化空间,直接增容 { Expand(n); } inline size_t Size() { return _finish-_start; } inline size_t Capacity() { return _endOfStorage-_start; } void Expand(size_t n) { const size_t size = Size(); const size_t capacity = Capacity(); if (n > capacity) { T* tmp = new T[n]; for (size_t i = 0; i < size; ++i) { tmp[i] = _start[i]; } delete[] _start; _start = tmp; _finish = _start+size; _endOfStorage = _start+n; } } T& operator[](size_t pos) { assert(pos < Size()); return _start[pos]; } const T& operator[](size_t pos) const { assert(pos < Size()); return _start[pos]; } protected: Iterator _start; //指向第一个元素所在节点 Iterator _finish; //指向最后一个元素所在节点的下一个节点 Iterator _endOfStorage; //可用内存空间的末尾节点 };
목록 사용
비연속 저장 구조: 목록은 연결 목록의 양방향 순회를 지원하는 이중 연결 목록 구조입니다. 각 노드에는 요소 자체, 이전 요소를 가리키는 노드(prev), 다음 요소를 가리키는 노드(next)라는 세 가지 정보가 포함됩니다.
그래서 목록은 모든 위치에서 데이터 요소에 효율적으로 액세스, 삽입 및 삭제할 수 있습니다. 추가 포인터를 유지 관리해야 하기 때문에 오버헤드가 상대적으로 높습니다.
List의 시뮬레이션 구현
template<class T> class List { typedef __ListNode<T> Node; public: typedef __ListIterator<T, T&, T*> Iterator; typedef __ListIterator<T, const T&, const T*> ConstIterator; Iterator Begin() { return _head->_next; } Iterator End() { return _head; } ConstIterator Begin() const { return _head->_next; } ConstIterator End() const { return _head; } List() { _head = new Node(T()); _head->_next = _head; _head->_prev = _head; } // l2(l1) List(const List& l) { _head = new Node(T()); _head->_next = _head; _head->_prev = _head; ConstIterator it = l.Begin(); while (it != l.End()) { PushBack(*it); ++it; } } ~List() { Clear(); delete _head; _head = NULL; } void Clear() { Iterator it = Begin(); while (it != End()) { Node* del = it._node; ++it; delete del; } _head->_next = _head; _head->_prev = _head; } void PushBack(const T& x) { Insert(End(), x); } void PushFront(const T& x) { Insert(Begin(), x); } void PopBack() { Erase(--End()); } void PopFront() { Erase(Begin()); } void Insert(Iterator pos, const T& x) { Node* cur = pos._node; Node* prev = cur->_prev; Node* tmp = new Node(x); prev->_next = tmp; tmp->_prev = prev; tmp->_next = cur; cur->_prev = prev; } Iterator Erase(Iterator& pos) { assert(pos != End()); Node* prev = (pos._node)->_prev; Node* next = (pos._node)->_next; prev->_next = next; next->_prev = prev; delete pos._node; pos._node = prev; return Iterator(next); } protected: Node* _head; };
벡터와 리스트의 차이점
*벡터는 Random Access 효율성이 높지만 삽입과 삭제 시(tail 제외) 데이터를 이동해야 하므로 쉽지 않습니다. 작동하다.
*리스트 접근은 연결리스트 전체를 순회해야 하며, 랜덤 접근 효율성이 낮습니다. 하지만 데이터를 삽입하고 삭제하는 것이 더 편리합니다. 포인터의 포인팅을 변경하기만 하면 됩니다.
*목록은 단방향이고 벡터는 양방향입니다.
*벡터의 반복자는 사용 후 무효화되지만 목록의 반복자는 사용 후 계속 사용할 수 있습니다.
위 내용은 자바에서 벡터와 리스트의 차이점의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

신흥 기술은 위협을 일으키고 Java의 플랫폼 독립성을 향상시킵니다. 1) Docker와 같은 클라우드 컴퓨팅 및 컨테이너화 기술은 Java의 플랫폼 독립성을 향상 시키지만 다양한 클라우드 환경에 적응하도록 최적화되어야합니다. 2) WebAssembly는 Graalvm을 통해 Java 코드를 컴파일하여 플랫폼 독립성을 확장하지만 성능을 위해 다른 언어와 경쟁해야합니다.

다른 JVM 구현은 플랫폼 독립성을 제공 할 수 있지만 성능은 약간 다릅니다. 1. OracleHotspot 및 OpenJDKJVM 플랫폼 독립성에서 유사하게 수행되지만 OpenJDK에는 추가 구성이 필요할 수 있습니다. 2. IBMJ9JVM은 특정 운영 체제에서 최적화를 수행합니다. 3. Graalvm은 여러 언어를 지원하며 추가 구성이 필요합니다. 4. AzulzingJVM에는 특정 플랫폼 조정이 필요합니다.

플랫폼 독립성은 여러 운영 체제에서 동일한 코드 세트를 실행하여 개발 비용을 줄이고 개발 시간을 단축시킵니다. 구체적으로, 그것은 다음과 같이 나타납니다. 1. 개발 시간을 줄이면 하나의 코드 세트 만 필요합니다. 2. 유지 보수 비용을 줄이고 테스트 프로세스를 통합합니다. 3. 배포 프로세스를 단순화하기위한 빠른 반복 및 팀 협업.

Java'SplatformIndenceFacilitatesCodereScoderEByWatHeAveringByTeCodetOrunonAnyPlatformwitHajvm.1) DevelopersCanwriteCodeOnceforConsentEStentBehaviorAcRossPlatforms.2) MAINTENDUCEDSCODEDOES.3) LIBRRIESASHSCORAREDERSCRAPERAREDERSPROJ

Java 응용 프로그램의 플랫폼 별 문제를 해결하려면 다음 단계를 수행 할 수 있습니다. 1. Java의 시스템 클래스를 사용하여 시스템 속성을보고 실행중인 환경을 이해합니다. 2. 파일 클래스 또는 java.nio.file 패키지를 사용하여 파일 경로를 처리하십시오. 3. 운영 체제 조건에 따라 로컬 라이브러리를로드하십시오. 4. visualVM 또는 JProfiler를 사용하여 크로스 플랫폼 성능을 최적화하십시오. 5. 테스트 환경이 Docker Containerization을 통해 생산 환경과 일치하는지 확인하십시오. 6. githubactions를 사용하여 여러 플랫폼에서 자동 테스트를 수행하십시오. 이러한 방법은 Java 응용 프로그램에서 플랫폼 별 문제를 효과적으로 해결하는 데 도움이됩니다.

클래스 로더는 통합 클래스 파일 형식, 동적로드, 부모 위임 모델 및 플랫폼 독립적 인 바이트 코드를 통해 다른 플랫폼에서 Java 프로그램의 일관성과 호환성을 보장하고 플랫폼 독립성을 달성합니다.

Java 컴파일러가 생성 한 코드는 플랫폼 독립적이지만 궁극적으로 실행되는 코드는 플랫폼 별입니다. 1. Java 소스 코드는 플랫폼 독립적 인 바이트 코드로 컴파일됩니다. 2. JVM은 바이트 코드를 특정 플랫폼의 기계 코드로 변환하여 크로스 플랫폼 작동을 보장하지만 성능이 다를 수 있습니다.

멀티 스레딩은 프로그램 대응 성과 리소스 활용을 향상시키고 복잡한 동시 작업을 처리 할 수 있기 때문에 현대 프로그래밍에서 중요합니다. JVM은 스레드 매핑, 스케줄링 메커니즘 및 동기화 잠금 메커니즘을 통해 다양한 운영 체제에서 멀티 스레드의 일관성과 효율성을 보장합니다.


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mPDF는 UTF-8로 인코딩된 HTML에서 PDF 파일을 생성할 수 있는 PHP 라이브러리입니다. 원저자인 Ian Back은 자신의 웹 사이트에서 "즉시" PDF 파일을 출력하고 다양한 언어를 처리하기 위해 mPDF를 작성했습니다. HTML2FPDF와 같은 원본 스크립트보다 유니코드 글꼴을 사용할 때 속도가 느리고 더 큰 파일을 생성하지만 CSS 스타일 등을 지원하고 많은 개선 사항이 있습니다. RTL(아랍어, 히브리어), CJK(중국어, 일본어, 한국어)를 포함한 거의 모든 언어를 지원합니다. 중첩된 블록 수준 요소(예: P, DIV)를 지원합니다.

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