list 、set 、map 粗浅性能对比分析
不知道有多少同学和我一样,工作五年了还没有仔细看过list、set的源码,一直停留在老师教导的:“LinkedList插入性能比ArrayList好,LinkedList顺序遍历性能比ArrayList好”的世界里。可是真是如此么?本文很“肤浅”的对比和分析了几种常用的集合,“高手”可以就此打住不必往下阅读了。。。
本文分开介绍了List、Map、Set:
(测试环境:win7、jdk、4G、i3;文章示例为了节省篇幅,只会列出测试大体形式和遍历次数)
第一部分:List
1.add(E e)
==============================性能测试=================================
(1)表格统计的差异在于new的方式不同:
- for (int i = 0; i < 10000; i++) {
- List<Integer> list = new LinkedList<Integer>();
- for (int j = 0; j < 10000; j++) {
- list.add(j);
- }
- list = null;
- }
new方式 | 消耗时间(毫秒) |
new LinkedList<Integer>() | 3420 |
new ArrayList<Integer>() | 3048 |
new ArrayList<Integer>(10000) | 2280 |
new Vector<Integer>() | 4045 |
new Vector<Integer>(10000) | 3859 |
(2)我们变化一下集合的长度和遍历次数:
- for (int i = 0; i < 1000000; i++) {
- List<Integer> list = new LinkedList<Integer>();
- for (int j = 0; j < 100; j++) {
- list.add(j);
- }
- list = null;
- }
new方式 | 消耗时间(毫秒) |
new LinkedList<Integer>() | 2286 |
new ArrayList<Integer>() | 2832 |
new ArrayList<Integer>(10000) | 1714 |
new Vector<Integer>() | 3937 |
new Vector<Integer>(10000) | 3184 |
*************************************************源码分析*************************************************
似乎并没有看到期待的差异,若非“冒充下大牛”纠结一下区别:
1、若集合长度比较小(小于百位),LinkedList比ArrayList的插入性能稍胜一筹。
2、但是当长度达到五位数时,ArrayList的插入性能反而会比LinkedList好一些。
3、若你能预知ArrayList的长度,可以完胜LinkedList。(原因后面会说)
4、Vector的作用不在一个纬度上,不过也没有想象中的那么差。
LinkedList.add:
- 先调用了自身的add:
- public boolean add(E e) {
- addBefore(e, header);
- return true;
- }
- 然后又调用了addBefore,表示插入在谁之前(有点绕,因为是双项链):
- private Entry<E> addBefore(E e, Entry<E> entry) {
- Entry<E> newEntry = new Entry<E>(e, entry, entry.previous);
- newEntry.previous.next = newEntry;
- newEntry.next.previous = newEntry;
- size++;
- modCount++;
- return newEntry;
- }
- 用于维护指定前后关系:
- private static class Entry<E> {
- E element;
- Entry<E> next;
- Entry<E> previous;
- Entry(E element, Entry<E> next, Entry<E> previous) {
- this.element = element;
- this.next = next;
- this.previous = previous;
- }
- }
也就是说LinkedList的上下级维护关系是借助了指针,若任意位置插入,则是先查找到before前的entry,然后重指原有位置前后元素的指针。
ArrayList.add:
首先判断下是否超过了最大长度数组长度,若超过会重新扩展拷贝(这也就说明了,为什么当我们在newArrayList时指定合适的长度会提升性能)
- 相比LinkedList来说就简单了狠多:
- public boolean add(E e) {
- ensureCapacity(size + 1); // Increments modCount!!
- elementData[size++] = e;
- return true;
- }
- //首先判断下是否超过了最大长度数组长度,若超过会重新扩展拷贝(这也就说明了,为什么当我们在newArrayList时指定合适的长度会提升性能)
- public void ensureCapacity(int minCapacity) {
- modCount++;
- int oldCapacity = elementData.length;
- if (minCapacity > oldCapacity) {
- Object oldData[] = elementData;
- int newCapacity = (oldCapacity * 3)/2 + 1;
- if (newCapacity < minCapacity)
- newCapacity = minCapacity;
- // minCapacity is usually close to size, so this is a win:
- elementData = Arrays.copyOf(elementData, newCapacity);
- }
- }
- //默认长度10
- public ArrayList() {
- this(10);
- }
通过上面的源码可以理解出为什么当集合的长度会左右LinkedList和ArrayList的插入性能PK。影响ArrayList性能损耗的一大元凶就是数组的不断增长拷贝,LinkedList由于自身的特性当数据插入时需要借助特殊的内部类“Entry”来维护插入数据的上下级链。
2.add(int index, E element)
通过上面的分析出现了一个想法,如果是
随机插入位置呢?
==============================性能测试=================================
(1)
- for (int i = 0; i < 100; i++) {
- List<Integer> list = new LinkedList<Integer>();
- for (int j = 0; j < 10000; j++) {
- list.add(list.size() / 2, j);
- }
- list = null;
- }
new方式 | 消耗时间 |
new LinkedList<Integer>() | 15782 |
new ArrayList<Integer>() | 3513 |
new ArrayList<Integer>(10000) | 3490 |
(2)我们变化一下集合的长度和遍历次数:
- for (int i = 0; i < 100000; i++) {
- List<Integer> list = new LinkedList<Integer>();
- for (int j = 0; j < 100; j++) {
- list.add(list.size() / 2, j);
- }
- list = null;
- }
new方式 | 消耗时间 |
new LinkedList<Integer>() | 880 |
new ArrayList<Integer>() | 1262 |
new ArrayList<Integer>(10000) | 2308 |
*************************************************源码分析*************************************************
从纯插入性能上来说,随机插入LikedList要比ArrayList性能好:(至于为什么当LinkedList集合长度为10000时性能变化会如此之大,我们后面的get会有介绍)
LikedList.add(int index, E element) :
大体分为两个步骤
- public void add(int index, E element) {
- addBefore(element, (index==size ? header : entry(index)));
- }
- //第一步获取到addBefore需要的插入位置(entry),第二步如上
- private Entry<E> entry(int index) {
- if (index < 0 || index >= size)
- throw new IndexOutOfBoundsException("Index: "+index+
- ", Size: "+size);
- Entry<E> e = header;
- if (index < (size >> 1)) {
- for (int i = 0; i <= index; i++)
- e = e.next;
- } else {
- for (int i = size; i > index; i--)
- e = e.previous;
- }
- return e;
- }
所以从代码上看,LikedList.add(int index, E element) 没有理由在集合长度为10000时会有这么大的差异,除非entry(int index)存在问题(我们后面可能要说的hash也正是为了避免遍历)。
ArrayList.add(int index, E element) :
大体分为三步
第二步暴漏了为什么现在初始指定了集合长度反而不一定是好事。
- public void add(int index, E element) {
- if (index > size || index < 0)
- throw new IndexOutOfBoundsException(
- "Index: "+index+", Size: "+size);
- //第一步:扩充长度
- ensureCapacity(size+1); // Increments modCount!!
- //第二步:挪动数据(这一步决定了为什么现在初始指定了集合长度反而不一定是好事)
- System.arraycopy(elementData, index, elementData, index + 1,
- size - index);
- //第三步:插入
- elementData[index] = element;
- size++;
- }
3.get(int index)
==============================性能测试=================================
- List<Integer> list = new LinkedList<Integer>();
- for (int j = 0; j < 10000; j++) {
- list.add(j);
- }
- for (int i = 0; i < 100; i++) {
- for (int j = 0; j < 10000; j++) {
- list.get(j);
- }
- }
new方式 | 消耗时间 |
new LinkedList<Integer>() | 8349 |
new ArrayList<Integer>(10000) | 15 |
*************************************************源码分析*************************************************
通过这个表首先能够知道如果直接或间接(如模板语言)调用for循环遍历,LikedList的性能要差很多。
LinkedList.get(int index):
- public E get(int index) {
- return entry(index).element;
- }
- //性能损耗在这里,每次都需要线性搜索(遍历链定位位置)
- private Entry<E> entry(int index) {
- if (index < 0 || index >= size)
- throw new IndexOutOfBoundsException("Index: "+index+
- ", Size: "+size);
- Entry<E> e = header;
- if (index < (size >> 1)) {
- for (int i = 0; i <= index; i++)
- e = e.next;
- } else {
- for (int i = size; i > index; i--)
- e = e.previous;
- }
- return e;
- }
ArrayList.get(int index):
- public E get(int index) {
- //检查是否越界
- RangeCheck(index);
- //直接从数组中取出对应index的数据
- return (E) elementData[index];
- }
4.迭代器
==============================性能测试=================================
- List<Integer> list = new LinkedList<Integer>();
- for (int j = 0; j < 100; j++) {
- list.add(j);
- }
- for (int i = 0; i < 1000000; i++) {
- Iterator<Integer> it = list.iterator();
- while (it.hasNext()) {
- it.next();
- }
- it = null;
- }
new方式 | 消耗时间 |
new LinkedList<Integer>() | 1335 |
new ArrayList<Integer>(); | 3940 |
*************************************************源码分析*************************************************
LinkedList.iterator():
- private class ListItr implements ListIterator<E> {
- //header为LikedList的成员变量Entry
- private Entry<E> lastReturned = header;
- private Entry<E> next;
- private int nextIndex;
- private int expectedModCount = modCount;
- //这里我们会默认传入0,
- ListItr(int index) {
- if (index < 0 || index > size)
- throw new IndexOutOfBoundsException("Index: "+index+
- ", Size: "+size);
- //下面的if和else很有意思,为了实现“所有操作都是按照双重链接列表的需要执行的。在列表中编索引的操作将从开头或结尾遍历列表(从靠近指定索引的一端)。”
- //size为外部LikedList的成员变量
- if (index < (size >> 1)) {
- next = header.next;
- for (nextIndex=0; nextIndex<index; nextIndex++)
- next = next.next;
- } else {
- next = header;
- for (nextIndex=size; nextIndex>index; nextIndex--)
- next = next.previous;
- }
- }
- //判断是否已经超过长度
- public boolean hasNext() {
- return nextIndex != size;
- }
- //便宜至下一个元素并返回element
- public E next() {
- checkForComodification();
- if (nextIndex == size)
- throw new NoSuchElementException();
- lastReturned = next;
- next = next.next;
- nextIndex++;
- return lastReturned.element;
- }
- ...
- final void checkForComodification() {
- if (modCount != expectedModCount)
- throw new ConcurrentModificationException();
- }
- }
也就是说我们的LinkedList的Iterator性能损耗主要在变换指针,所以对比for遍历方式来说性能提升了很多。
ArrayList.iterator():
- public Iterator<E> iterator() {
- return new Itr();
- }
- private class Itr implements Iterator<E> {
- /**
- * Index of element to be returned by subsequent call to next.
- */
- int cursor = 0;
- /**
- * Index of element returned by most recent call to next or
- * previous. Reset to -1 if this element is deleted by a call
- * to remove.
- */
- int lastRet = -1;
- /**
- * The modCount value that the iterator believes that the backing
- * List should have. If this expectation is violated, the iterator
- * has detected concurrent modification.
- */
- int expectedModCount = modCount;
- public boolean hasNext() {
- return cursor != size();
- }
- public E next() {
- checkForComodification();
- try {
- //主要内容在这里,又绕回了ArrayList的获取方式
- E next = get(cursor);
- lastRet = cursor++;
- return next;
- } catch (IndexOutOfBoundsException e) {
- checkForComodification();
- throw new NoSuchElementException();
- }
- }
- }
ArrayList“很懒”的没有做什么,主要借助了父类AbstractList,获取方式采用了模板方法设计模式(Template Method Pattern)。
总结:无论你遍历ArrayList还是LinkedList都可以尽量采用迭代器。
通过add和get的分析,我们最常用的场景就是单页数据获取,然后利用jstl或velocity等遍历展示:
1、如果能确定遍历采用的for循环建议使用ArrayList并采用带参的构造器指定集合长度(也就是每页的个数);
2、若遍历采用迭代器建议采用LinkedList,因为我们还会有时对dao获取的数据采用缓存策略。
(jstl用的迭代器,可看源码org.apache.taglibs.standard.tag.common.core.ForEachSupport.toForEachIterator方法)
第二部分:Map
1.put(K key, V value)
==============================性能测试=================================
表格统计的差异在于new的方式不同:
- for (int i = 0; i < 100000; i++) {
- Map<Integer, String> map = new TreeMap<Integer, String>();
- for (int j = 0; j < 100; j++) {
- map.put(j, "s" + j);
- }
- map = null;
- }
new方式 | 运行时间 |
new TreeMap<Integer, String>() | 2945 |
new HashMap<Integer, String>() | 2029 |
new HashMap<Integer, String>(100) | 1845 |
*************************************************源码分析*************************************************
TreeMap.put(K key, V value):
首先确认一点TreeMap采用的“红黑树”二叉查找方式。(具体算法请自行google)
该映射根据其键的自然顺序进行排序,或者根据创建映射时提供的 Comparator 进行排序,具体取决于使用的构造方法。此实现为 containsKey、get、put 和 remove 操作提供受保证的 log(n) 时间开销。
插入大体分为四步:
1、判断是否为初次;
2、获取指定Comparator,若没有指定获取key的父类的实现方式。
3、利用Comparator确定数据存放位置;
4、树的旋转。
- public V put(K key, V value) {
- Entry<K,V> t = root;
- //判断是否存在根节点,或者集合是否存在了数据
- if (t == null) {
- root = new Entry<K,V>(key, value, null);
- size = 1;
- modCount++;
- return null;
- }
- int cmp;
- Entry<K,V> parent;
- // split comparator and comparable paths
- //这点是获取构造器传入的Comparator
- Comparator<? super K> cpr = comparator;
- if (cpr != null) {
- do {
- parent = t;
- cmp = cpr.compare(key, t.key);
- if (cmp < 0)
- t = t.left;
- else if (cmp > 0)
- t = t.right;
- else
- return t.setValue(value);
- } while (t != null);
- }
- //若没有指定Comparator,查找父类实现
- else {
- if (key == null)
- throw new NullPointerException();
- Comparable<? super K> k = (Comparable<? super K>) key;
- //遍历放入确切位置
- do {
- parent = t;
- cmp = k.compareTo(t.key);
- if (cmp < 0)
- t = t.left;
- else if (cmp > 0)
- t = t.right;
- else
- return t.setValue(value);
- } while (t != null);
- }
- Entry<K,V> e = new Entry<K,V>(key, value, parent);
- if (cmp < 0)
- parent.left = e;
- else
- parent.right = e;
- //树的旋转
- fixAfterInsertion(e);
- size++;
- modCount++;
- return null;
- }
HashMap.put(K key, V value):
1、HashMap 的实例有两个参数影响其性能:初始容量 和加载因子。容量 是哈希表中桶的数量,初始容量只是哈希表在创建时的容量。加载因子 是哈希表在其容量自动增加之前可以达到多满的一种尺度。当哈希表中的条目数超出了加载因子与当前容量的乘积时,则要对该哈希表进行 rehash 操作(即重建内部数据结构),从而哈希表将具有大约两倍的桶数;
2、key的hashcode至关重要。
- //构造一个带指定初始容量和加载因子的空 HashMap
- public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {
- if (initialCapacity < 0)
- throw new IllegalArgumentException("Illegal initial capacity: " +
- initialCapacity);
- if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY)
- initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY;
- if (loadFactor <= 0 || Float.isNaN(loadFactor))
- throw new IllegalArgumentException("Illegal load factor: " +
- loadFactor);
- // Find a power of 2 >= initialCapacity
- int capacity = 1;
- //取大于等于初始容量最近的2的倍数
- while (capacity < initialCapacity)
- capacity <<= 1;
- this.loadFactor = loadFactor;
- threshold = (int)(capacity * loadFactor);
- table = new Entry[capacity];
- init();
- }
- public V put(K key, V value) {
- if (key == null)
- return putForNullKey(value);
- //计算key的hash值
- int hash = hash(key.hashCode());
- //计算出在第几个“水桶”,计算方式是&与了table.length-1,这应该也是水桶数据是2的倍数的原因
- int i = indexFor(hash, table.length);
- //通过这步可以理解为什么看到好多文档要求key的hashCode“均匀分布”便于均匀落入各个水桶
- for (Entry<K,V> e = table[i]; e != null; e = e.next) {
- Object k;
- if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k))) {
- V oldValue = e.value;
- e.value = value;
- e.recordAccess(this);
- return oldValue;
- }
- }
- modCount++;
- addEntry(hash, key, value, i);
- return null;
- }
2.get
==============================性能测试=================================
(1)表格统计的差异在于new的方式不同:
- Map<Integer, String> map = new TreeMap<Integer, String>();
- for (int j = 0; j < 100; j++) {
- map.put(j, "s" + j);
- }
- for (int i = 0; i < 100000; i++) {
- for (int j = 0; j < 100; j++) {
- map.get(j);
- }
- }
new方式 | 运行时间 |
new TreeMap<Integer, String>() | 542 |
new HashMap<Integer, String>(100) | 280 |
(2)变化下集合的大小(有时我们使用Map存放上万条乃至几十万条数据用于小数据本地快速缓存):
- Map<Integer, String> map = new HashMap<Integer, String>(300000);
- for (int j = 0; j < 300000; j++) {
- map.put(j, "sasd");
- }
- beginTime = System.currentTimeMillis();
- for (int i = 0; i < 100; i++) {
- for (int j = 0; j < 300000; j++) {
- map.get(j);
- }
- }
new方式 | 运行时间 |
new TreeMap<Integer, String>() | 5100 |
new HashMap<Integer, String>(300000) | 1400 |
(3)当hashcode为极端情况下:
- Map<HashKeyTest, String> map = new TreeMap<HashKeyTest, String>();
- for (int j = 0; j < 10000; j++) {
- map.put(new HashKeyTest(j), "sasd");
- }
- beginTime = System.currentTimeMillis();
- for (int i = 0; i < 10; i++) {
- for (int j = 0; j < 10000; j++) {
- map.get(new HashKeyTest(j));
- }
- }
- public class HashKeyTest implements Comparable<HashKeyTest> {
- private int value;
- ...
- @Override
- public boolean equals(Object obj) {
- if (this == obj)
- return true;
- if (obj == null)
- return false;
- if (getClass() != obj.getClass())
- return false;
- HashKeyTest other = (HashKeyTest) obj;
- if (value != other.value)
- return false;
- return true;
- }
- //模拟hashCode的极端情况,返回相同的值
- @Override
- public int hashCode() {
- return 345345435;
- }
- //用于TreeMap的二叉树对比排序
- @Override
- public int compareTo(HashKeyTest o) {
- int thisVal = this.value;
- int anotherVal = o.getValue();
- return (thisVal < anotherVal ? -1 : (thisVal == anotherVal ? 0 : 1));
- }
- }
new方式 | 消耗时间 |
new TreeMap<HashKeyTest, String>() | 18 |
new HashMap<HashKeyTest, String>() | 3480 |
*************************************************源码分析*************************************************
TreeMap.get(Object key):
基于红黑树查找
- public V get(Object key) {
- Entry<K,V> p = getEntry(key);
- return (p==null ? null : p.value);
- }
- final Entry<K,V> getEntry(Object key) {
- // Offload comparator-based version for sake of performance
- if (comparator != null)
- return getEntryUsingComparator(key);
- if (key == null)
- throw new NullPointerException();
- Comparable<? super K> k = (Comparable<? super K>) key;
- Entry<K,V> p = root;
- while (p != null) {
- int cmp = k.compareTo(p.key);
- if (cmp < 0)
- p = p.left;
- else if (cmp > 0)
- p = p.right;
- else
- return p;
- }
- return null;
- }
HashMap.get(Object key):
代码中很简明的可以看出,如果hashCode不均为出现的问题
- public V get(Object key) {
- if (key == null)
- return getForNullKey();
- int hash = hash(key.hashCode());
- //若hashCode相同,会导致查找方式就是这里的不停的遍历
- for (Entry<K,V> e = table[indexFor(hash, table.length)];
- e != null;
- e = e.next) {
- Object k;
- if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k)))
- return e.value;
- }
- return null;
- }
总结:
1、key如果是自定义对象,一定要有效地重载hashCode(),可参考《覆盖equals时总要覆盖hashCode》;
2、尽量保证hashCode“均为分布”,以便于均匀填充“水桶”;
3、当我们确定Map存放的数据比较多且hashCode分配严重不均匀,切记不要使用HashMap,建议使用TreeMap;
4、正常情况下,也就是我们常把表id作为key时,建议使用HashMap。
Set留给同学自己学习吧。(HashSet其实就是使用的HashMap作为容器)
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