java中深拷贝和浅拷贝的区别
时间: 2023-09-29 18:02:18 浏览: 116
在Java中，深拷贝和浅拷贝是用于复制对象的两种不同方式。
浅拷贝是指创建一个新对象，并将原始对象的非静态字段的值复制到新对象中。如果字段是基本类型，则复制其值；如果字段是引用类型，则复制其引用（即内存地址），因此新旧对象将共享同一个引用对象。换句话说，浅拷贝只复制对象本身和其引用，而不复制引用指向的对象。修改新对象中的引用对象可能会影响原始对象。
深拷贝是指创建一个新对象，并将原始对象的非静态字段的值复制到新对象中。不同于浅拷贝，深拷贝会递归地复制引用类型的字段所指向的对象，而不是只复制引用。深拷贝后的新对象和原始对象完全独立，修改新对象中的任何字段都不会影响原始对象。
要实现深拷贝，可以通过以下几种方式：
1. 实现Cloneable接口并重写clone()方法，在clone()方法中对引用类型字段进行深拷贝。
2. 使用序列化和反序列化，将对象写入流中再读取出来，这样会创建一个完全独立的副本。
需要注意的是，并非所有的类都支持深拷贝。对于不可变对象或不包含引用类型字段的对象，浅拷贝和深拷贝没有区别。而对于包含引用类型字段的可变对象，深拷贝可以确保对象之间的独立性。
相关问题
java 中深拷贝和浅拷贝
### Java 深拷贝与浅拷贝的概念
在 Java 中，深拷贝（Deep Copy）和浅拷贝（Shallow Copy）是用于创建新对象副本的两种不同机制。浅拷贝仅复制对象的基本数据类型字段及其引用类型的地址；而深拷贝则不仅复制这些基本信息，还递归地复制所有被引用的对象实例[^1]。
#### 浅拷贝的特点
当执行浅拷贝操作时，如果源对象包含其他对象作为成员变量，则目标对象中的相应位置将保存指向相同子对象的指针而不是实际的数据副本。这意味着两个对象实际上共享同一组内部组件，在其中一个上所做的任何更改都会影响到另一个[^2]。
#### 深拷贝的优势
相比之下，通过实施深拷贝策略可以确保所获得的新实体与其原型之间没有任何关联——无论是直接属性还是间接依赖项都被彻底克隆出来形成全新的个体。因此，即使后续对任一方进行了改动也不会波及对方的状态或行为模式[^3]。
### 实现方式对比
以下是几种常见的实现这两种拷贝的方法：
#### 方法一：利用 `Cloneable` 接口与 `clone()` 函数完成浅拷贝
要使类支持浅层复制功能，需让其继承自标准库定义好的接口 `java.lang.Cloneable` 并覆盖默认版本的公共方法 clone() 。注意此时返回的是 Object 类型的结果，通常还需要强制转换回原类型以便进一步使用[^5]。
```java
public class Person implements Cloneable {
private String name;
private Address address;
@Override
protected Object clone() throws CloneNotSupportedException {
return super.clone();
}
}
```
这种方法简单易懂但存在局限性，因为它无法解决嵌套对象间的相互关系维护问题，即它只做了最表面一层的数据迁移工作而不涉及更深层次的内容同步处理。
#### 方法二：借助序列化技术达成深拷贝效果
另一种较为通用的做法就是采用序列化的手段来达到深层复制的目的。具体而言就是在内存中先将待仿制的目标转化为字节数组形式存储起来然后再反向解析还原成新的实例。此过程能够有效规避上述提到的各种隐患从而保证最终产物具备高度的一致性和独立性[^4]。
```java
import java.io.*;
public class DeepCopyUtil {
public static <T> T deepCopy(T object) throws IOException, ClassNotFoundException {
// 序列化
ByteArrayOutputStream bos = new ByteArrayOutputStream();
ObjectOutputStream oos = new ObjectOutputStream(bos);
oos.writeObject(object);
// 反序列化
ByteArrayInputStream bis = new ByteArrayInputStream(bos.toByteArray());
ObjectInputStream ois = new ObjectInputStream(bis);
return (T) ois.readObject();
}
}
```
此外还有基于反射API构建辅助工具类或是引入第三方框架如 Apache Commons Lang 提供的支持函数等方式可供选择，不过这里不再赘述。
java中深拷贝和浅拷贝
在Java中，拷贝是指复制对象中的数据。可以通过两种方式来实现拷贝：浅拷贝和深拷贝。
浅拷贝是指当对象中包含了其他对象的引用时，只拷贝这些引用，而不是拷贝这些对象本身。因此，浅拷贝并不真正的复制整个对象，而是复制一部分的引用。浅拷贝的实现很简单，只需要使用赋值运算符“=”就可以了。浅拷贝的优点是速度快，缺点是会影响原始对象，例如，如果修改了复制对象中其中一个引用，这个修改也会反映到原始对象中。
深拷贝是指复制整个对象，包括对象的所有对象本身和引用对象。这意味着，当一个对象被深拷贝时，它将被复制到新的内存地址，并且新的对象将是一个全新的，独立的对象。可以使用复制构造函数和序列化反序列化技术实现深拷贝。深拷贝的优点是可以改变其副本而不影响原始对象，但它可能会导致性能下降，特别是当对象很大和嵌套层数很深时。
总之，在实现对象的拷贝时，应该根据具体需求选择合适的方式。如果只需要拷贝对应引用的对象，则使用浅拷贝；如果需要拷贝整个对象，包括内部对象，则使用深拷贝。
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2. 数据来源及意义：
此数据来源于《美国国际航空客运和货运统计报告》，该报告是美国运输部(USDOT)所管理的T-100计划的一部分。T-100计划旨在收集和发布美国和国际航空公司在美国机场的出入境交通报告，这表明数据的权威性和可靠性较高，适用于政府、企业和学术研究等领域。
3. 数据内容及应用：
数据集包含两个主要的CSV文件，分别是“International_Report_Departures.csv”和“International_Report_Passengers.csv”。
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这些数据可以用于航空交通流量分析、机场运营效率评估、航空市场分析等。
b. International_Report_Passengers.csv文件可能包含了以下内容：
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### 1. 对比学习（Contrastive Learning）
UniMoCo的概念根植于对比学习的思想，这是一种无监督学习的范式。对比学习的核心在于让模型学会区分不同的样本，通过将相似的样本拉近，将不相似的样本推远，从而学习到有效的数据表示。对比学习与传统的分类任务最大的不同在于不需要手动标注的标签来指导学习过程，取而代之的是从数据自身结构中挖掘信息。
### 2. MoCo（Momentum Contrast）
UniMoCo的实现基于MoCo框架，MoCo是一种基于队列（queue）的对比学习方法，它在训练过程中维持一个动态的队列，其中包含了成对的负样本。MoCo通过 Momentum Encoder（动量编码器）和一个队列来保持稳定和历史性的负样本信息，使得模型能够持续地进行对比学习，即使是在没有足够负样本的情况下。
### 3. 无监督学习（Unsupervised Learning）
在无监督学习场景中，数据样本没有被标记任何类别或标签，算法需自行发现数据中的模式和结构。UniMoCo框架中，无监督学习的关键在于使用没有标签的数据进行训练，其目的是让模型学习到数据的基础特征表示，这对于那些标注资源稀缺的领域具有重要意义。
### 4. 半监督学习（Semi-Supervised Learning）
半监督学习结合了无监督和有监督学习的优势，它使用少量的标注数据与大量的未标注数据进行训练。UniMoCo中实现半监督学习的方式，可能是通过将已标注的数据作为对比学习的一部分，以此来指导模型学习到更精准的特征表示。这对于那些拥有少量标注数据的场景尤为有用。
### 5. 全监督学习（Full-Supervised Learning）
在全监督学习中，所有的训练样本都有相应的标签，这种学习方式的目的是让模型学习到映射关系，从输入到输出。在UniMoCo中，全监督学习用于训练阶段，让模型在有明确指示的学习目标下进行优化，学习到的任务相关的特征表示。这通常用于有充足标注数据的场景，比如图像分类任务。
### 6. PyTorch
PyTorch是一个开源机器学习库，由Facebook的人工智能研究团队开发，主要用于计算机视觉和自然语言处理等任务。它被广泛用于研究和生产环境，并且因其易用性、灵活性和动态计算图等特性受到研究人员的青睐。UniMoCo官方实现选择PyTorch作为开发平台，说明了其对科研社区的支持和对易于实现的重视。
### 7. 可视化表示学习（Visual Representation Learning）
可视化表示学习的目的是从原始视觉数据中提取特征，并将它们转换为能够反映重要信息且更易于处理的形式。在UniMoCo中，无论是无监督、半监督还是全监督学习，最终的目标都是让模型学习到有效的视觉表示，这些表示可以用于下游任务，如图像分类、目标检测、图像分割等。
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UniMoCo的提出，以及其官方PyTorch实现的发布，将对计算机视觉领域产生深远影响。它不仅提供了一个统一的对比学习框架，使得从无监督到全监督的学习过程更加灵活和高效，而且为研究者们提供了一个强力的工具，以便更好地探索和实现各种视觉任务。UniMoCo的研究和应用前景，为机器学习尤其是深度学习在视觉领域的研究和实践提供了新的视角和可能。
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