1，LinkedHashMap的优缺点儿

简单的说优点：可前后查询缺点：效率没有hashmap高
你好！顺序不会改变，是你放入的顺序。插入较慢，检索较快如果对你有帮助，望采纳。

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2，linkedlist线程安全吗

linkedlist线程安全的。ArrayList 采用的是数组形式来保存对象的，这种方式将对象放在连续的位置中，所以最大的缺点就是插入删除时非常麻烦 LinkedList 采用的将对象存放在独立的空间中，而且在每个空间中还保存下一个链接的索引
不是linkedlist线程不安全list接口中arraylist、linkedlist都不是线程安全，vector是线程安全

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3，HashSetTreeSet和LinkedHashSet的区别

LinkedHashSet在迭代访问Set中的全部元素时,性能比HashSet好,但是插入时性能稍微逊色于HashSet。 TreeSet类TreeSet是SortedSet接口的唯一实现类
保证元素不重复是通过元素的hashcode()和equals()两分方法判断的，因此用hashset的元素要求重写这两个方法，而实现treeset有序，底层是用map来实现的，这个可在源代码里可看到

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4，致远OA怎么样谁知道

致远协同OA系统的安全性非常好的，安全设计很完善、很规范。价格也合理，售后更是不错。此外它采用J2EE开发，这个开发平台本身就具有很高的安全性和稳定性。而且他的权限控制到了每一个功能菜单、按钮、文件，非常细致，没有权限就看不到。 致远采用全自动的数据备份，性能稳定可靠。数据存取集中控制，避免了数据泄漏的可能。提供数据备份工具，保护系统数据安全，多级的权限控制，完善的密码验证与登录验证机制、强大的系统日志与地理位置追踪功能更加强了系统安全性。 致远OA提供的USB用户KEY安全登录方案，显著提高登录安全性，即使密码外泄，仍能保证用户身份无法冒用。 致远OA内置的Office文档在线编辑组件，能有效提高涉密文档安全性。 致远OA内置的工作流表单手写签章组件，能确保工作流表单数据传递过程的安全性。 网络时代环境下，软件产品的更新服务尤为重要，用有OA提供完善的软件升级体系，用户可通过用户服务区快速获得软件更新。用有技术人员往往在发现错误报告数分钟内，就加以解决并提供更新程序。

5，java里LinkedHashSet 有什么优缺点

讲下LinkedHashSet，他的优点是按照插入顺序排列，速度略慢详细描述：LinkedHashMap和LinkedHashSet是JDK 1.4中引入的两个新的集合类。虽然已经过去5年了，但我敢打赌并不是很多人都用过（因为我就没有用过）。但这两个类在某些情况下还是非常有用的，过去没有用，现在没有用，都没有关系。但还是应该对这两个Collection框架的新成员有所了解，因为也许以后你会到，或者其实你现在就应该要用到。LinkedHashMap/LinkedHashSet 顾名思义，就是在Hash的实现上添加了Linked的支持。对于HashMap/HashSet的每个节点上通过一个链表串联起来，这样就可以保证确定的顺序。对于希望有常量复杂度的高效存取性能要求，同时有要求排序的情况下，现在可以直接使用LinkedHashMap/Set了。对于LinkedHashMap还有一点特别注意，LinkedHashMap支持两种排序：插入顺序、访问顺序。前者是指按照插入时的顺序排序，后者是指按照最旧使用到最近使用的顺序。即如果在一个LinkedHashMap中有5个节点，现在的顺序是e1, e2, e3, e4, e5. 如果是使用顺序的话，现在访问了一次e2, 那么e2节点将移至链表的尾部。现在顺序变为：e1, e3, e4, e5, e2. 这会造成严重的性能问题吗？答案当然是否定的。因为在这儿的链表操作是常量级的。这也是LinkedHashMap/Set在这儿比TreeMap/Set性能更高的原因。同样，LinkedHashMap/Set也不是thread-safe的。如果在多线程下访问，是需要进行外部同步，或者使用Collections.synchronizedMap()的方法包装成一个thread-safe的Map/Set。特别需要注意的是，在使用“访问顺序”时，读取节点操作也是“结构变化”的操作。因为，这会改变元素遍历的顺序。所以，在使用LinkedHashMap的iterator()方法，遍历元素时，如果其它线程有读取操作，也要进行同步。否则，也会抛出同其它fail-fast一样的由于删除或增加操作而引起的CurrentModificationException的例外。LinkedHashMap,HashMap等
搜一下：java里,LinkedHashSet 有什么优缺点

6，在java中linkedlis的缺点和优点是什么

不知道你说的是不是链表结构？如果是的话，它的优点就是插入和删除数据比较快！缺点查找比较慢，还有就是占用比较多的内存，因为要储存下一个节点的位置。
是lingkedlist吗基本上就是改快读慢
package linklist; import java.util.linkedlist; import java.util.scanner; public class dropoutstack private linkedlist<object> stacklist = new linkedlist<object>(); private int stacksize; /** * * push * 往结构当中添加元素 * @param object */ public void push(object object) // 当链表的长度超过指定大小时溢出顶部元素 while(stacklist.size() >= stacksize) stacklist.removefirst(); stacklist.add(object); } /** * 打印结构中的数据内容 * print */ public void print() system.out.println("all data in linked list is : "); system.out.println(stacklist); } public static void main(string[] args) scanner s = new scanner(system.in); dropoutstack instance = new dropoutstack(); // 初始化结构的数组长度 system.out.println("please input the stack size : "); instance.stacksize = s.nextint(); while(true) // 开始读入数据 system.out.println("please input the next element : "); int nextobject = s.nextint(); instance.push(nextobject); instance.print(); } } } 搞定来分吧。太简单了

7，什么是Linked Data相比于传统的知识库它有那些优势

linked data 按字面的意思是被连接起来的数据。Tim berners-lee的一篇博客的介绍，从网络的发展上来看，“Net”或是“internet”是计算机直接通过网线形成的远距离通信网路，“Web”或是“world wide web”是计算机里的文件直接互联。而网络发展的下一步就是实现文件中的数据的直接互联，也就是所谓的“linked data”。 Tim认为这就是他构想中的web 3.0中的基础环节之一。也就是说数据的直接互联能够让计算机“理解”文件中的语义。对于如何实现，不同的流派有提出过不同的方法。目前一种通用的做法简单来说是把网页文件中的每一个实体用元数据做标记（好理解的例子是一篇文章的“标题”部分用title标注，“作者”部分用author标注），然后通过建立RDF和ontology（RDF理解成一种主谓宾之类的句式关系模型就好，至于ontology我的理解是跨数据系统间的通用关系模型，可能理解的不对，不过不要试着去百度这个词，我试过。。）将不同的元数据标注下的实体的关系表现出来 （我真的不是学技术的，再细化解释不下去了）。这对于构建“semantic web”（即 语义网）甚至是现在非常热的“the Internet of thing” (即物联网) 有着重要的意义。这样又扯出了很多新的概念，比如语义网，比如物联网，不过这与题主的问题有点远，我下面用一个语义搜索的例子来稍微帮助下阐述。我们知道现在主流的搜索引擎都是关键字搜索引擎，这种引擎的实现思路在核心上可以说是受到早期的图书馆管理中的索引检索的启发，搜索引擎事先遍历，抓取网上的网页，将网页中的内容做为索引连同url等信息一并存入数据库中。举个例子，在用户输入搜索语句，比如“苹果”时，因为机器无法判断这个“苹果”是指水果还是苹果公司，所以会将数据库中含有“苹果”两字的网页都返回给用户。如果输入的检索是一个句子, 比如“苹果手机”，现阶段的搜索引擎仍然无法判断“苹果手机”是特指苹果公司的手机，返回的结果里会有很大一部分是含有“苹果”，“手机”这样的关键词的网页（含有“苹果手机”这个关键词的网页一样会出现在结果里，并可能因为一些优化算法被集中靠前显示，这样看上去就好像搜索引擎知道你在检索“苹果手机”一样）。当用户的检索变得复杂的时候，比如上面说的“苹果手机” （其实还不算复杂，真正复杂的是：我的朋友中谁适合做我女朋友。。。），linked data的作用就显现了。对，通过前面提到的元数据标注，RDF关系模型，机器能够了解当“苹果”和“手机”一齐出现的时候，很大程度上是指“苹果手机”。当连接的数据多了之后，就会形成巨大的一个知识图谱，现实中的例子就是google 的knowledge graph，建议搬个梯子看下。如果我们在其中加入人的社会关系和她在社交网络中的分享，就可以对搜索结果做进一步的优化（判断自己和好友的兴趣，爱好并以此作为依据筛选结果等等），成功帮我找到一个女朋友。恩，这才是我写毕业论文的初衷，不过离题主的问题有点偏了。总之，linked data 是一种实现机器智能的基础手段，相比于传统知识库的一个优势是能够执行更精确智能的检索。欢迎讨论，补充和纠正。

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