用这两种方式更新方法中的Linkedlist的值有什么不同？

用这两种方式更新方法中的LinkedList的值有什么不同？

方式一：通过索引更新值

LinkedList是一种双向链表数据结构，可以通过索引来访问和更新其中的元素。通过索引更新值的方式，可以直接定位到要更新的节点，然后修改节点的值。这种方式的时间复杂度为O(n)，其中n为LinkedList的长度。

方式二：通过迭代器更新值

LinkedList实现了Java的List接口，可以使用迭代器来遍历和更新其中的元素。通过迭代器更新值的方式，需要先获取LinkedList的迭代器，然后使用迭代器的方法来访问和更新节点的值。这种方式的时间复杂度为O(n)，其中n为LinkedList的长度。

两种方式更新LinkedList的值的主要区别在于操作的方式不同。通过索引更新值可以直接定位到要更新的节点，操作简单直接；而通过迭代器更新值需要先获取迭代器，操作稍微复杂一些。另外，通过索引更新值可以灵活地控制更新的位置，而通过迭代器更新值只能按照迭代器的顺序进行更新。

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1、学习和纯优化有什么不同用于深度模型训练的优化算法与传统的优化算法在几个方面有所不同。机器学习通常是间接作用的。在大多数机器学习问题中，我们关注某些性能度量P，其定义域测试集上并且可能是不可解的。...这两个问题说明，在深度学习中，我们很少使用经验风险最小化。反之，我们会使用一个稍有不同的方法，我们真正优化的目标会更加不同于我们希望优化的目标。...机器学习中的优化算法在计算参数的每一次更新时通常仅使用整个代价函数中一部分项来估计代价函数的期望值。...如果能够快速地计算出梯度估计值，而不是缓慢地计算准确值，那么大多数优化算法会收敛地更快(就总的计算量而言，而不是指更新次数)。另一个促使我们从小数目样本中获得梯度的统计估计的动机是训练集的冗余。...不同的算法使用不用的方法从小批量中获取不同的信息。有些算法对采样误差比其他算法更敏感，这通常有两个可能原因。一个是它们使用了很难在少量样本上精确估计的信息，另一个是它们以放大采样误差的方式使用了信息。

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