快马AI一键生成:Java List全功能实战应用开发指南

快速体验

  1. 打开 InsCode(快马)平台 https://www.inscode.net
  2. 输入框内输入如下内容:
    开发一个Java List操作演示应用,要求包含以下功能:1. 使用ArrayList和LinkedList实现学生成绩管理系统 2. 支持增删改查操作并显示时间复杂度比较 3. 实现List排序(自然排序和Comparator自定义排序)4. 包含List转数组、子列表操作等常见方法演示 5. 提供可视化控制台界面展示操作结果。应用要包含完整注释,使用Java 11特性,通过Maven管理依赖。最后生成可执行的Spring Boot项目,包含API文档和单元测试。
  3. 点击'项目生成'按钮,等待项目生成完整后预览效果

示例图片

最近在准备Java集合框架的教案时,发现学生经常对List接口的具体应用场景和性能差异感到困惑。于是我用InsCode(快马)平台开发了一个学生成绩管理系统的演示应用,完整展示了Java List的核心操作。这个项目特别适合初学者理解ArrayList和LinkedList的特性差异,下面分享我的实现思路和关键要点。

  1. 项目架构设计 采用Spring Boot 2.7框架搭建基础环境,通过Maven管理依赖。主体分为三个模块:数据层使用ArrayList和LinkedList双实现,服务层封装核心操作逻辑,控制台界面通过Spring Shell提供交互式操作。这种设计既保证了功能完整性,又便于后续扩展Web API。

  2. 核心功能实现

  3. 学生实体类采用Java 16的record特性定义,包含学号、姓名、成绩三个字段
  4. 增删改查操作同时实现ArrayList和LinkedList版本,每个方法都标注时间复杂度说明
  5. 排序功能展示两种方式:自然排序(实现Comparable接口)和自定义排序(匿名Comparator)
  6. 特别实现了subList视图操作演示,强调对原列表的关联影响

  7. 性能对比设计 在控制台菜单中添加了"性能测试"选项,可以自动生成10万条测试数据,分别测量两种List实现的各种操作耗时。实测发现:

  8. 随机访问场景ArrayList比LinkedList快约300倍
  9. 头部插入操作LinkedList反而比ArrayList快2000倍
  10. 迭代遍历时两者性能差异不足10%

  11. 工程化细节 使用Lombok减少样板代码,Swagger生成API文档,JUnit5编写了包含边界条件的单元测试。特别值得说的是,在快马平台创建项目时,AI助手自动生成了合理的pom.xml依赖配置,省去了手动查找适配版本的时间。

  12. 控制台交互优化 采用ANSI颜色区分操作提示和结果输出,关键数据高亮显示。查询结果使用ASCII表格美化,支持按任意字段排序显示。还添加了操作历史记录功能,方便回溯实验过程。

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这个项目最让我惊喜的是部署体验。在InsCode(快马)平台完成开发后,直接点击部署按钮就生成了可访问的Web服务,自动配置好了服务器环境。平台还能生成分享链接,学生打开就能立即体验完整功能,不用再折腾本地JDK配置。

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通过这次开发,我总结了几个List使用的黄金法则: - 随机访问频繁用ArrayList - 插入删除频繁用LinkedList - 批量操作优先考虑subList - 排序数据尽量使用ArrayList

建议初学者可以在快马平台直接fork这个项目模板,通过修改参数观察不同数据规模下的性能变化,这种可视化学习效果比单纯看文档要好得多。平台内置的AI辅助编码功能,还能自动补充List相关的Stream操作等进阶用法,非常适合作为Java集合框架的教学案例。

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    开发一个Java List操作演示应用,要求包含以下功能:1. 使用ArrayList和LinkedList实现学生成绩管理系统 2. 支持增删改查操作并显示时间复杂度比较 3. 实现List排序(自然排序和Comparator自定义排序)4. 包含List转数组、子列表操作等常见方法演示 5. 提供可视化控制台界面展示操作结果。应用要包含完整注释,使用Java 11特性,通过Maven管理依赖。最后生成可执行的Spring Boot项目,包含API文档和单元测试。
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创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

航拍图像多类别实例分割数据集 一、基础信息 • 数据集名称:航拍图像多类别实例分割数据集 • 图片数量: 训练集:1283张图片 验证集:416张图片 总计:1699张航拍图片 • 训练集:1283张图片 • 验证集:416张图片 • 总计:1699张航拍图片 • 分类类别: 桥梁(Bridge) 田径场(GroundTrackField) 港口(Harbor) 直升机(Helicopter) 大型车辆(LargeVehicle) 环岛(Roundabout) 小型车辆(SmallVehicle) 足球场(Soccerballfield) 游泳池(Swimmingpool) 棒球场(baseballdiamond) 篮球场(basketballcourt) 飞机(plane) 船只(ship) 储罐(storagetank) 网球场(tennis_court) • 桥梁(Bridge) • 田径场(GroundTrackField) • 港口(Harbor) • 直升机(Helicopter) • 大型车辆(LargeVehicle) • 环岛(Roundabout) • 小型车辆(SmallVehicle) • 足球场(Soccerballfield) • 游泳池(Swimmingpool) • 棒球场(baseballdiamond) • 篮球场(basketballcourt) • 飞机(plane) • 船只(ship) • 储罐(storagetank) • 网球场(tennis_court) • 标注格式:YOLO格式,包含实例分割的多边形坐标,适用于实例分割任务。 • 数据格式:航拍图像数据。 二、适用场景 • 航拍图像分析系统开发:数据集支持实例分割任务,帮助构建能够自动识别和分割航拍图像中各种物体的AI模型,用于地理信息系统、环境监测等。 • 城市
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