快马AI一键生成:Java List全功能实战应用开发指南

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  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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  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。
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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

一、基础信息 数据集名称:Bottle Fin实例分割数据集 图片数量: 训练集:4418张图片 验证集:1104张图片 总计:5522张图片 分类类别: - 类别0: 数字0 - 类别1: 数字1 - 类别2: 数字2 - 类别3: 数字3 - 类别4: 数字4 - 类别5: 数字5 - 类别6: Bottle Fin 标注格式:YOLO格式,包含多边形坐标,适用于实例分割任务。 数据格式:图片格式常见如JPEG或PNG,具体未指定。 二、适用场景 实例分割AI模型开发:数据集支持实例分割任务,帮助构建能够精确识别和分割图像中多个对象的AI模型,适用于对象检测和分割应用。 工业自动化与质量控制:可能应用于制造、物流或零售领域,用于自动化检测和分类物体,提升生产效率。 计算机视觉研究:支持实例分割算法的学术研究,促进目标检测和分割技术的创新。 教育与实践培训:可用于高校或培训机构的计算机视觉课程,作为实例分割任务的实践资源,帮助学生理解多类别分割。 三、数据集优势 多类别设计:包含7个不同类别,涵盖数字和Bottle Fin对象,增强模型对多样对象的识别和分割能力。 高质量标注:标注采用YOLO格式的多边形坐标,确保分割边界的精确性,提升模型训练效果。 数据规模适中:拥有超过5500张图片,提供充足的样本用于模型训练和验证,支持稳健的AI开发。 即插即用兼容性:标注格式直接兼容主流深度学习框架(如YOLO),便于快速集成到各种实例分割项目中。
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