开发记录————集合重复BUG问题

上周记录过一个编写将集合1中有而集合二中没有的数据取出成新集合的方法,上次的方法看似是可用的,但是在实际使用过程中却出现了无法进行类型转化的问题而导致了BUG的出现。毕竟在常规使用中并非所有用到此方法的类型都是同一个类型,所以对这个方法进行改进。
上一次的使用是在hibernate下用了一下方式取值

List<String> list=JPA.em().createQuery(sql.toString()).getResultList();

(原谅我还不太会用这个编辑器,给自动换行了)
当时我认为这个list是一个String类型的集合,但结果通过这种方式从数据库取到的值是根据所查询字段本身的类型来确定的。就好比你只是建了一个没有类型的list,至于里面的类型则是所存字段本身的类型。于是,在我原来方法给list设了一个String类型时,for循环便报了类型转换的问题。于是请教了同事后采用迭代器来取出list的值。


public static List function(List firstList, List secondList){
    List results = Lists.newArrayList();
        Iterator a = firstList.iterator();
        while(a.hasNext()) {
            Object temp = a.next();
            if (!secondList.contains(temp)) {
                results.add(temp);
            }
        }
}

通过迭代器来移动list的index,从而可以单独取出list的内容而不受类型的限制。
当然自己要知道list里面存储的类型,特别是在像这样根据字段类型选择类型的方法,一定要记得将类型标记好,以防自己会忘记或者他人使用时会造成不必要的麻烦。
每周记录一点,希望自己写的东西越来越有价值,也希望自己这个三脚猫功夫的二流码农能慢慢进化成独当一面的程序猿。

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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