判断数组 fields中是否存在s

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#string #null

本文介绍了一个简单的Java方法，用于检查特定字符串是否存在于指定的字符串数组中。通过遍历数组并使用equals方法比较元素来实现这一功能。
/**
  * 判断数组 fields中是否存在s
  *
  * @param s
  * @param fields
  * @return
  */
 private static boolean isExits(String s, String[] fields) {
  if (fields == null || s == null)
   return false;
  for (int i = 0; i < fields.length; i++) {
   if (s.equals(fields[i])) {
    return true;
   }
  }
  return false;
 } 
HBASE教程
最爱山间那朵云
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HBase实践 实验目的：通过Hadoop和HBase环境搭建和进行简单的使用，增加对大数据存储和NoSQL数据库的了解。 实验环境： 电脑硬件配置： Ram:32G CPU:Intel® Core™ i5-4460 CPU @ 3.20GHz × 4  OS:Ubuntu 16.04.1 LTS 64-bit Virtubox:5.0 虚拟机： Master ,slave1,s
golang中的strings.Fields
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C#中怎么判断一个数组中是否存在某个数组值
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inArray检查数组中是否存在某个值
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08-19 931
我们经常会用到这个一样逻辑，判断一个字符串或者数字是否在数组内，很多程序语言都有这样一样专门的函数，比如PHP的in_array()。那么JS有木有呢，很遗憾，JS木有这样的函数，于是想到伟大的JQ是否封装了这个函数，找到了API，JQ的确封装了这个函数 jQuery.inArray( value, array ) 搜索数组中指定值并返回它的索引（如果没有找到则返回-1）。 value要搜索的
java json 判断是否存在_java – JSON – 检查数组是否存在
weixin_39581995的博客
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以下是使用Jackson可以采取的方法示例.它使用最新问题更新中提供的相同JSON结构以及匹配的Java数据结构.只需一行代码即可实现非常简单的反序列化.我选择将JSON数组反序列化为Java List.将其更改为使用Java数组非常容易.(请注意,我建议更改此JSON结构存在问题,如果它在您的控制中进行更改.)input.json：{"objects": {"array1": [{"elemen...
判断json数组是否具有这些字段
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【代码】判断json是否具有这些字段。
matlab中fields,matlab中结构体使用方法
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03-16 2904
转自http://hi.baidu.com/dess2211/blog/item/bb9b80185a7f940334fa417c.html要在MALTAB中实现比较复杂的编程，就不能不用struct类型。而且在MATLAB中实现struct比C中更为方便。结构数组的创建MATLAB提供了两种定义结构的方式：直接应用和使用struct函数。1. 使用直接引用方式定义结构与建立数值型数组一样，建立新...
3. 请编程实现以下功能 1.createTable(String tableName, String[] fields) 创建表，参数 tableName 为表的名称，字符串数组 fields 为存储记录各个字段名称的数组。要求当 HBase 已经存在名为 tableName的表的时候，先删除原有的表，然后再创建新的表。 2.addRecord(String tableName, String row, String[] fields, String[] values) 向表 tableName、行 row（用 S_Name 表示）和字符串数组 fields指定的单元格中添加对应的数据 values。其中，fields中每个元素如果对应的列族下还有相应的列限定符的话，用"columnFamily:column"表示。例如，同时向"Math"、“Computer Science”、"English"三列添加成绩时，字符串数组 fields 为{“Score:Math”,“Score:Computer Science”, “Score:English”}，数组 values 存储这三门课的成绩。 3.scanColumn(String tableName, String column) 浏览表 tableName 某一列的数据，如果某一行记录中该列数据不存在，则返回 null。要求当参数 column 为某一列族名称时，如果底下有若干个列限定符，则要列出每个列限定符代表的列的数据；当参数 column为某一列具体名称（例如"Score:Math"）时，只需要列出该列的数据。 4.modifyData(String tableName, String row, String column) 修改表 tableName，行 row（可以用学生姓名 S_Name 表示），列 column 指定的单元格的数据。 5.deleteRow(String tableName, String row) 删除表 tableName 中 row 指定的行的记录。 给出我完整的代码和命令以及结果验证
05-06
所以步骤应该是：获取Admin实例，检查表是否存在，存在则禁用并删除，然后创建新表，列族由fields数组指定。但这里的fields数组可能指的是列族名称，因为题目里提到fields数组的元素可能像"Score:Math"，但创建表时...
已知searchText，搜索文本，如何对allFields对象数组进行搜索过滤，搜索条件是searchText，对象是allFields对象数组中的fieldLabel属性
05-13
好的，我现在需要帮助用户解决如何根据searchText对allFields数组中的fieldLabel属性进行过滤的问题。首先，我得仔细分析用户的问题。 用户提到他们有一个allFields对象数组，每个对象有一个fieldLabel属性，需要...
43、MATLAB 中的结构数组与表数组详解
z4a5b6的博客
11-06 10
本文详细介绍了MATLAB中结构数组和表数组的创建、操作与应用。涵盖结构数组的赋值创建、字段增删、动态访问及嵌套使用，以及表数组的数据组织、元数据管理与常用函数。通过实例演示了极坐标与直角坐标转换的应用场景，帮助用户高效利用MATLAB进行复杂数据处理。
现有以下关系型数据库中的表和数据，要求将其转换为适合于HBase存储的表并插入数据： 表4-2 学生表（Student） 学号（S_No） 姓名（S_Name） 性别（S_Sex） 年龄（S_Age） 2015001 Zhangsan male 23 2015003 Mary female 22 2015003 Lisi male 24 表4-3 课程表（Course） 课程号（C_No） 课程名（C_Name） 学分（C_Credit） 123001 Math 2.0 123002 Computer Science 5.0 123003 English 3.0 表4-4 选课表（SC） 学号（SC_Sno） 课程号（SC_Cno） 成绩（SC_Score） 2015001 123001 86 2015001 123003 69 2015002 123002 77 2015002 123003 99 2015003 123001 98 2015003 123002 95 同时，请编程完成以下指定功能： （1）createTable(String tableName, String[] fields) 创建表，参数tableName为表的名称，字符串数组fields为存储记录各个域名称的数组。要求当HBase已经存在名为tableName的表的时候，先删除原有的表，然后再创建新的表。 （2）addRecord(String tableName, String row, String[] fields, String[] values) 向表tableName、行row（用S_Name表示）和字符串数组files指定的单元格中添加对应的数据values。其中fields中每个元素如果对应的列族下还有相应的列限定符的话，用“columnFamily:column”表示。例如，同时向“Math”、“Computer Science”、“English”三列添加成绩时，字符串数组fields为{“Score:Math”,”Score；Computer Science”,”Score:English”}，数组values存储这三门课的成绩。 （3）scanColumn(String tableName, String column) 浏览表tableName某一列的数据，如果某一行记录中该列数据不存在，则返回null。要求当参数column为某一列族名称时，如果底下有若干个列限定符，则要列出每个列限定符代表的列的数据；当参数column为某一列具体名称（例如“Score:Math”）时，只需要列出该列的数据。 （4）modifyData(String tableName, String row, String column) 修改表tableName，行row（可以用学生姓名S_Name表示），列column指定的单元格的数据。 （5）deleteRow(String tableName, String row) 删除表tableName中row指定的行的记录。
最新发布
12-27
// 向表tableName，行row和字符串数组fields指定的单元格中添加对应的数据values public static void addRecord(String tableName, String row, String[] fields, String[] values) throws IOException { init();...
9、MATLAB 中单元数组与结构体的深入解析
lll78的博客
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本文深入解析了MATLAB中的单元数组与结构体，涵盖其创建、操作、内容检索及相关函数的使用。详细介绍了cellfun、num2cell、mat2cell、cell2mat等单元数组处理函数，字符串单元数组与字符串数组的转换，结构体的构建与字段访问，以及fieldnames、isfield、rmfield、orderfields等结构体操作函数。同时探讨了逗号分隔列表和动态寻址在批量数据提取与赋值中的应用，帮助用户高效组织和处理复杂数据结构。
golang strings.Fields 使用
weixin_33901926的博客
05-10 5198
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JavaScript 删除空格(trim)
12-24 3396
 function trim(str){  //删除左右两端的空格 return str.replace(/(^/s*)|(/s*$)/g, "");}function ltrim(str){  //删除左边的空格 return str.replace(/(^/s*)/g,"");}function rtrim(str){  //删除右边的空格 return str.replace(/(/s*$)
表格增加,删除行,删除一行时,行数动态改变
12-16 1721
今天终于在别人的帮助下完成了"ASK123综合业务管理系统-专案管理-开案管理-培训需求单"其中遇到的难处有增加,删除行,删除一行时,行数动态改变.代码如下: .STYLE1 {font-size: 16pt;cursor:hand;color:red}-->                  课程名称    ${mainBean.kcmc }    预计执行日    ${mainBean.yjz
常用的脚本验证
12-25 1702
/* 公用js 函数 */   // 允许上传的图片扩展名var picExt = "JPEG|JPG|BMP|GIF|TIF|PNG|ICO|";   // 允许上传的文件扩展名var fileAllowExt = "DOC|XLS|PPT|PPS|PDF|RAR|ZIP|VSD|JPEG|JPG|BMP|GIF|TIF|PNG|ICO|AVI|MIDI|MOV|WMA|RM|MP3|SWF|T
常用java时间
01-02 1663
package cn.vetech.framework.util;/** 日期类 * @date   2003-12-04 * @version 1.0 */import java.util.*;import java.text.*;import java.util.Calendar;public class VeDate { /**  * 获取现在时间  *   * @return
获得表单中单选框的值
12-08 961
不爱爱 function save(){  for(int i = 0; i     if(document.myForm.love(i).checked){      alert(document.myForm.love(i).value);    }  }}
hessian的数据中如何判断是否存在byte[]
07-17
<think>我们正在处理Hessian格式的数据，需要判断其中是否包含byte[]类型的数据。根据引用[1]，Hessian支持八种基本类型，其中包括原始二进制数据（binary）。因此，在解析Hessian数据时，我们可以通过检查解析后的对象类型来判断是否包含byte[]。 步骤： 1. 将Hessian格式的二进制数据反序列化为Java对象（如引用[2]所示）。 2. 检查反序列化后的对象类型。如果对象是byte[]，则说明包含二进制数据；如果对象是一个复杂对象，则需要递归检查其内部字段。 但是，Hessian序列化的数据可能是一个复杂对象（比如一个包含多个字段的Java对象），因此我们需要考虑如何遍历这个对象。 由于Hessian在反序列化时并不知道原始类型（除非我们使用特定的类加载器），因此我们可以通过以下方式判断： 方案一：直接解析并检查类型 - 如果整个消息就是一个byte[]，那么直接判断即可。 - 如果消息是一个对象，那么我们可以通过反射遍历其所有字段，检查是否有byte[]类型的字段。 方案二：在解析过程中使用Hessian的API（但Hessian本身没有提供类型标记的遍历接口，所以通常我们解析得到对象后再检查） 因此，我们可以这样实现： 步骤1：反序列化得到对象 步骤2：判断对象是否为byte[]，如果是，则包含。 步骤3：如果不是，则判断是否为数组（非byte数组，比如int[]等）或者其他集合类型，然后递归检查每个元素（如果是数组或集合）。 步骤4：如果是普通对象，则通过反射遍历其所有字段，检查字段类型是否为byte[]，或者字段的值是否为byte[]。 但是，注意：Hessian反序列化时，如果我们知道具体的类型，最好使用具体的类型来接收，这样可以直接访问字段。但如果我们不知道具体的类型，那么只能使用Map或者动态类型（如使用`com.caucho.hessian.io.HessianRemoteObject`等）来处理，这样会增加复杂度。 因此，我们可以分两种情况： 情况1：已知目标类型（推荐） 我们可以将数据反序列化为目标类型，然后通过目标类型的定义来检查哪些字段是byte[]。 情况2：未知目标类型 我们可以将数据反序列化为`Object`，然后通过反射检查。 这里我们考虑未知目标类型的情况，因为这样更通用。 实现一个工具方法，用于检查一个对象中是否包含byte[]类型的数据（包括嵌套对象、数组、集合等）。 注意：为了避免无限递归（循环引用），我们需要使用一个Set来记录已经访问过的对象。 具体代码实现如下： ```java import java.lang.reflect.Array; import java.lang.reflect.Field; import java.util.*; public class HessianByteChecker { // 用于避免循环引用的集合 private static final Set<Object> visited = new HashSet<>(); public static boolean containsByteArray(Object obj) { // 重置visited集合（因为每次调用都是独立的） visited.clear(); return containsByteArrayInternal(obj); } private static boolean containsByteArrayInternal(Object obj) { if (obj == null) { return false; } // 避免循环引用 if (visited.contains(obj)) { return false; } visited.add(obj); // 如果对象本身就是byte数组 if (obj instanceof byte[]) { return true; } Class<?> clazz = obj.getClass(); // 如果是数组，但不是byte数组（比如对象数组、其他基本类型数组） if (clazz.isArray()) { // 如果是byte数组，上面已经判断过了，所以这里肯定是其他数组 // 检查数组中的每个元素 int length = Array.getLength(obj); for (int i = 0; i < length; i++) { Object element = Array.get(obj, i); if (containsByteArrayInternal(element)) { return true; } } return false; } // 如果是集合类型（List, Set, Map等） if (obj instanceof Collection) { Collection<?> collection = (Collection<?>) obj; for (Object element : collection) { if (containsByteArrayInternal(element)) { return true; } } } else if (obj instanceof Map) { Map<?, ?> map = (Map<?, ?>) obj; for (Map.Entry<?, ?> entry : map.entrySet()) { if (containsByteArrayInternal(entry.getKey()) || containsByteArrayInternal(entry.getValue())) { return true; } } } else if (!isPrimitiveOrWrapper(clazz) && !(obj instanceof String)) { // 如果是自定义对象，则递归检查每个字段 // 注意：跳过基本类型和String（因为基本类型和String不可能包含byte[]，除非是String内部，但String内部是char数组，我们只关心byte[]） Field[] fields = clazz.getDeclaredFields(); for (Field field : fields) { // 跳过静态字段 if (java.lang.reflect.Modifier.isStatic(field.getModifiers())) { continue; } field.setAccessible(true); try { Object fieldValue = field.get(obj); if (containsByteArrayInternal(fieldValue)) { return true; } } catch (IllegalAccessException e) { // 忽略无法访问的字段 } } } return false; } // 判断是否是基本类型或包装类型 private static boolean isPrimitiveOrWrapper(Class<?> clazz) { return clazz.isPrimitive() || clazz.equals(Integer.class) || clazz.equals(Long.class) || clazz.equals(Double.class) || clazz.equals(Float.class) || clazz.equals(Short.class) || clazz.equals(Byte.class) || clazz.equals(Character.class) || clazz.equals(Boolean.class); } } ``` 使用示例： ```java // 从Hessian二进制数据反序列化得到对象 byte[] hessianBytes = ...; // 从存储中读取的Hessian格式的二进制数据 Object obj = HessianRecorder.deserialize(hessianBytes); // 使用之前定义的HessianRecorder.deserialize方法 // 检查是否包含byte[] if (HessianByteChecker.containsByteArray(obj)) { System.out.println("Hessian数据中包含byte[]类型的数据"); } else { System.out.println("Hessian数据中不包含byte[]类型的数据"); } ``` 注意事项： 1. 反射可能受到Java安全管理器的限制，在安全环境中可能无法访问私有字段。 2. 对于循环引用，我们使用visited集合来避免无限递归，但要注意每次调用`containsByteArray`后要清除visited集合（我们在`containsByteArray`方法内部每次调用都会新建一个Set，但注意这里我们使用了静态变量，所以这个工具类不是线程安全的。如果需要线程安全，可以使用ThreadLocal或者将visited集合作为参数传递）。 3. 对于基本类型、包装类型和String，我们不需要深入检查，因为它们不可能包含byte[]（除了String内部是char数组，但这不是我们要找的byte[]）。 如果Hessian数据中确实包含byte[]，那么我们可以按照之前的方法将其解析为String（如果它是可读的文本），但要注意字符编码问题。 引用说明： - Hessian支持二进制类型（binary）[^1]。 - 反序列化方法如引用[2]所示。 因此，通过上述工具，我们可以判断Hessian数据中是否包含byte[]类型的数据。 §§相关问题§§ 1. 如何安全地处理Hessian反序列化过程中的循环引用？ 2. 除了反射，还有哪些方法可以检查Hessian序列化对象的结构？ 3. 如何优化递归检查大型Hessian对象的性能？</think>### Hessian格式数据中判断byte[]类型的方法 在Hessian格式数据中判断是否存在byte[]（二进制数据）类型，可以通过以下方法实现： #### 一、类型判断原理 Hessian协议在序列化时会为不同类型添加特定标记（type tag），根据Hessian规范[^1]： - 二进制数据（binary）的标记值为 `'B'`（0x42）或 `'b'`（0x62） - 字符串类型的标记值为 `'S'`（0x53）或 `'s'`（0x73） - 完整类型标记表： ``` 0x42: binary (非最终块) 0x62: binary (最终块) 0x53: string (非最终块) 0x73: string (最终块) ``` #### 二、直接检测方法（推荐） 通过检查二进制流的首字节判断类型： ```java public static boolean containsByteArray(byte[] hessianData) { if (hessianData == null || hessianData.length < 1) return false; // 检查首字节是否为二进制类型标记 byte firstByte = hessianData[0]; return firstByte == (byte) 0x42 || firstByte == (byte) 0x62; } ``` #### 三、完整类型检测流程 ```mermaid graph TD A[获取Hessian数据] --> B{首字节检测} B -->|0x42/0x62| C[确认包含byte[]] B -->|其他值| D[反序列化对象] D --> E[递归检查字段类型] E --> F[发现byte[]?] ``` #### 四、递归检测实现 当处理复杂对象时，需要递归检查字段： ```java import java.lang.reflect.Field; import java.lang.reflect.Array; import java.util.Collection; import java.util.Map; public class HessianTypeChecker { public static boolean containsBinaryType(byte[] hessianBytes) { try { Object obj = hessianDeserialize(hessianBytes); return checkForByteArray(obj, new IdentityHashMap<>()); } catch (Exception e) { return false; } } private static boolean checkForByteArray(Object obj, Map<Object, Object> visited) { if (obj == null || visited.containsKey(obj)) return false; visited.put(obj, null); // 标记已访问 // 1. 直接是byte数组 if (obj instanceof byte[]) return true; Class<?> clazz = obj.getClass(); // 2. 处理数组类型 if (clazz.isArray()) { int length = Array.getLength(obj); for (int i = 0; i < length; i++) { Object element = Array.get(obj, i); if (checkForByteArray(element, visited)) return true; } } // 3. 处理集合类型 else if (obj instanceof Collection) { for (Object element : (Collection<?>) obj) { if (checkForByteArray(element, visited)) return true; } } // 4. 处理Map类型 else if (obj instanceof Map) { for (Map.Entry<?, ?> entry : ((Map<?, ?>) obj).entrySet()) { if (checkForByteArray(entry.getKey(), visited) || checkForByteArray(entry.getValue(), visited)) { return true; } } } // 5. 处理自定义对象字段 else if (!clazz.isPrimitive() && !clazz.getName().startsWith("java.")) { for (Field field : clazz.getDeclaredFields()) { field.setAccessible(true); try { Object fieldValue = field.get(obj); if (checkForByteArray(fieldValue, visited)) return true; } catch (IllegalAccessException ignored) {} } } return false; } // Hessian反序列化方法（引用[2]） public static Object hessianDeserialize(byte[] bytes) { try (ByteArrayInputStream is = new ByteArrayInputStream(bytes); Hessian2Input input = new Hessian2Input(is)) { return input.readObject(); } catch (Exception e) { throw new RuntimeException("Hessian deserialization failed", e); } } } ``` #### 五、使用示例 ```java // 检测Hessian数据是否包含byte[] byte[] hessianData = receiveFromMQ(); if (HessianTypeChecker.containsBinaryType(hessianData)) { System.out.println("包含二进制数据"); // 提取byte[]数据 Object obj = HessianTypeChecker.hessianDeserialize(hessianData); byte[] binaryData = extractBinaryData(obj); // 尝试解析为字符串 String content = new String(binaryData, StandardCharsets.UTF_8); System.out.println("解析内容: " + content); } ``` #### 六、注意事项 1. **循环引用处理**： - 使用`IdentityHashMap`防止无限递归 - 在递归前检查对象是否已访问 2. **性能优化**： ```java // 大对象优化：限制递归深度 private static final int MAX_DEPTH = 20; boolean checkForByteArray(Object obj, Map<Object, Object> visited, int depth) { if (depth > MAX_DEPTH) return false; // ...递归调用时depth+1 } ``` 3. **安全考虑**： - 反序列化前验证数据来源 - 限制最大数据大小（防止OOM攻击） ```java if (hessianData.length > MAX_ALLOWED_SIZE) { throw new SecurityException("数据过大"); } ``` 4. **类型精确性**： - 对于已知类型，直接转换更高效 ```java if (obj instanceof UserData) { UserData data = (UserData) obj; return data.getAttachment() != null; // 直接检查已知字段 } ``` > **最佳实践**：在MQ系统中，建议在消息元数据中添加`content-type`字段明确标识二进制类型，避免运行时检测开销[^3]。
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