List接口基本方法

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List相比Collecion多了如下几个方法:

 

add(object) 增

remove(index) 按照索引删

set(index,object) 改

indexof(object) 查

add(index,object) 插入

get(index) 获取

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

public class TestList {
    public static void main(String[] args) {
        List list=new ArrayList();
        list.add("jarvis");
        list.add(2);
        list.add(null);
        list.add("robin");
        
        System.out.println("after add null...");
        System.out.println("list = " + list);
        
        list.add(1,"xiaoyu");
        System.out.println("after add index element...");
        System.out.println("list = " + list);
        
        /*
//        索引越界
        list.add(10,"xiaoyu");
        System.out.println("list = " + list);
        */

        list.remove(2);
        System.out.println("after remove index 2...");
        System.out.println("list = " + list);


        list.remove((Integer)2);
        System.out.println("after remove integer 2...");
        System.out.println("list = " + list);

        list.set(2,"creeper");
        System.out.println("after set index 2...");
        System.out.println("list = " + list);


        System.out.println("after indexof...");
        System.out.println("robin的index is  " + list.indexOf("robin"));

        System.out.println("after get...");
        System.out.println("index 2  is  " + list.get(2));

    }
}

 

 

案例实现:使用List添加5本书,并按照价格由低到高排序

 

public class Books {
    String name;
    int price;

    public Books() {
    }

    public Books(String name, int price) {
        this.name = name;
        this.price = price;
    }

    public String getName() {
        return name;
    }

    public void setName(String name) {
        this.name = name;
    }

    public int getPrice() {
        return price;
    }

    public void setPrice(int price) {
        this.price = price;
    }

    @Override
    public String toString() {
        return String.format("名称:%s    价格%d" ,name,price);
    }
}

 

import java.util.ArrayList;
import java.util.Iterator;
import java.util.List;

public class TestList {
    public static void main(String[] args) {
        List<Books> books = new ArrayList();
        books.add(new Books("语文",50));
        books.add(new Books("MATH",30));
        books.add(new Books("ENGLISH",20));
        books.add(new Books("CHEMISTRY",40));
        books.add(new Books("PHYSICS",50));
        int length=books.size();
//        冒泡排序
        for (int i = 0; i <length ; i++) {
            for (int j = 0; j <length-i-1; j++) {
                if(books.get(j).price>books.get(j+1).price){
                    books.add(books.get(j));
                    books.set(j,books.get(j+1));
                    books.set(j+1,books.get(length));
                    books.remove(length);
                }
            }
        }

//        三种方式遍历
//        way 1
        for (int i = 0; i <books.size()  ; i++) {
            System.out.println( books.get(i));
        }

//          way2
        Iterator iterator=books.iterator();
        while(iterator.hasNext()){
            Object book1=iterator.next();
            System.out.println( book1);
        }

//        way2
        for(Object object:books){
            System.out.println( object);
        }




    }
}

 

其实完全是可以申请两个b1,b2对象作为变量

 for (int i = 0; i <length ; i++) {
            for (int j = 0; j <length-i-1; j++) {
                Books b1=books.get(j);
                Books b2=books.get(j+1);
                if(b1.price>b2.price){
                    books.set(j,b2);
                    books.set(j+1,b1);
                }
            }
        }

 

ArrayList 初始容量与扩容机制:

 

ArrayList和Vector对比:

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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alovelypeach的博客 7242

JAVA--List接口的四种遍历方法

List : 只能放置引用类型、对象类型,不能放置基础类型。 import java.util.ArrayList; import java.util.Iterator; import java.util.List; public class ListTest { //list 的创建 /* * 1.首先,list 是一个接口,是被放置在java.util包下的一个接口,

baiccnymyh的博客 1639
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