Arrays.asList 数组转为list使用注意

Arrays.asList() 详解 Arrays.asList() 详解 【1. 要点】 该方法是将数组转化成List集合的方法。 List list = Arrays.asList(“a”,“b”,“c”); 注意: (1)该方法适用于对象型数据的数组(String、Integer…) (2)该方法不建议使用于基本数据类型的数组(byte,short,int,long,float,double,boolean) (3)该方法将数组与List列表链接起来:当更新其一个时,另一个自动更新 (4)不支持add()、remove()、clear() 阅读详情

原文地址:http://blog.youkuaiyun.com/yinbodotcc/article/details/3907292

 

public class ArrayASListTest
{
     public static void main(String[] args)
    {
          /*
          String[] s = new String[]{"one","two"};
          List wrongList = Arrays.asList(s); 
          wrongList.remove(0);
          */
        

        String[] s = new String[]{"one","two"};
        List rightList = new ArrayList(Arrays.asList(s));  //转为ArrayList
        wrongList.remove(0); 
   }
}

 

Arrays.asList()生成的List是java.util.Arrays$ArrayList,它的remove和add实现就是抛出UnsupportedOperationException异常。

 

改正方法也很简单,换成ArrayList或者LinkedList就可以了

【华为OD机试真题】65、高矮个子排队 | 机试真题+思路参考+代码解析 (C++、Java、Py、C语言、JS) 题目描述 >现在有一队小朋友,他们高矮不同,我们以正整数数组表示这一队小朋友的身高,如数组{5,3,1,2,3}。 >  我们现在希望小朋友排队,以"高" "矮" "高" "矮" 顺序排列,每一个高位置的小朋友要比相邻的位置高或者相等;每个 "矮" 位置的小朋友要比相邻的位置矮或者相等; >  要求小朋友们移动的距离和最小,第一个从“高"位开始排,输出最小移动距离即可。 >  例如,在示范小队{5,3,1,2,3}中, {5, 1, 3, 2, 3}是排序结果。 >  阅读详情

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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. 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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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feiyu8607
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