java中List遍历删除元素

Java8在遍历集合时删除元素问题 在最近工作中遇到了需要在遍历List时删除掉某些元素的情况,这时不能再使用之前一直常用的fori或者增强for循环,会导致ConcurrentModificationException 异常。这时候可以使用迭代器Iterator或者Java8的removeIf解决问题,这里简单说明下两种方法的简单使用及一些注意普通for循环直接处理该问题所出现的情况。 阅读详情
AI摘要

本文探讨了Java中List集合的遍历删除操作,包括使用迭代器进行安全删除、高级for循环及普通for循环的注意事项,避免ConcurrentModificationException异常。

众所周知,java中对集合的操作属于基础内容,开发Android时间长了,这些基础有些也开始遗忘了,故在此做个总结,方便日后使用。

先说结论:

List集合的遍历删除建议使用迭代器遍历删除操作。


这是List接口中的方法,List集合调用此方法可以得到一个迭代器对象(Iterator)。

for example:

//准备数据
        List<Student> list = new ArrayList<>();
        list.add(new Student("male"));
        list.add(new Student("female"));
        list.add(new Student("female"));
        list.add(new Student("male"));

        //遍历删除,除去男生
        Iterator<Student> iterator = list.iterator();
        while (iterator.hasNext()) {
            Student student = iterator.next();
            if ("male".equals(student.getGender())) {
                iterator.remove();//使用迭代器的删除方法删除
            }
        }

这种使用迭代器遍历、并且使用迭代器的删除方法(remove()) 删除是正确可行的,也是开发中推荐使用的。

误区:

如果将上例中的iterator.remove(); 改为list.remove(student);将会报ConcurrentModificationException异常。

这是因为:使用迭代器遍历,却使用集合的方法删除元素的结果。

再说for循环:

总体来说,不建议使用高级for循环(增强for循环)遍历删除/增加操作。

原因就是可能会报ConcurrentModificationException异常。

说可能是比较准确的,可能会报,也可能不报。

总结干货:

1.使用高级for循环遍历删除/增加元素时,如果在某次循环的过程中进行了删除或者是增加元素的操作,使用break或者return语句结束了循环操作,不报异常。

2.使用高级for循环遍历删除/增加元素时,除了1这种情况之外,必报ConcurrentModificationException异常。

验证:

1.break/return 语句结束循环

//准备数据
        List<Student> list = new ArrayList<>();
        list.add(new Student("male"));
        list.add(new Student("female"));
        list.add(new Student("female"));
        list.add(new Student("male"));

        //遍历删除增强for循环除去男生
        for (Student student : list) {
            if ("male".equals(student.getGender())) {
                list.remove(student);//使用集合的删除方法删除
                break;//或者return
            }
        }
        Log.d("操作结果:", list.toString());

Log日志为:操作结果:: [Student{gender='female'}, Student{gender='female'}, Student{gender='male'}]


2.其它情况:

        //高级for遍历删除元素,没有break/return
        for(Student student : list){
            if ("male".equals(student.getGender())) {
                list.remove(student);//使用集合的删除方法删除
            }
        }

普通for循环:

普通for循环遍历删除也是可行的,上代码:

//准备数据
        List<Student> list = new ArrayList<>();
        list.add(new Student("male"));
        list.add(new Student("male"));
        list.add(new Student("female"));
        list.add(new Student("female"));
        list.add(new Student("male"));

        //普通for循环遍历删除
        for (int i = 0; i < list.size(); i++) {
            Student student = list.get(i);
            if ("male".equals(student.getGender())) {
                list.remove(i);//使用集合的删除方法删除
                i--;//★★★★★ 角标减一
            }
        }
        Log.d("普通for操作结果:", list.toString());
Log日志为:普通for操作结果:: [Student{gender='female'}, Student{gender='female'}]

这种使用普通for循环遍历删除的方法是可行的,但是如果每次删除一个元素之后忘记了将角标减一的话可能会出问题的。

问题:满足条件需要删除的元素没有完全删掉

	//准备数据
        List<Student> list = new ArrayList<>();
        list.add(new Student("male"));
        list.add(new Student("male"));
        list.add(new Student("female"));
        list.add(new Student("female"));
        list.add(new Student("male"));

        //普通for循环遍历删除
        for (int i = 0; i < list.size(); i++) {
            Student student = list.get(i);
            if ("male".equals(student.getGender())) {
                list.remove(i);//使用集合的删除方法删除
                //i--;//★★★★★ 角标不减一
            }
        }
        Log.d("普通for操作结果:", list.toString());
Log日志为:普通for操作结果:: [Student{gender='male'}, Student{gender='female'}, Student{gender='female'}]

结果证明有一个男性的学生没有被删掉,只要有相邻元素A和B都满足删除条件,那么A被删掉,B一定会被保留下来。


深入解析:如何在遍历List时安全地删除元素 在日常的Java开发中,List是一种非常常用的数据结构。无论是管理用户列表,还是处理复杂的数据集,List都能很方便地满足我们的需求。然而,很多时候我们会遇到需要一边遍历List,一边删除满足特定条件的元素。在这个过程中,稍有不慎就会引发生命周期中的并发修改异常(ConcurrentModificationException)或者其他逻辑错误。本文将从多个角度详尽解析如何在遍历List时安全地删除元素,探讨不同的实现方法及其优缺点。 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. 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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