2018.08.04学习笔记——Map集合,Collections

本文详细介绍了Map集合的各种功能,包括添加、删除、判断、获取及长度等操作方法,并对比了HashMap、LinkedHashMap及TreeMap的不同特性,同时介绍了Collections类提供的实用方法。

Map集合

a:添加功能 
            V put(K key,V value):添加元素。这个其实还有另一个功能?替换
                如果键是第一次存储,就直接存储元素,返回null
                如果键不是第一次存在,就用值把以前的值替换掉,返回以前的值
        b:删除功能
            void clear():移除所有的键值对元素
            V remove(Object key):根据键删除键值对元素,并把值返回
        c:判断功能
            boolean containsKey(Object key):判断集合是否包含指定的键
            boolean containsValue(Object value):判断集合是否包含指定的值
            boolean isEmpty():判断集合是否为空
        d:获取功能
            Set<Map.Entry<K,V>> entrySet(): 返回一个键值对的Set集合
            V get(Object key):根据键获取值
            Set<K> keySet():获取集合中所有键的集合
            Collection<V> values():获取集合中所有值的集合
        e:长度功能
            int size():返回集合中的键值对的对数

 

V put(K key,V value)//键相同 值覆盖  
        V remove(Object key)
        void clear()
        boolean containsKey(Object key)
        boolean containsValue(Object value)
        boolean isEmpty()
        int size()

HashMap    允许插入null键 null值

LinkedHashMap的概述:    Map 接口的哈希表和链接列表实现,具有可预知的迭代顺序
LinkedHashMap的特点: 底层的数据结构是链表和哈希表 元素有序 并且唯一
                元素的有序性由链表数据结构保证 唯一性由 哈希表数据结构保证
                Map集合的数据结构只和键有关

TreeMap: 键的数据结构是红黑树,可保证键的排序和唯一性  
            排序分为自然排序和比较器排序 
            线程是不安全的效率比较高

Collections
       

 

        Collections类概述:    针对集合操作 的工具类
        Collections成员方法
        public static <T> void sort(List<T> list):       排序,默认按照自然顺序
        public static <T> int binarySearch(List<?> list,T key):二分查找
        public static <T> T max(Collection<?> coll): 获取最大值
        public static void reverse(List<?> list):    反转
        public static void shuffle(List<?> list):    随机置换

 

标题基于Python的自主学习系统后端设计与实现AI更换标题第1章引言介绍自主学习系统的研究背景、意义、现状以及本文的研究方法和创新点。1.1研究背景与意义阐述自主学习系统在教育技术领域的重要性和应用价值。1.2国内外研究现状分析国内外在自主学习系统后端技术方面的研究进展。1.3研究方法与创新点概述本文采用Python技术栈的设计方法和系统创新点。第2章相关理论与技术总结自主学习系统后端开发的相关理论和技术基础。2.1自主学习系统理论阐述自主学习系统的定义、特征和理论基础。2.2Python后端技术栈介绍DjangoFlask等Python后端框架及其适用场景。2.3数据库技术讨论关系型和非关系型数据库在系统中的应用方案。第3章系统设计与实现详细介绍自主学习系统后端的设计方案和实现过程。3.1系统架构设计提出基于微服务的系统架构设计方案。3.2核心模块设计详细说明用户管理、学习资源管理、进度跟踪等核心模块设计。3.3关键技术实现阐述个性化推荐算法、学习行为分析等关键技术的实现。第4章系统测试与评估对系统进行功能测试和性能评估。4.1测试环境与方法介绍测试环境配置和采用的测试方法。4.2功能测试结果展示各功能模块的测试结果和问题修复情况。4.3性能评估分析分析系统在高并发等场景下的性能表现。第5章结论与展望总结研究成果并提出未来改进方向。5.1研究结论概括系统设计的主要成果和技术创新。5.2未来展望指出系统局限性并提出后续优化方向。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值