Map.keyset()

Map集合中value()、keySet()和entrySet()以及性能的分析 在Map集合中 values():方法是获取集合中的所有的值----没有键,没有对应关系, KeySet():将Map中所有的键存入到set集合中。因为set具备迭代器。所有可以迭代方式取出所有的键,再根据get方法。获取每一个键对应的值。 keySet():迭代后只能通过get()取key entrySet():Set> entrySet() //返回此映射中包含的映射关系的 S 阅读详情


有一个Map对象,这时候使用keySet()方法获取所有的key值,比如:
   Map map = new HashMap();
   map.put(1, "a");
   map.put(2, "b");
   map.put(3, "c");
   map.put(4, "d");
   Set keys1 = map.keySet();
   Set keys2 = map.keySet();
   Set keys3 = map.keySet();
上面三个set对象key1,key2,key3引用的是一个对象。这时map的keySet()方法只返回一个set实例,所以当从key1中删除一个对象时候,key2和key3将会受到影响。
   keys1.remove(1);
   System.out.println(keys1);
   System.out.println(keys2);
   System.out.println(keys3);
打印结果为:
[2, 4, 3]
[2, 4, 3]
[2, 4, 3]


下面是摘自API帮助文档的说明

keySet
public Set<K> keySet()返回此映射中所包含的键的 set 视图。该集合受映射的支持,所以映射的变化也反映在该集合中,反之亦然。该集合支持元素的移除,通过 Iterator.remove、Set.remove、removeAll、retainAll 和 clear 操作,从该映射中移除相应的映射关系。它不支持 add 或 addAll 操作。

指定者:
接口 Map<K,V> 中的 keySet
覆盖:
类 AbstractMap<K,V> 中的 keySet
返回:
此映射所包含的键的 set 视图。

 


关于Map的for 循环

根据JDK5的新特性,用For循环Map,例如循环Map的Key

[Java]  view plain  copy
  1. for(String dataKey : paraMap.keySet())   {     
  2.     System.out.println(dataKey );                
  3. }  

注意的是,paraMap 是怎么样定义的,如果是简单的Map paraMap = new HashMap ();那前面的String就只能换成Object了.

循环整个map的key和value

 

 

Map<Integer,String> map = new LinkedHashMap<Integer,String>();

 map.put(1, "星期一");

map.put(2, "星期二");

 map.put(3, "星期三");

 map.put(4, "星期四");

 map.put(5, "星期五");

map.put(6, "星期六");

map.put(7, "星期日");

 for(Map.Entry<Integer, String> entry: map.entrySet()) {

System.out.print(entry.getKey() + ":" + entry.getValue() + "\t");

 }

 

輸出結果:

1:星期一 2:星期二 3:星期三 4:星期四 5:星期五 6:星期六 7:星期日


//增加和修改学生
		JSONObject jsonObject = JSONObject.fromObject(json_info);
		TableBean studentTB_modify = new TableBean("TN_STUDENT_MODIFY");
		TableBean studentTB_new = new TableBean("TN_STUDENT_NEW");
		dataBean.addTableBean(studentTB_modify);
		dataBean.addTableBean(studentTB_new);
		if (jsonObject != null && jsonObject.size() > 0 && !"{}".equals(jsonObject)) {
			@SuppressWarnings("unchecked")
			Set<String> classIdSet = jsonObject.keySet();
			for(String classId : classIdSet){
				JSONArray jsonArray_student = jsonObject.getJSONArray(classId);
				for (int i = 0; i < jsonArray_student.size(); i++) {
					JSONObject jsonObj_sub = (JSONObject) jsonArray_student.get(i);
					String studentId = (String) jsonObj_sub.get("studentId");
					String studentName = (String) jsonObj_sub.get("studentName");
					String studentAge = (String) jsonObj_sub.get("studentAge");
					RowBean rowBean = new RowBean();
					rowBean.addCellBean(new CellBean("CN_STUDENT_NAME", studentName));
					rowBean.addCellBean(new CellBean("CN_STUDENT_AGE", studentAge));
					rowBean.addCellBean(new CellBean("CR_CLASS_CAOHONG_ID", classId));
					if (StringUtils.isNotBlank(studentId)) {
						rowBean.addCellBean(new CellBean(TriangleDefinition.COLUMN_NAME_CN_ID, studentId));
						studentTB_modify.addRowBean(rowBean);
					}else{
						studentTB_new.addRowBean(rowBean);
					}
				}
			}
		}



基于YOLOv5的隧道衬砌缺陷智能检测系统 计算机视觉在工程检测领域正发挥越来越重要的作用,特别是目标检测技术通过深度学习算法实现了对复杂场景的智能分析。YOLOv5作为当前主流的目标检测框架,通过改进网络结构和训练策略,可以显著提升检测精度和效率。在隧道工程领域,结合通道注意力机制和多尺度特征融合技术,能够有效解决衬砌缺陷识别中的小目标检测难题。这种AI检测系统相比传统人工判读地质雷达图像,不仅将效率提升20倍,还能将识别准确率提高到92.3%,特别适用于3cm以上结构缺陷的自动化检测。系统通过深度可分离卷积等优化,实现了模型轻量化,便于在边缘计算 阅读详情

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