黑马程序员_JAVA:集合

本文深入讲解Java集合框架,包括Collection、List、Set等接口的概念、特点及使用方法,并对比数组与集合的不同之处。同时介绍了ArrayList、LinkedList等常用实现类的特点与应用场景。

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集合框架:用于存储数据的容器。

特点:
1:对象封装数据,对象多了也需要存储。集合用于存储对象。
2:对象的个数确定可以使用数组,但是不确定怎么办?可以用集合。因为集合是可变长度的。

集合和数组的区别:
1:数组是固定长度的;集合可变长度的。
2:数组可以存储基本数据类型,也可以存储引用数据类型;集合只能存储引用数据类型。
3:数组存储的元素必须是同一个数据类型;集合存储的对象可以是不同数据类型。

数据结构:就是容器中存储数据的方式。

对于集合容器,有很多种。因为每一个容器的自身特点不同,其实原理在于每个容器的内部数据结构不同。
集合容器在不断向上抽取过程中。出现了集合体系。
在使用一个体系时,原则:参阅顶层内容。建立底层对象。


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--< java.util >-- Collection接口:
Collection:
    |--List:有序(元素存入集合的顺序和取出的顺序一致),元素都有索引。元素可以重复。
    |--Set:无序(存入和取出顺序有可能不一致),不可以存储重复元素。必须保证元素唯一性。

 1,添加:
    add(object):添加一个元素
    addAll(Collection) :添加一个集合中的所有元素。
 2,删除:
    clear():将集合中的元素全删除,清空集合。
    remove(obj) :删除集合中指定的对象。注意:删除成功,集合的长度会改变。
    removeAll(collection) :删除部分元素。部分元素和传入Collection一致。
 3,判断:
    boolean contains(obj) :集合中是否包含指定元素 。
    boolean containsAll(Collection) :集合中是否包含指定的多个元素。
    boolean isEmpty():集合中是否有元素。
 4,获取:
    int size():集合中有几个元素。
 5,取交集:
    boolean  retainAll(Collection) :对当前集合中保留和指定集合中的相同的元素。如果两个集合元素相同,返回flase;如果retainAll修改了当前集合,返回true。
 6,获取集合中所有元素:
    Iterator  iterator():迭代器
 7,将集合变成数组:
    toArray();
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--< java.util >-- Iterator接口:
迭代器:是一个接口。作用:用于取集合中的元素。
 boolean    hasNext()  如果仍有元素可以迭代,则返回 true。
 E    next()   返回迭代的下一个元素。
 void    remove()  从迭代器指向的 collection 中移除迭代器返回的最后一个元素(可选操作)。

  每一个集合都有自己的数据结构,都有特定的取出自己内部元素的方式。为了便于操作所有的容器,取出元素。将容器内部的取出方式按照一个统一的规则向外提供,这个规则就是Iterator接口。
  也就说,只要通过该接口就可以取出Collection集合中的元素,至于每一个具体的容器依据自己的数据结构,如何实现的具体取出细节,这个不用关心,这样就降低了取出元素和具体集合的耦合性。

   Iterator it = coll.iterator();//获取容器中的迭代器对象,至于这个对象是是什么不重要。这对象肯定符合一个规则Iterator接口。
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  public static void main(String[] args) {
        Collection coll = new ArrayList();
        coll.add("abc0");
        coll.add("abc1");
        coll.add("abc2");
        //--------------方式1----------------------
        Iterator it = coll.iterator();
        while(it.hasNext()){
            System.out.println(it.next());
        }
        //---------------方式2用此种----------------------
        for(Iterator it = coll.iterator();it.hasNext(); ){
            System.out.println(it.next());
        }
    }
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--< java.util >-- List接口:
  List本身是Collection接口的子接口,具备了Collection的所有方法。现在学习List体系特有的共性方法,查阅方法发现List的特有方法都有索引,这是该集合最大的特点。
  
List:有序(元素存入集合的顺序和取出的顺序一致),元素都有索引。元素可以重复。
    |--ArrayList:底层的数据结构是数组,线程不同步,ArrayList替代了Vector,查询元素的速度非常快。
    |--LinkedList:底层的数据结构是链表,线程不同步,增删元素的速度非常快。
    |--Vector:底层的数据结构就是数组,线程同步的,Vector无论查询和增删都巨慢。

  1,添加:
    add(index,element) :在指定的索引位插入元素。
    addAll(index,collection) :在指定的索引位插入一堆元素。
  2,删除:
    remove(index) :删除指定索引位的元素。 返回被删的元素。    
  3,获取:
    Object get(index) :通过索引获取指定元素。
    int indexOf(obj) :获取指定元素第一次出现的索引位,如果该元素不存在返回-1;
                      所以,通过-1,可以判断一个元素是否存在。
    int lastIndexOf(Object o) :反向索引指定元素的位置。
    List subList(start,end) :获取子列表。
  4,修改:
    Object set(index,element) :对指定索引位进行元素的修改。
  5,获取所有元素:
    ListIterator listIterator():list集合特有的迭代器。

List集合支持对元素的增、删、改、查。

List集合因为角标有了自己的获取元素的方式: 遍历。
for(int x=0; x<list.size(); x++){
    sop("get:"+list.get(x));
}
  在进行list列表元素迭代的时候,如果想要在迭代过程中,想要对元素进行操作的时候,比如满足条件添加新元素。会发生.ConcurrentModificationException并发修改异常。
   导致的原因是:
  集合引用和迭代器引用在同时操作元素,通过集合获取到对应的迭代器后,在迭代中,进行集合引用的元素添加,迭代器并不知道,所以会出现异常情况。
   如何解决呢?
  既然是在迭代中对元素进行操作,找迭代器的方法最为合适.可是Iterator中只有hasNext,next,remove方法.通过查阅的它的子接口,ListIterator,发现该列表迭代器接口具备了对元素的增、删、改、查的动作。

ListIterator是List集合特有的迭代器。
ListIterator it = list.listIterator;//取代Iterator it = list.iterator;
方法摘要
 void    add(E e) 将指定的元素插入列表(可选操作)。
 boolean    hasNext() 以正向遍历列表时,如果列表迭代器有多个元素,则返回 true(换句话说,如果 next 返回一个元素而不是抛出异常,则返回 true)。
 boolean    hasPrevious() 如果以逆向遍历列表,列表迭代器有多个元素,则返回 true。
 E    next() 返回列表中的下一个元素。
 int    nextIndex() 返回对 next 的后续调用所返回元素的索引。
 E    previous() 返回列表中的前一个元素。
 int    previousIndex() 返回对 previous 的后续调用所返回元素的索引。
 void    remove() 从列表中移除由 next 或 previous 返回的最后一个元素(可选操作)。
 void    set(E e) 用指定元素替换 next 或 previous 返回的最后一个元素(可选操作)。

可变长度数组的原理:
当元素超出数组长度,会产生一个新数组,将原数组的数据复制到新数组中,再将新的元素添加到新数组中。
ArrayList:是按照原数组的50%延长。构造一个初始容量为 10 的空列表。
Vector:是按照原数组的100%延长。

注意:对于list集合,底层判断元素是否相同,其实用的是元素自身的equals方法完成的。所以建议元素都要复写equals方法,建立元素对象自己的比较相同的条件依据。

LinkedList:的特有方法。
 addFirst();
 addLast();
在jdk1.6以后。
 offerFirst();
 offerLast();

 getFirst():获取链表中的第一个元素。如果链表为空,抛出NoSuchElementException;
 getLast();
在jdk1.6以后。
 peekFirst();获取链表中的第一个元素。如果链表为空,返回null。
 peekLast();

 removeFirst():获取链表中的第一个元素,但是会删除链表中的第一个元素。如果链表为空,抛出NoSuchElementException
 removeLast();
在jdk1.6以后。
 pollFirst();获取链表中的第一个元素,但是会删除链表中的第一个元素。如果链表为空,返回null。
 pollLast();
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--< java.util >-- Set接口:
Set接口中的方法和Collection中方法一致的。Set接口取出方式只有一种,迭代器。
     |--HashSet:底层数据结构是哈希表,线程是不同步的。无序,高效
标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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