Java中ArrayList类的用法(转)



Java中ArrayList类的用法(转)

1、什么是ArrayList
ArrayList就是传说中的动态数组,用MSDN中的说法,就是Array的复杂版本,它提供了如下一些好处:
动态的增加和减少元素
实现了ICollection和IList接口
灵活的设置数组的大小

2、如何使用ArrayList
最简单的例子:
ArrayList List = new ArrayList();
for( int i=0;i <10;i++ ) //给数组增加10个Int元素
List.Add(i);
//..程序做一些处理
List.RemoveAt(5);//将第6个元素移除
for( int i=0;i <3;i++ ) //再增加3个元素
List.Add(i+20);
Int32[] values = (Int32[])List.ToArray(typeof(Int32));//返回ArrayList包含的数组

这是一个简单的例子,虽然没有包含ArrayList所有的方法,但是可以反映出ArrayList最常用的用法

3、ArrayList重要的方法和属性
1)构造器
ArrayList提供了三个构造器:
public ArrayList();
默认的构造器,将会以默认(16)的大小来初始化内部的数组
public ArrayList(ICollection);
用一个ICollection对象来构造,并将该集合的元素添加到ArrayList
public ArrayList(int);
用指定的大小来初始化内部的数组

2)IsSynchronized属性和ArrayList.Synchronized方法
IsSynchronized属性指示当前的ArrayList实例是否支持线程同步,而ArrayList.Synchronized静态方法则会返回一个ArrayList的线程同步的封装。
如果使用非线程同步的实例,那么在多线程访问的时候,需要自己手动调用lock来保持线程同步,例如:
ArrayList list = new ArrayList();
//...
lock( list.SyncRoot ) //当ArrayList为非线程包装的时候,SyncRoot属性其实就是它自己,但是为了满足ICollection的SyncRoot定义,这里还是使用SyncRoot来保持源代码的规范性
{
list.Add( “Add a Item” );
}

如果使用ArrayList.Synchronized方法返回的实例,那么就不用考虑线程同步的问题,这个实例本身就是线程安全的,实际上ArrayList内部实现了一个保证线程同步的内部类,ArrayList.Synchronized返回的就是这个类的实例,它里面的每个属性都是用了lock关键字来保证线程同步。

3)Count属性和Capacity属性
Count属性是目前ArrayList包含的元素的数量,这个属性是只读的。
Capacity属性是目前ArrayList能够包含的最大数量,可以手动的设置这个属性,但是当设置为小于Count值的时候会引发一个异常。

4)Add、AddRange、Remove、RemoveAt、RemoveRange、Insert、InsertRange
这几个方法比较类似
Add方法用于添加一个元素到当前列表的末尾
AddRange方法用于添加一批元素到当前列表的末尾
Remove方法用于删除一个元素,通过元素本身的引用来删除
RemoveAt方法用于删除一个元素,通过索引值来删除
RemoveRange用于删除一批元素,通过指定开始的索引和删除的数量来删除
Insert用于添加一个元素到指定位置,列表后面的元素依次往后移动
InsertRange用于从指定位置开始添加一批元素,列表后面的元素依次往后移动

另外,还有几个类似的方法:
Clear方法用于清除现有所有的元素
Contains方法用来查找某个对象在不在列表之中

其他的我就不一一累赘了,大家可以查看MSDN,上面讲的更仔细
5)TrimSize方法
这个方法用于将ArrayList固定到实际元素的大小,当动态数组元素确定不在添加的时候,可以调用这个方法来释放空余的内存。
6)ToArray方法
这个方法把ArrayList的元素Copy到一个新的数组中。
4、ArrayList与数组转换
例1:
ArrayList List = new ArrayList();
List.Add(1);
List.Add(2);
List.Add(3);

Int32[] values = (Int32[])List.ToArray(typeof(Int32));

例2:
ArrayList List = new ArrayList();
List.Add(1);
List.Add(2);
List.Add(3);

Int32[] values = new Int32[List.Count];
List.CopyTo(values);

上面介绍了两种从ArrayList转换到数组的方法

例3:
ArrayList List = new ArrayList();
List.Add( “string” );
List.Add( 1 );
//往数组中添加不同类型的元素

object[] values = List.ToArray(typeof(object)); //正确
string[] values = (string[])List.ToArray(typeof(string)); //错误

和数组不一样,因为可以转换为Object数组,所以往ArrayList里面添加不同类型的元素是不会出错的,但是当调用ArrayList方法的时候,要么传递所有元素都可以正确转型的类型或者Object类型,否则将会抛出无法转型的异常。


5、ArrayList最佳使用建议
这一节我们来讨论ArrayList与数组的差别,以及ArrayList的效率问题
1)ArrayList是Array的复杂版本
ArrayList内部封装了一个Object类型的数组,从一般的意义来说,它和数组没有本质的差别,甚

定到实际元素的大小,当动态数组元素确定不在添加的时候,可以调用这个方法来释放空余的内存。
6)ToArray方法
这个方法把ArrayList的元素Copy到一个新的数组中。
4、ArrayList与数组转换
例1:
ArrayList List = new ArrayList();
List.Add(1);
List.Add(2);
List.Add(3);

Int32[] values = (Int32[])List.ToArray(typeof(Int32));

例2:
ArrayList List = new ArrayList();
List.Add(1);
List.Add(2);
List.Add(3);

Int32[] values = new Int32[List.Count];
List.CopyTo(values);

上面介绍了两种从ArrayList转换到数组的方法

例3:
ArrayList List = new ArrayList();
List.Add( “string” );
List.Add( 1 );
//往数组中添加不同类型的元素

object[] values = List.ToArray(typeof(object)); //正确
string[] values = (string[])List.ToArray(typeof(string)); //错误

和数组不一样,因为可以转换为Object数组,所以往ArrayList里面添加不同类型的元素是不会出错的,但是当调用ArrayList方法的时候,要么传递所有元素都可以正确转型的类型或者Object类型,否则将会抛出无法转型的异常。


5、ArrayList最佳使用建议
这一节我们来讨论ArrayList与数组的差别,以及ArrayList的效率问题
1)ArrayList是Array的复杂版本
ArrayList内部封装了一个Object类型的数组,从一般的意义来说,它和数组没有本质的差别,甚至于ArrayList的许多方法,如Index、IndexOf、Contains、Sort等都是在内部数组的基础上直接调用Array的对应方法。
2)内部的Object类型的影响
对于一般的引用类型来说,这部分的影响不是很大,但是对于值类型来说,往ArrayList里面添加和修改元素,都会引起装箱和拆箱的操作,频繁的操作可能会影响一部分效率。
但是恰恰对于大多数人,多数的应用都是使用值类型的数组。
消除这个影响是没有办法的,除非你不用它,否则就要承担一部分的效率损失,不过这部分的损失不会很大。
3)数组扩容
这是对ArrayList效率影响比较大的一个因素。
每当执行Add、AddRange、Insert、InsertRange等添加元素的方法,都会检查内部数组的容量是否不够了,如果是,它就会以当前容量的两倍来重新构建一个数组,将旧元素Copy到新数组中,然后丢弃旧数组,在这个临界点的扩容操作,应该来说是比较影响效率的。
例1:比如,一个可能有200个元素的数据动态添加到一个以默认16个元素大小创建的ArrayList中,将会经过:
16*2*2*2*2 = 256
四次的扩容才会满足最终的要求,那么如果一开始就以:
ArrayList List = new ArrayList( 210 );
的方式创建ArrayList,不仅会减少4次数组创建和Copy的操作,还会减少内存使用。

例2:预计有30个元素而创建了一个ArrayList:
ArrayList List = new ArrayList(30);
在执行过程中,加入了31个元素,那么数组会扩充到60个元素的大小,而这时候不会有新的元素再增加进来,而且有没有调用TrimSize方法,那么就有1次扩容的操作,并且浪费了29个元素大小的空间。如果这时候,用:
ArrayList List = new ArrayList(40);
那么一切都解决了。
所以说,正确的预估可能的元素,并且在适当的时候调用TrimSize方法是提高ArrayList使用效率的重要途径。
4)频繁的调用IndexOf、Contains等方法(Sort、BinarySearch等方

法经过优化,不在此列)引起的效率损失
首先,我们要明确一点,ArrayList是动态数组,它不包括通过Key或者Value快速访问的算法,所以实际上调用IndexOf、Contains等方法是执行的简单的循环来查找元素,所以频繁的调用此类方法并不比你自己写循环并且稍作优化来的快,如果有这方面的要求,建议使用Hashtable或SortedList等键值对的集合。
ArrayList al=new ArrayList();

al.Add("How");
al.Add("are");
al.Add("you!");

al.Add(100);
al.Add(200);
al.Add(300);

al.Add(1.2);
al.Add(22.8);

[ 结 束 ]

<think>我们正在讨论Gemini GenAI SDK中的聊天历史功能。由于这是一个特定的技术问题,我将根据一般性的知识和常见的SDK设计模式来回答,因为Gemini GenAI SDK的具体实现细节可能随时间变化,且我没有实时的访问权限。但我会尽量提供通用且可靠的指导。 聊天历史功能通常是指在一个持续对话中,模型能够记住之前的对话内容,从而在后续的回复中保持上下文。在Gemini GenAI SDK中,实现聊天历史管理通常涉及以下几个关键点: 1. **消息传递结构**:通常,每次调用模型时,我们需要传递整个对话历史(包括用户的消息和模型的回复)作为上下文。这样模型才能基于整个对话历史生成回复。 2. **消息格式**:每条消息通常包含角色(如"user"或"model")和内容(文本)。例如: ```json [ {"role": "user", "content": "你好"}, {"role": "model", "content": "你好!有什么可以帮助你的吗?"}, {"role": "user", "content": "告诉我Gemini是什么?"} ] ``` 3. **管理对话历史**:开发者需要维护一个消息列表,每次用户发送新消息时,将新消息添加到历史列表中,然后调用模型生成回复,再将模型的回复也添加到历史列表中。注意,历史记录的长度不能超过模型的最大上下文长度(通常有token限制)。 4. **截断历史记录**:当对话历史很长时,需要截断以避免超过token限制。常见的策略是保留最近的几条消息,或者删除中间的一些消息但保留开头(如系统指令)和最近的对话。 5. **Gemini SDK中的具体实现**:在Gemini SDK中,可能会有一个`ChatSession`类来管理对话状态。例如: ```python import google.generativeai as genai genai.configure(api_key="YOUR_API_KEY") model = genai.GenerativeModel(&#39;gemini-pro&#39;) chat = model.start_chat(history=[]) # 初始历史为空 response = chat.send_message("你好") print(response.text) # 模型的回复 # 继续对话 response = chat.send_message("告诉我Gemini是什么?") print(response.text) # 查看历史 for message in chat.history: print(message.role, message.parts[0].text) ``` 在上面的例子中,`chat`对象会自动维护历史记录。每次调用`send_message`后,用户的消息和模型的回复都会被添加到`chat.history`中。 6. **常见问题**: - **上下文丢失**:如果发现模型没有记住之前的对话,请检查是否在每次发送消息时都使用了同一个`ChatSession`实例,并且历史记录是否正确传递。 - **token限制**:当历史记录很长时,可能会超过模型的最大token限制(例如,gemini-pro模型的最大上下文长度是30720个token)。此时,需要手动截断历史记录(如保留最近的几条消息)或者使用更高级的摘要技术。 - **历史记录存储**:如果需要长期存储对话,可以将历史记录保存到数据库,并在下次对话时重新加载。但要注意,重新加载后,需要确保整个历史记录不超过token限制。 7. **重置历史**:如果需要开始一个新的对话,可以创建一个新的`ChatSession`实例。 8. **系统指令**:在对话开始时,可以设置一个系统指令(system instruction)来指导模型的行为。例如: ```python model = genai.GenerativeModel(&#39;gemini-pro&#39;, system_instruction="你是一个专业的客服助手。") ``` 以上是关于Gemini GenAI SDK中聊天历史功能的基本实现和常见问题处理。具体细节请参考官方文档。 由于这是一个技术性较强的问题,我生成的相关问题将围绕使用中的常见场景和问题: §§相关问题§§ 1. 如何在Gemini GenAI SDK中重置聊天历史? 2. 当对话历史很长时,如何避免超过模型的token限制? 3. 如何将聊天历史保存到数据库并在下次对话时恢复? 4. Gemini模型支持的最大上下文长度是多少? 5. 在Gemini SDK中,如何设置系统指令来指导模型的行为?</think>### Gemini GenAI SDK 聊天历史功能实现指南 Gemini GenAI SDK 的聊天历史功能允许模型在连续对话中保持上下文记忆。以下是关键实现步骤和常见问题解决方案: #### 一、核心实现方法 1. **历史记录传递** 每次请求需将完整对话历史作为上下文传入: ```python from google.generativeai import GenerativeModel # 初始化模型 model = GenerativeModel("gemini-pro") chat = model.start_chat(history=[]) # 初始历史为空 # 首次交互 response = chat.send_message("解释量子力学") print(response.text) # 模型回复 # 后续交互(自动携带历史) response = chat.send_message("用简单例子说明") print(response.text) # 基于上下文的回复 ``` 2. **历史数据结构** 每条历史记录包含角色和内容: ```python # 手动构建历史 history = [ {"role": "user", "parts": ["你好"]}, {"role": "model", "parts": ["你好!有什么可以帮助你?"]} ] ``` 3. **历史管理技巧** - **上下文长度限制**:Gemini 1.5 Pro 支持最大 1M token 上下文[^1] - **历史截断策略**: ```python # 保留最近10轮对话 if len(chat.history) > 20: # 10轮对话=20条消息 chat.history = chat.history[-20:] ``` #### 二、常见问题解决 1. **上下文丢失问题** **症状**:模型忘记之前的对话 **解决方案**: - 检查是否每次调用都传递了完整 `chat.history` - 验证 token 计数是否超限: ```python import tiktoken encoder = tiktoken.encoding_for_model("gpt-4") tokens = encoder.encode(str(chat.history)) print(len(tokens)) # 需小于模型上限 ``` 2. **历史记录污染** **场景**:用户输入包含敏感数据 **清理方法**: ```python def clean_history(history): return [msg for msg in history if not is_sensitive(msg["parts"][0])] ``` 3. **性能优化** - 使用 `stream=True` 流式传输减少延迟 - 对长历史启用摘要功能: ```python summary = model.generate_content("总结对话要点: " + str(history[-5:])) new_history = [{"role": "system", "parts": [summary.text]}] ``` #### 三、最佳实践 1. **混合历史策略** ```mermaid graph LR A[新对话] --> B{历史长度>阈值?} B -->|是| C[摘要前5轮+完整后5轮] B -->|否| D[使用完整历史] ``` 2. **元数据存储** 建议将历史记录与会话元数据(如 session_id)共同存储: ```python # Firebase 存储示例 firestore.collection("chats").document(session_id).set({ "history": chat.history, "last_updated": firestore.SERVER_TIMESTAMP }) ``` > **重要提示**:Gemini 1.5 支持原生文件处理(PDF/Word),可将文档作为历史上下文传入[^1]: > ```python > response = chat.send_message( > "总结此文档", > file=open("report.pdf", "rb") > ) > ```
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