Guava - 字符串处理

Joiner

连接
比如,有这样一个集合[1,2,3,4,5,7,null],想把这个集合转换成以#分割的字符串,并过滤掉集合中的空元素

        List<Integer> eleList = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, null);
        String joinStr = Joiner.on("#")  //分隔符
                .skipNulls()  //过滤null元素
                .join(eleList);//要分割的集合
        System.out.println(joinStr);

运行结果:1#2#3#4#5#6#7

Splitter

分割
有这样一个字符串"1,2,3,4,5,6,7",要把这个字符串以,分割,并放到一个集合里面

        String str="1,2,3,4,5,6,7";
        List<String> stringList = Splitter.on(",")
                .trimResults()
                .splitToList(str);
        System.out.println(stringList);

运行结果:[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]

MapJoinner和MapSplitter

主要对url的param的编码

        Map<String, String> of = ImmutableMap.of("id", "123", "name", "green");
        String join = Joiner.on("&").withKeyValueSeparator("=").join(of);
        System.out.println(join);

运行结果:id=123&name=green

     String str="id=123&name=green";
        Map<String, String> split = Splitter.on("&")
                .withKeyValueSeparator("=")
                .split(str);
        System.out.println(split);

运行结果:{id=123, name=green}


判断小技巧

Preconditions.checkNotNul(T)//验证对象是否为null
Preconditions.checkArgument //验证表达式是否成立

转载于:https://www.cnblogs.com/hitechr/p/10473094.html

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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