阿里巴巴Java开发手册学习小结4-关于集合处理

本次学习 来源 阿里巴巴Java开发手册 ,文档更新时间2016.12.7 是阿里巴巴集团技术部 首次向Java业界公开,如果有需要开发手册源文档的,欢迎联系
说明集合的处理,还是有许多需要注意的,养成良好的习惯,事半功倍。

编程规范

集合处理

1.【强制】Map/Set 的key 为自定义对象时,必须重写hashCode 和equals。
正例:String重写了hashCode 和equals方法,所以我们可以非常愉快地使用String对象作为key来使用。
2.【强制】ArrayList 的subList结果不可强转成ArrayList,否则会抛出ClassCastException异常:java.util.RandomAccessSubList cannot be cast to java.util.ArrayList ;
说明:subList 返回的是ArrayList的内部类SubList,并不是ArrayList,而是ArrayList的一个视图,对于SubList子列表的所有操作最终会反射到原列表上。

3.【强制】在subList场景中,高度注意对原集合元素个数的修改,会导致子列表的遍历,增加,删除 均产生ConcurrentModificationException 异常。

4.【强制】使用集合转数组的方法,必须使用集合的toArray(T[] array),传入的是类型完全一样的数组,大小就是list.size()。
反例:直接使用toArray 无参方法存在问题,此方法返回值只能是Object[] 类,若强转其他类型数组将出现ClassCastException 错误。
正例:

List<String> list = new ArrayList<String>(2);
list.add("guan");
list.add("bao");
String[] array = new String[list.size()];
array = list.toArray(array);

说明:使用toArray带参方法,入参分配的数组空间不够大时,toArray方法内部将重新分配内存空间,并返回新数组地址;如果数组元素大于实际所需,下标为[ list.size() ]的数组元素将被置为null,其它数组元素保持原值,因此最好将方法入参数组大小定义与集合元素个数一致。

5.【强制】使用工具类Arrays.adList()把数组转换成集合是,不能使用其修改集合相关的方法,
它的add/remove/clear方法会抛UnsupportOperationException异常。
说明:asList 的返回对象 是一个Arrays 内部类,并没有实现集合的修改方法,Arrays.asList体现的是适配器模式,只是转换接口,后台的数据仍是数组。
String[] str = new String[]{"a","b"};
List list = Arrays.asList(str);

第一种情况 :list.add (“c”);运行时异常。
第二种情况:str[0] =”gujin”;那么list.get(0)也会随之修改。

6.【强制】泛型通配符<? extends T> 来接收返回的数据,此写法的泛型集合不能使用add方法。

7.【强制】不要在foreach 循环里进行元素的remove/add 操作。remove 元素请使用Iterator 方式,如果并发操作,需要对Iterator 对象加锁。
反例:

List<String> a = new ArrayList<String>();
a.add("1");
a.add("2");
for(String tmp :a){
    if("1".equals(tmp)){
       a.remove(tmp);
    }
}

说明:这个例子的执行结果会出乎大家的意料,那么试一下把“1”换成“2”,会是同样的结果吗?

正例:

Iterator<String> it = a.iterator();
while(it.hasNext()){
    if(删除的条件){
       it.remove();
    }
}

8.【强制】在JDK7版本以上,Comparator要满足自反性,传递性,对称性,不然Arrays.sort,Collections.sort会报IllegalArgumentException异常。
说明:

  • 1) 自反性:x,y的比较结果和y,x的比较结果相反。
  • 2) 传递性:x>y,y>z,则x>z。
  • 3) 对称性:x=y,则x,z比较结果和y,z比较结果相同。

9.【推荐】集合初始化时,尽量指定集合初始值大小
说明:ArrayList 尽量使用ArrayList(int initialCapacity)初始化

10.【推荐】使用entrySet 遍历Map类集合KV,而不是keySet方式进行遍历。
说明:keySet 其实是遍历了2次,一次是转为Iterator对象,另一次是从hashMap中取出key所对应的value。而entrySet 只是遍历了一次就把key 和 value 都放到了entry 中,效率更高。如果是JDK8,使用Map.foreach 方法
正例:values() 返回的是V值集合,是一个list 集合对象;keySet() 返回的是K值集合,是一个Set集合对象;entrySet()返回的是K-V值组合集合。

11.【推荐】高度注意Map类集合K/V能不能存储null值的情况,如下表格:

集合类KeyValueSuper说明
Hashtable不允许为null不允许为nullDictionary线程安全
ConcurrentHashMap不允许为null不允许为nullAbstractMap线程局部安全
TreeMap不允许为null允许为nullAbstractMap线程不安全
HashMap允许为null允许为nullAbstractMap线程不安全

反例:很多同学认为ConcurrentHashMap是可以置入null值。在批量翻译场景中,子线程分发时,出现置入null值的情况,但主线程没有捕获到此异常,导致排查困难。

12.【参考】合理利用好集合的有序性(sort)和稳定性(order),避免集合的无序性(unsort)和不稳定性(unorder)带来的负面影响。
说明:稳定性指集合每次遍历的元素次序是一定的。有序性是指遍历的结果是按某种比较规则依次排列的。如:ArrayList是order/unsort;HashMap是unorder/unsort;TreeSet是order/sort。

13.【参考】利用Set元素唯一的特性,可以快速对另一个集合进行去重操作,避免使用List的contains方法进行遍历去重操作

内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
内容概要:本文系统阐述了企业新闻发稿在生成式引擎优化(GEO)时代下的全渠道策略与效果评估体系,涵盖当前企业传播面临的预算、资源、内容与效果评估四大挑战,并深入分析2025年新闻发稿行业五大趋势,包括AI驱动的智能化转型、精准化传播、首发内容价值提升、内容资产化及数据可视化。文章重点解析央媒、地方官媒、综合门户和自媒体四类媒体资源的特性、传播优势与发稿策略,提出基于内容适配性、时间节奏、话题设计的策略制定方法,并构建涵盖品牌价值、销售转化与GEO优化的多维评估框架。此外,结合“传声港”工具实操指南,提供AI智能投放、效果监测、自媒体管理与舆情应对的全流程解决方案,并针对科技、消费、B2B、区域品牌四大行业推出定制化发稿方案。; 适合人群:企业市场/公关负责人、品牌传播管理者、数字营销从业者及中小企业决策者,具备一定媒体传播经验并希望提升发稿效率与ROI的专业人士。; 使用场景及目标:①制定科学的新闻发稿策略,实现从“流量思维”向“价值思维”转型;②构建央媒定调、门户扩散、自媒体互动的立体化传播矩阵;③利用AI工具实现精准投放与GEO优化,提升品牌在AI搜索中的权威性与可见性;④通过数据驱动评估体系量化品牌影响力与销售转化效果。; 阅读建议:建议结合文中提供的实操清单、案例分析与工具指南进行系统学习,重点关注媒体适配性策略与GEO评估指标,在实际发稿中分阶段试点“AI+全渠道”组合策略,并定期复盘优化,以实现品牌传播的长期复利效应。
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