博客
关于我
Collection接口_List接口_ArrayList集合常用方法
阅读量:558 次
发布时间:2019-03-09

本文共 1767 字,大约阅读时间需要 5 分钟。

Collection接口及List接口简要分析

Collection接口是Java集合框架中所有单列集合的父接口,它为单列集合定义了一些通用方法,这些方法可以应用于所有单列集合,包括List和Set。这些方法简化了对集合操作的实现,同时为更具体的子接口如List提供了基础支持。

List接口详解

List接口继承自Collection接口,是单列集合中最常用的接口之一。List集合的一个显著特点是其允许元素重复,并且元素的存储和访问都是按序进行的。List集合最大的优点是元素有序,既存入顺序与取出顺序一致,为程序的逻辑设计提供了便利。

从List接口的方法结构来看,它不仅继承了Collection接口的核心方法,还额外增加了一系列基于元素索引的操作方法。例如:

  • add(Object o):用于向集合中添加元素
  • remove(Object o):用于移除集合中指定元素
  • get(int index):用于通过索引获取集合中指定位置的元素
  • clear():用于清空集合

通过这些方法,Developers可以对List集合进行高效的元素管理和访问操作。

ArrayList集合的特点

ArrayList是List接口的最常用实现类之一,它以动态数组的形式存储元素,被认为是Java开发者最熟悉的集合类型。ArrayList的特点主要体现在以下几个方面:

  • 动态数组实现:ArrayList使用一个可展缩的数组来存储元素,在元素过多或过少时会自动扩展或收缩数组长度。这使得ArrayList具有相当高的灵活性。

  • 高效操作:在元素较多的情况下,ArrayList的读写性能相对较优。但需要注意的是,在元素插入或删除时,可能会导致数组被重新扩展,从而影响性能。

  • 默认实现:ArrayList实现了List接口的所有方法,提供了丰富的操作接口,方便开发者进行元素管理。

  • 由于ArrayList的底层逻辑基于数组,ElementMDN展开的访问和修改操作通常比其他集合类型更高效。但在大量增删操作的情况下,可能会影响性能表现。因此,在具体应用中应根据需求选择合适的集合类型。

    代码示例

    创建并操作List集合

    import java.util.ArrayList;import java.util.Collection;public class _02_TestList {    public static void main(String[] args) {        Collection
    c = new ArrayList<>(); c.add("Collection"); c.add("String"); c.remove("String"); System.out.println("是否为空:" + c.isEmpty()); System.out.println("集合大小:" + c.size()); System.out.println("集合内容:" + c); }}

    ArrayList操作示例

    import java.util.ArrayList;import java.util.List;public class ExampleArrayList {    public static void main(String[] args) {        List
    list = new ArrayList<>(); list.add("Hello,World"); list.add("Java Programming"); System.out.println("ArrayList的大小为:" + list.size()); System.out.println("第二个元素:" + list.get(1)); }}

    以上代码示例展示了如何使用List集合和ArrayList进行元素存储、删除和访问操作。这些操作展示了集合框架的灵活性和便捷性,同时也反映了ArrayList在开发中的常见应用场景。

    转载地址:http://bwgsz.baihongyu.com/

    你可能感兴趣的文章
    NIS服务器的配置过程
    查看>>
    Nitrux 3.8 发布!性能全面提升,带来非凡体验
    查看>>
    NiuShop开源商城系统 SQL注入漏洞复现
    查看>>
    NI笔试——大数加法
    查看>>
    NLog 自定义字段 写入 oracle
    查看>>
    NLog类库使用探索——详解配置
    查看>>
    NLP 基于kashgari和BERT实现中文命名实体识别(NER)
    查看>>
    NLP 模型中的偏差和公平性检测
    查看>>
    Vue3.0 性能提升主要是通过哪几方面体现的?
    查看>>
    NLP 项目:维基百科文章爬虫和分类【01】 - 语料库阅读器
    查看>>
    NLP_什么是统计语言模型_条件概率的链式法则_n元统计语言模型_马尔科夫链_数据稀疏(出现了词库中没有的词)_统计语言模型的平滑策略---人工智能工作笔记0035
    查看>>
    NLP三大特征抽取器:CNN、RNN与Transformer全面解析
    查看>>
    NLP学习笔记:使用 Python 进行NLTK
    查看>>
    NLP度量指标BELU真的完美么?
    查看>>
    NLP的不同研究领域和最新发展的概述
    查看>>
    NLP的神经网络训练的新模式
    查看>>
    NLP采用Bert进行简单文本情感分类
    查看>>
    NLP问答系统:使用 Deepset SQUAD 和 SQuAD v2 度量评估
    查看>>
    NLP项目:维基百科文章爬虫和分类【02】 - 语料库转换管道
    查看>>
    NLP:使用 SciKit Learn 的文本矢量化方法
    查看>>