19、如何对ArrayList集合中的数据进行删除操作?List<String> list = new ArrayList<>(); list.addAll(Arrays.asList("张三","李四","王五","刘备", "张飞","赵云","曹操","孙权","武松","宋江","鲁智深","张三丰","张无忌","张天师")); //TODO 遍历集合,去除集合中所有姓张的

时间: 2023-03-30 22:02:47 浏览: 89
可以使用迭代器Iterator来遍历集合,判断每个元素是否以"张"开头,如果是则使用Iterator的remove()方法删除该元素。代码如下: Iterator<String> iterator = list.iterator(); while(iterator.hasNext()){ String name = iterator.next(); if(name.startsWith("张")){ iterator.remove(); } }
相关问题

将sql改成jdbctemplete方式查询 List<List<String>> assetscardcodeQueryList = new ArrayList<>(); ArrayList<String> query1 = new ArrayList<>(); ArrayList<String> query2 = new ArrayList<>(); query1.add("000000009247"); query2.add("000000009247"); assetscardcodeQueryList.add(query1); assetscardcodeQueryList.add(query2); List<List<String>> assetscardcodeAndBukrsQueryList = new ArrayList<>(); ArrayList<String> query3 = new ArrayList<>(); query3.add("400000001644"); query3.add("A017"); query3.add("400000001641"); query3.add("A017"); String sql="select * from table where (cloum1,cloum2) in (( 'A017', '400000001644'), ('A017', '400000001641')) or cloum1 in ('000000009247','000000009247');"

下面是将这个SQL查询改成使用JdbcTemplate执行的代码: ``` List<List<String>> assetscardcodeQueryList = new ArrayList<>(); ArrayList<String> query1 = new ArrayList<>(); ArrayList<String> query2 = new ArrayList<>(); query1.add("000000009247"); query2.add("000000009247"); assetscardcodeQueryList.add(query1); assetscardcodeQueryList.add(query2); List<List<String>> assetscardcodeAndBukrsQueryList = new ArrayList<>(); ArrayList<String> query3 = new ArrayList<>(); query3.add("400000001644"); query3.add("A017"); query3.add("400000001641"); query3.add("A017"); String sql = "select * from table where (cloum1,cloum2) in " + "(?, ?)" + ", ".repeat(assetscardcodeAndBukrsQueryList.size() - 1) + "or cloum1 in " + "(?" + ", ?".repeat(assetscardcodeQueryList.size() - 1) + ")"; List<Object> params = new ArrayList<>(); for (List<String> cloumPair : assetscardcodeAndBukrsQueryList) { params.addAll(cloumPair); } params.addAll(assetscardcodeQueryList.stream().flatMap(Collection::stream).collect(Collectors.toList())); List<Map<String, Object>> rows = jdbcTemplate.query(sql, params.toArray(), new RowMapper<Map<String, Object>>() { @Override public Map<String, Object> mapRow(ResultSet rs, int rowNum) throws SQLException { ResultSetMetaData meta = rs.getMetaData(); Map<String, Object> row = new HashMap<>(); for (int i = 1; i <= meta.getColumnCount(); i++) { row.put(meta.getColumnName(i), rs.getObject(i)); } return row; } }); // 处理查询结果 for (Map<String, Object> row : rows) { // do something } ``` 这里使用了与前面相同的动态生成SQL语句和参数设置方式,只是将参数列表改成了从Java对象中获取。最终,该方法将返回一个包含查询结果的列表,每个结果都是一个Map对象,其中包含列名和对应的值。你可以根据需要处理该结果集。

帮我看下java代码是否有错,如果有错应该怎么优化: public static void main(String[] args) { Map<String, List<?>> map = new HashMap<>(); extracted(map); } private static List<?> extracted(Map<String, List<?>> map) { List<?> list = new ArrayList<>(); for (Map.Entry<String, List<?>> entry : map.entrySet()) { List<?> value = entry.getValue(); list.addAll(value); } return list; }

我无法确定代码是否有错,但是可以说一些优化建议。你可以考虑使用初始容量更大的HashMap,帮助提升程序性能,并通过使用不可变集合,避免出现潜在的线程安全问题。此外,你还可以考虑使用 Java 8 Streams API 来替换 for 循环,以提高代码的可读性。
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优化下面的代码 public Page<FinanceCodeDTO> selectFinanceCodePage(FinanceCodeListVO financeCodeListVO) { //根据类型关联查询数据信息 Page<FinanceCodeDTO> page = new Page<>(financeCodeListVO.getPageNo(),financeCodeListVO.getPageSize()); Page<FinanceCodeDTO> dtoPage = financeCodeMapper.financeCodeList(page, financeCodeListVO); List<FinanceCodeDTO> dtos = dtoPage.getRecords(); List<String> contractIds = dtos.stream().map(FinanceCodePO::getContractIds).collect(Collectors.toList()); List<Integer> idList = new ArrayList<>(); contractIds.forEach(ids -> { if (ToolUtil.isNotEmpty(ids) && !ToolUtil.equals("[]",ids)){ List<Integer> list = JSONObject.parseArray(ids, Integer.class); idList.addAll(list); } }); if (ToolUtil.isNotEmpty(idList)){ CustomerContractPO customerContractPO = new CustomerContractPO(); List<CustomerContractPO> customerContractPOS = customerContractPO.selectList(new QueryWrapper<>(customerContractPO).lambda().in(CustomerContractPO::getCustomerContractId, idList)); Map<Integer, String> map = customerContractPOS.stream().collect(Collectors.toMap(CustomerContractPO::getCustomerContractId, CustomerContractPO::getContractName)); dtos.forEach(dto ->{ if (ToolUtil.isNotEmpty(dto.getContractIds())&& !ToolUtil.equals("[]",dto.getContractIds())){ List<Integer> list = JSONObject.parseArray(dto.getContractIds(), Integer.class); List<String> names = new ArrayList<>(); list.forEach(id ->{ names.add(map.get(id)); }); dto.setContractName(String.join(",",names)); } }); dtoPage.setRecords(dtos); } return dtoPage ; }

优化这段代码public static void readExcel(String fileName) { List<Version> versions = EasyExcel.read(fileName, Version.class, null).sheet("版本号").doReadSync(); List tableInfoList = EasyExcel.read(fileName, TableInfo.class, null).sheet("数据库&数据表").doReadSync(); List tableFieldList = EasyExcel.read(fileName, TableField.class, null).sheet("字段").doReadSync(); List<HopIndex> hopIndexList = EasyExcel.read(fileName, HopIndex.class, null).sheet("跳数索引").doReadSync(); Map<String, List> tableInfoMap = tableInfoList.stream().collect(Collectors.groupingBy(TableInfo::getEnDataBaseName)); Map<String, List> tableFieldMap = tableFieldList.stream().collect(Collectors.groupingBy(TableField::getEnTableName)); Map<String, List<HopIndex>> hopIndexMap = hopIndexList.stream().collect(Collectors.groupingBy(HopIndex::getEnTableName)); List tableInfos1 = new ArrayList<>(); List tableInfos2 = new ArrayList<>(); tableInfoMap.forEach((dbName, tableList) -> { if (tableList.size() < 200) { tableInfos1.addAll(tableList); } else { tableInfos2.addAll(tableList); } }); List tableFields = new ArrayList<>(); List<HopIndex> hopIndex = new ArrayList<>(); for (TableInfo tableInfo : tableInfos1) { String enTableName = tableInfo.getEnTableName(); tableFields.addAll(tableFieldMap.get(enTableName)); List<HopIndex> hops = hopIndexMap.get(enTableName); if (hops !=null){ hopIndex.addAll(hops); } } String name = filepath + File.separator + "明细层_V1.0_" + DateUtil.date().toString(DatePattern.PURE_DATE_PATTERN) + "1.xls"; ExcelWriter excelWriter = EasyExcel.write(name).build(); ExcelUtil.writerExcel(excelWriter, "版本号", Version.class, versions); ExcelUtil.writerExcel(excelWriter, "数据库&数据表", TableInfo.class, tableInfos1); ExcelUtil.writerExcel(excelWriter, "字段", TableField.class, tableFields); ExcelUtil.writerExcel(excelWriter, "跳数索引", HopIndex.class, hopIndex); ExcelUtil.close(excelWriter); tableFields.clear(); hopIndex.clear(); for (TableInfo tableInfo : tableInfos2) { String enTableName = tableInfo.getEnTableName(); tableFields.addAll(tableFieldMap.get(enTableName)); List<HopIndex> hops = hopIndexMap.get(enTableName); if (hops !=null){ hopIndex.addAll(hops); } } name = filepath + File.separator + "明细层_V1.0" + DateUtil.date().toString(DatePattern.PURE_DATE_PATTERN) + "_2.xls"; excelWriter = EasyExcel.write(name).build(); ExcelUtil.writerExcel(excelWriter, "版本号", Version.class, versions); ExcelUtil.writerExcel(excelWriter, "数据库&数据表", TableInfo.class, tableInfos2); ExcelUtil.writerExcel(excelWriter, "字段", TableField.class, tableFields); ExcelUtil.writerExcel(excelWriter, "跳数索引", HopIndex.class, hopIndex); ExcelUtil.close(excelWriter); }

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