请问怎么优化以下代码 for (int i1 = 0; i1 < list1.size(); i1++) { String s = (String) list1.get(i1); if(s.contains("1")) { s = s.replace("1", "a"); } else if(s.contains("2")) { s = s.replace("2", "b"); } else if(s.contains("3")) { s = s.replace("3", "c"); } else if(s.contains("4")) { s = s.replace("4", "d"); } list1.remove(i1); list1.add(i1, s); }

您好，以下是代码的优化建议：

for (int i1 = ; i1 < list1.size(); i1++) {
String s = list1.get(i1);
if(s.contains("1")) {
s = s.replace("1", "a");
} else if(s.contains("2")) {
s = s.replace("2", "b");
} else if(s.contains("3")) {
s = s.replace("3", "c");
} else if(s.contains("4")) {
s = s.replace("4", "d");
}
list1.set(i1, s);
}

希望对您有帮助。

相关问题

小明写了一段代码，想实现替换文件部分内容的目标，但是代码似乎写得有些问题，请你纠正并优化这段代码，并给出你的优化逻辑，优化点多多益善。 public static void main(String[] args) throws IOException { File file = new File("some file path"); List list1 = new ArrayList(); FileInputStream fileInputStream = new FileInputStream(file); byte[] bytes = new byte[1024]; int i = fileInputStream.read(bytes); if(i > 0) { do { i = fileInputStream.read(bytes); String s = new String(bytes, 0 , i); list1.add(s); } while(i != -1); } i = fileInputStream.read(bytes); String start = new String(bytes, 0, i); list1.add(start); for (int i1 = 0; i1 < list1.size(); i1++) { String s = (String) list1.get(i1); if(s.contains("1")) { s = s.replace("1", "a"); } else if(s.contains("2")) { s = s.replace("2", "b"); } else if(s.contains("3")) { s = s.replace("3", "c"); } else if(s.contains("4")) { s = s.replace("4", "d"); } list1.remove(i1); list1.add(i1, s); } FileOutputStream fos = new FileOutputStream(file); for (Object o : list1) { fos.write(o.toString().getBytes()); } }

public static void main(String[] args) throws IOException {
File file = new File("some file path");
List<String> list1 = new ArrayList<>(); // 使用泛型
FileInputStream fileInputStream = new FileInputStream(file);
int i = 0;
byte[] bytes = new byte[1024];
while ((i = fileInputStream.read(bytes)) != -1) { // 使用while循环读取文件
String s = new String(bytes, 0, i);
list1.add(s);
}
fileInputStream.close(); // 关闭输入流
String start = list1.get(0); // 第一项即为文件内容
list1.remove(0); // 移除第一项
for (int i1 = 0; i1 < list1.size(); i1++) { // 循环遍历list1
String s = list1.get(i1);
if (s.contains("1")) {
s = s.replace("1", "a");
} else if (s.contains("2")) {
s = s.replace("2", "b");
} else if (s.contains("3")) {
s = s.replace("3", "c");
} else if (s.contains("4")) {
s = s.replace("4", "d");
}
list1.set(i1, s); // 直接使用set方法替换原来的元素
}
FileOutputStream fos = new FileOutputStream(file);
fos.write(start.getBytes()); // 先写入原来的文件内容
for (String s : list1) { // 循环遍历list1写入修改后的内容
fos.write(s.getBytes());
}
fos.close(); // 关闭输出流
}

优化逻辑：
1. 使用泛型，避免了类型转换；
2. 使用while循环读取文件，避免了重复读取；
3. 关闭输入流和输出流，避免资源泄漏；
4. 直接使用set方法替换原来的元素，避免了移除和添加的操作；
5. 先写入原来的文件内容，再写入修改后的内容，避免了覆盖原来的文件内容。

贪心算法解决背包问题的思路和java代码

贪心算法是一种基于贪心思想的算法，它每次选取当前状态下最优的解，从而得到全局最优解。在背包问题中，可以使用贪心算法来求解最优解。

以下是贪心算法解决背包问题的基本思路：

1. 计算每个物品的单位价值，即价值除以重量。

2. 按照单位价值从大到小排序。

3. 依次选取单位价值最大的物品放入背包中，直到背包装满或所有物品都被选取。

以下是一个简单的 Java 代码实现：

import java.util.*;

public class Knapsack {
    // 背包容量和物品价值、重量
    private int capacity;
    private int[] values;
    private int[] weights;

    public Knapsack(int capacity, int[] values, int[] weights) {
        this.capacity = capacity;
        this.values = values;
        this.weights = weights;
    }

    // 计算每个物品的单位价值
    private double[] computeUnitValues() {
        double[] unitValues = new double[values.length];
        for (int i = 0; i < values.length; i++) {
            unitValues[i] = (double) values[i] / weights[i];
        }
        return unitValues;
    }

    // 使用贪心算法求解背包问题
    public int greedyAlgorithm() {
        int totalValue = 0;
        double[] unitValues = computeUnitValues();
        List<Integer> items = new ArrayList<>();
        for (int i = 0; i < values.length; i++) {
            items.add(i);
        }
        items.sort((i1, i2) -> Double.compare(unitValues[i2], unitValues[i1]));
        for (int i = 0; i < items.size(); i++) {
            int index = items.get(i);
            if (weights[index] <= capacity) {
                totalValue += values[index];
                capacity -= weights[index];
            } else {
                totalValue += (int) (capacity * unitValues[index]);
                break;
            }
        }
        return totalValue;
    }

    public static void main(String[] args) {
        int capacity = 50;
        int[] values = {60, 100, 120, 140, 180};
        int[] weights = {10, 20, 30, 40, 50};
        Knapsack knapsack = new Knapsack(capacity, values, weights);
        int result = knapsack.greedyAlgorithm();
        System.out.println("最大价值：" + result);
    }
}

在上面的代码中，我们设置了背包容量为50，共有5个物品，其价值和重量分别存储在 `values` 和 `weights` 数组中。`computeUnitValues` 函数用于计算每个物品的单位价值。`greedyAlgorithm` 函数用于使用贪心算法求解背包问题。我们先计算出每个物品的单位价值，然后按照单位价值从大到小对物品进行排序。依次选取单位价值最大的物品放入背包中，直到背包装满或所有物品都被选取。最后输出求解得到的最大价值。

需要注意的是，贪心算法并不一定能够求得最优解，但在一些特殊情况下，它可以得到全局最优解。如果希望得到更加精确的结果，建议使用动态规划算法或者遗传算法等更加复杂的算法。