LinkedHashMap一边遍历一边修改值

在遍历LinkedHashMap的过程中，如果需要修改其中的值，可以使用迭代器的方式进行操作。具体地，可以通过使用LinkedHashMap的entrySet()方法获取到它的键值对集合，并通过迭代器遍历该集合，然后使用Map.Entry中的setValue()方法修改值。示例代码如下：

LinkedHashMap<String, Integer> map = new LinkedHashMap<>();
map.put("A", 1);
map.put("B", 2);
map.put("C", 3);

Iterator<Map.Entry<String, Integer>> iterator = map.entrySet().iterator();
while (iterator.hasNext()) {
    Map.Entry<String, Integer> entry = iterator.next();
    if (entry.getKey().equals("B")) {
        entry.setValue(4);
    }
    System.out.println(entry.getKey() + " " + entry.getValue());
}

在上述代码中，我们通过迭代器遍历了LinkedHashMap中的键值对，并在遍历的过程中修改了键为"B"的值为4。需要注意的是，在遍历过程中修改LinkedHashMap的值可能会导致迭代器失效，因此在修改后需要再次获取迭代器。

相关问题

linkedhashmap如何遍历

你可以使用迭代器（Iterator）或者使用forEach方法来遍历LinkedHashMap。

使用迭代器的方式可以按照插入顺序遍历LinkedHashMap，示例代码如下：

LinkedHashMap<String, Integer> map = new LinkedHashMap<>();
map.put("A", 1);
map.put("B", 2);
map.put("C", 3);

Iterator<Map.Entry<String, Integer>> iterator = map.entrySet().iterator();
while (iterator.hasNext()) {
    Map.Entry<String, Integer> entry = iterator.next();
    String key = entry.getKey();
    Integer value = entry.getValue();
    System.out.println("Key: " + key + ", Value: " + value);
}

使用forEach方法可以按照插入顺序遍历LinkedHashMap，示例代码如下：

LinkedHashMap<String, Integer> map = new LinkedHashMap<>();
map.put("A", 1);
map.put("B", 2);
map.put("C", 3);

map.forEach((key, value) -> {
    System.out.println("Key: " + key + ", Value: " + value);
});

无论使用哪种方式，遍历LinkedHashMap都可以按照插入顺序输出键值对。

LinkedHashMap 如何遍历 高效点？

在遍历 LinkedHashMap 时，可以使用它的迭代器来遍历，这样可以保证遍历的顺序和插入的顺序是一致的，也可以使用它的键集合或者值集合来遍历，但是这样的遍历顺序可能会受到内部实现的影响。如果希望在遍历时保持顺序并且效率较高，可以使用它的 entrySet() 方法来获取一个包含所有键值对的集合，然后遍历该集合，这样的效率较高，同时可以保证顺序。具体代码如下：

LinkedHashMap<String, String> map = new LinkedHashMap<>();
map.put("key1", "value1");
map.put("key2", "value2");
map.put("key3", "value3");
for (Map.Entry<String, String> entry : map.entrySet()) {
    String key = entry.getKey();
    String value = entry.getValue();
    // do something with key and value
}

这样遍历可以保证顺序和插入时一致，并且效率较高。