hutool5.8.16 List分类
时间: 2024-05-25 13:03:43 浏览: 11
在 hutool5.8.16 中,List 类型主要分为以下几种:
1. CollUtil.ListProxy:List的代理类,提供了一些静态方法来操作List。
2. ListWrapper:List的包装类,可以让原生的List支持一些新的方法。
3. MultiList:多维List,可以方便地进行多维数据的操作和处理。
4. FixedOrderList:固定顺序的List,可以在添加元素时指定元素的位置。
5. DistinctList:去重后的List,会自动去除重复的元素。
6. LazyList:懒加载的List,只有在访问时才会加载元素。
7. RangeList:范围List,可以通过指定范围来获取List中的子集。
8. SplitList:分割List,可以将一个List分割成多个子List。
9. SyncList:同步List,可以将一个List变成线程安全的。
10. UnmodifiableList:不可修改的List,可以将一个List变成只读的。
除此之外,hutool5.8.16 还提供了一些工具类来操作List,例如 ListUtil、ListIterate、ListDistinctIterate 等。这些工具类可以方便地对List进行操作和处理。
相关问题
hutool5.8.16 List1 List2 把两个list合并
Hutool 5.8.16版本中,可以使用CollUtil类的union方法来将两个List合并成一个List。具体代码如下:
```java
List<T> mergedList = CollUtil.union(list1, list2);
```
其中,`list1`和`list2`分别是需要合并的两个List,`mergedList`就是合并后的结果。与ListUtil类的addAll方法不同的是,CollUtil类的union方法会去重,如果需要保留重复元素可以使用CollUtil类的addAll方法。
hutool5.8.16 Word2Vec怎么计算文本相似度
在 Hutool 5.8.16 中,可以使用 WordVectorModel 类来计算文本相似度。具体步骤如下:
1. 加载预训练的 Word2Vec 模型,例如:
```
WordVectorModel wvm = new WordVectorModel("model.bin");
```
其中,`model.bin` 是预训练的 Word2Vec 模型文件。
2. 对两个文本进行分词并转换为向量,例如:
```
String text1 = "这是一篇关于计算文本相似度的文章";
String text2 = "文本相似度计算的方法有很多种";
List<String> words1 = NLPUtil.segment(text1);
List<String> words2 = NLPUtil.segment(text2);
double[] vector1 = wvm.word2vec(words1);
double[] vector2 = wvm.word2vec(words2);
```
其中,`NLPUtil.segment(text)` 是 Hutool 提供的分词方法,将文本分词后返回一个字符串列表;`wvm.word2vec(words)` 是 WordVectorModel 类中的方法,将字符串列表转换为词向量。
3. 计算文本相似度,例如:
```
double similarity = CosineSimilarity.cosineSim(vector1, vector2);
System.out.println(similarity);
```
其中,`CosineSimilarity.cosineSim(vector1, vector2)` 是 Hutool 提供的计算余弦相似度的方法。
以上是使用 Hutool 5.8.16 计算文本相似度的基本流程,你可以根据实际需要进行相应的调整。
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