hashmap.clear()

时间: 2024-02-20 13:54:58 浏览: 136
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HASP清除工具

HashMap.clear() 是一个方法，用于清空 HashMap 中的所有键值对。调用 clear() 方法后，HashMap 将变为空，不包含任何元素。 具体实现上，clear() 方法会将 HashMap 的数组桶（bucket）置为 null，并将 size（元素个数）设置为 0，以便释放内存并重置 HashMap 的状态。 注意，调用 clear() 方法后，HashMap 对象仍然存在，只是内部的数据被清空了。可以继续使用该对象进行其他操作，如添加新的键值对。
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- **清空所有元素**：clear()方法用于清除所有键值对。 - **获取容量和大小**：size()返回元素数量，capacity()返回当前容量（实际可能略大于元素数量）。 - **判断是否为空**：isEmpty()方法检查HashMap...
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除了基本操作，HashMap还提供了其他功能，如containsKey、containsValue和clear等。同时，HashMap不是线程安全的，如果需要在多线程环境中使用，可以考虑使用ConcurrentHashMap，它是线程安全的版本。 总的来说，...

vars.put()函数和vars.clear() 还有其他方法吗

vars.put() 和 vars.clear() 是Java中的HashMap类的方法，用于将键值对添加到Map中或清空Map。除此之外，HashMap还有许多其他的方法，如: - putAll(Map,? extends V> m) : 将指定Map中的所有映射关系复制到此...

@transient def udfDiff(@transient spark: SparkSession, frame1: DataFrame, frame2: DataFrame): DataFrame = { val testSchema: StructType = frame1.schema @transient val map = new mutable.HashMap[Row, Boolean]() frame1.foreach(a => { map.put(a, true) }) println(map.size + "aaaaaaaaa") @transient var me = mutable.Seq[Row]() me.clear() frame2.foreach(a => { if (!map.contains(a)) { me :+ a } }) val value = spark.sparkContext.parallelize(me).map(row => { Row.fromTuple(unapplySeq(row)) }) return spark.createDataFrame(value, testSchema) }优化一下

好的，我来帮你优化这段代码。首先，你可以将 @transient 注解移动到方法参数列表中的 SparkSession 上，这将告诉编译器该参数不需要序列化。此外，你可以使用 map 和 filter 替换 foreach 循环，这样可以更高效地...

List<BusinessAreaNameAndTableName> businessAreaNameAndTableNames = dataInfoMapper.selectBusinessDomainName(tabNames); Map<String,Set<String>> map =new HashMap<>(); for (int i = 0; i < businessAreaNameAndTableNames.size(); i++) { Set<String> value = new HashSet<>(); map.put(businessAreaNameAndTableNames.get(i).getTabName(),value); value.clear(); for (int j = 0; j < businessAreaNameAndTableNames.size(); j++) { if (businessAreaNameAndTableNames.get(i).getTabName().equals(businessAreaNameAndTableNames.get(j).getTabName())){ String businessAreaName = businessAreaNameAndTableNames.get(j).getBusinessAreaName(); value.add(businessAreaName); } } }通过java stream流优化

可以使用Java 8的Stream API对这段代码进行优化，可以尝试以下代码： Map, Set<String>> map = businessAreaNameAndTableNames.stream() ...这样可以避免使用循环和中间的HashMap对象，使代码更加简洁和易读。
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HashMap 概述 精讲 .md

- **clear()**：清空整个HashMap。 - **removeIf()**：根据给定的条件移除键值对。 ### 关于 HashMap 的面试题 - **数据结构**：解释HashMap的数据结构是什么？ - **put过程**：详细描述HashMap的put过程。 - **...
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JAVA中HashMap的用法.docx

- clear()：清空所有键值对。 - keySet()：获取所有键的Set视图。 - values()：获取所有值的Collection视图。 - entrySet()：获取所有键值对的Set视图。 在实际开发中，选择HashMap还是TreeMap取决于需求。...
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java集合类HashMap总结共7页.pdf.zip

5. clear()：移除所有映射关系。 6. containsKey(key)和containsValue(value)：分别检查映射是否包含指定的键或值。 HashMap不是线程安全的，因此在多线程环境中，如果需要并发访问，可以使用...

@Controller public class FreeMarkerController { Map<String ,Object> map = new HashMap<>(); List<Object> list = new ArrayList(); @GetMapping("/freemaker/{id}/{name}") public String demo(@PathVariable("id")String id ,@PathVariable("name") String name,Model model){ map.clear(); map.put("id",id); map.put("name",name); list.add(2); list.add(4); map.put("aa",null); model.addAttribute("map",map); model.addAttribute("list",list); model.addAttribute("date",new Date()); return "index"; } } 这里的demo方法，返回了"index"，spring怎么知道是让freemarker去进行模板解析处理？

Spring框架通过配置文件或注解来指定视图解析器，从而告知Spring要使用哪个模板引擎进行模板解析处理。 在这个例子中，如果你想要使用FreeMarker模板引擎，你需要在Spring的配置文件中进行相应的配置，或使用注解的...

用java帮我写public class ShoppingCart { private int itemCount; // 购物车中商品数量 private double totalPrice; // 购物车中商品总价钱 private Map<String, Integer> cartItems; // 购物车中商品信息 public ShoppingCart() { itemCount = 0; totalPrice = 0.0; cartItems = new HashMap<String, Integer>(); } // 添加商品到购物车 public void addItem(String productId, int quantity, double price) { if (!cartItems.containsKey(productId)) { cartItems.put(productId, quantity); } else { int qty = cartItems.get(productId); qty += quantity; cartItems.put(productId, qty); } itemCount += quantity; totalPrice += price * quantity; } // 更新购物车中商品数量 public void update(String productId, int quantity, double price) { if (cartItems.containsKey(productId)) { int qty = cartItems.get(productId); itemCount -= qty; totalPrice -= qty * price; cartItems.put(productId, quantity); itemCount += quantity; totalPrice += quantity * price; } } // 删除购物车中的商品 public void removeItem(String productId, double price) { if (cartItems.containsKey(productId)) { int qty = cartItems.get(productId); itemCount -= qty; totalPrice -= qty * price; cartItems.remove(productId); } } // 清空购物车 public void clear() { cartItems.clear(); itemCount = 0; totalPrice = 0.0; } // 获取购物车中商品数量 public int getItemCount() { return itemCount; } // 获取购物车中商品总价钱 public double getTotalPrice() { return totalPrice; } // 获取购物车中的商品信息 public Map<String, Integer> getCartItems() { return cartItems; } }的测试代码

cart.clear(); // 输出购物车中的商品数量和总价格 System.out.println("购物车中商品数量：" + cart.getItemCount()); System.out.println("购物车中商品总价钱：" + cart.getTotalPrice()); } }

private List<String> efJsonToBinList(List lightGroupReqs){ LinkedHashMap<Long, List<Frames>> groupingFrames = jsonToBinPub(lightGroupReqs,VehicleConstants.VEHICLE_009); ArrayList<String> list = new ArrayList<>(); Map<Integer, Frames> portMap = new HashMap<>(); List<Frames> frameList = new ArrayList<>(); for (int i = 1; i <= 48; i++) { frameList.add(new Frames(255, 255, 2550, 2550, 255, 255, 0, i, 0, 2)); } groupingFrames.put((long) groupingFrames.size(), frameList); long timeStamp = 0; for (Map.Entry<Long, List<Frames>> entry : groupingFrames.entrySet()) { List<Frames> framesList = entry.getValue(); int[] temp = new int[49]; //全部初始化为-1 Arrays.fill(temp, -1); for (int i = 0; i < framesList.size(); i++) { temp[framesList.get(i).getGroupIndex()] = 1; } for (int i = 1; i < temp.length; i++) { if (temp[i] == -1) { portMap.put(i, new Frames(255, 255, 2550, 2550, 255, 255, 0, i, 0, 2)); } } framesList.addAll(portMap.values()); framesList = framesList.stream().sorted(Comparator.comparing(Frames::getGroupIndex)).collect(Collectors.toList()); portMap.clear(); if(timeStamp>7){ timeStamp = 0; } for (int j = 0; j < framesList.size(); j++) { list.add(BinaryFileUtils.efFramesToHex(framesList.get(j),framesList.get(j).getGroupIndex(),timeStamp)); } timeStamp++; } return list; }优化此段代码

portMap.clear(); if (timeStamp > 7) { timeStamp = 0; } framesList.forEach(f -> list.add(BinaryFileUtils.efFramesToHex(f, f.getGroupIndex(), timeStamp))); timeStamp++; } return list; }

public String dcJsonTobin(List lightGroupReqs, Integer binHashCode,List<String> lightGroupList) { LinkedHashMap<Long, List<Frames>> groupingFrames = jsonToBinPub(lightGroupReqs, VehicleConstants.VEHICLE_001); Map<Integer, Frames> portMap = new HashMap<>(); ArrayList<String> list = new ArrayList<>(); ArrayList<String> writeBinList = new ArrayList<>(); List<Frames> frameList = new ArrayList<>(); for (int i = 1; i <= 45; i++) { frameList.add(new Frames(4095, 31, 10230, 10230, 255, 255, 0, i, 0, 2)); } groupingFrames.put((long) groupingFrames.size(), frameList); for (Map.Entry<Long, List<Frames>> entry : groupingFrames.entrySet()) { List<Frames> framesList = entry.getValue(); int[] temp = new int[46]; //全部初始化为-1 Arrays.fill(temp, -1); for (int i = 0; i < framesList.size(); i++) { temp[framesList.get(i).getGroupIndex()] = 1; } for (int i = 1; i < temp.length; i++) { if (temp[i] == -1) { portMap.put(i, new Frames(4095, 31, 10230, 10230, 255, 255, 0, i, 0, 2)); } } framesList.addAll(portMap.values()); framesList = framesList.stream().sorted(Comparator.comparing(Frames::getGroupIndex)).collect(Collectors.toList()); framesList.remove(4); framesList.remove(4); Frames frames2 = new Frames(); Frames frames3 = new Frames(); BeanUtils.copyProperties(framesList.get(6),frames2); BeanUtils.copyProperties(framesList.get(7),frames3); frames2.setGroupIndex(5); frames3.setGroupIndex(6); frames2.setFramesType(0); frames3.setFramesType(0); framesList.add(frames2); framesList.add(frames3); framesList = framesList.stream().sorted(Comparator.comparing(Frames::getGroupIndex)).collect(Collectors.toList()); portMap.clear(); for (int j = 0; j < framesList.size(); j++) { list.add(BinaryFileUtils.dcFramesToHex(framesList.get(j),writeBinList)); } } return fileService.uploadBin(list, binHashCode); }优化这段代码

Map, Frames> portMap = new HashMap(); List<Frames> frameList = new ArrayList(); ArrayList<String> writeBinList = new ArrayList(); String framesType = "0"; for (int i = 1; i ; i++) { frameList....

public class Xlsx { public static <T> int[] handleBatch(String uri, Function<Row, T> convertFunction, Function, Integer> handleFunction, int skipHeader) throws IOException { return handleBatch(uri, convertFunction, handleFunction, skipHeader, 100); } public static <T> int[] handleBatch(String uri, Function<Row, T> convertFunction, Function, Integer> handleFunction, int skipHeader, int batchSize) throws IOException { Workbook workbook = WorkbookFactory.create(new File(uri)); Sheet sheet = workbook.getSheetAt(0); Iterator<Row> rowIterator = sheet.rowIterator(); int i = 0; while (i < skipHeader) { if (rowIterator.hasNext()) { rowIterator.next(); } i++; } int count = 0; List<T> batch = new LinkedList<>(); int success = 0; while (rowIterator.hasNext()) { Row row = rowIterator.next(); batch.add(convertFunction.apply(row)); if (batch.size() == batchSize) { success += handleFunction.apply(batch); batch.clear(); } count += 1; } workbook.close(); return new int[]{count, success}; } public static <T> List<T> handleBatch(InputStream inputStream, Function2<Row, Map<String, Integer>, T> convertFunction, int headerRowNum) throws IOException { Workbook workbook = WorkbookFactory.create(inputStream); Sheet sheet = workbook.getSheetAt(0); headerRowNum = Math.max(headerRowNum, 1); Map<String, Integer> headMap = new HashMap<>(64); int i = 0; Iterator<Row> rowIterator = sheet.rowIterator(); while (i < headerRowNum) { Row row = rowIterator.next(); for (Iterator<Cell> it = row.cellIterator(); it.hasNext(); ) { Cell cell = it.next(); headMap.put(cell.getStringCellValue(), cell.getColumnIndex()); } i++; } List<T> batch = new ArrayList<>(); int success = 0; while (rowIterator.hasNext()) { Row row = rowIterator.next(); batch.add(convertFunction.invoke(row, headMap)); } workbook.close(); return batch; } }

这段代码是一个名为 "Xlsx" 的类，它提供了处理 Excel 文件的一些方法。让我解释一下每个方法的作用。 1. handleBatch(String uri, Function, T> convertFunction, Function, Integer> handleFunction, int ...
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