当前位置: 首页 > news >正文

java中的Collections类+可变参数

一、概述

Collections类是集合类的工具类,与数组的工具类Arrays类似

二、可变参数(变:数量)

格式:参数类型名+...+参数,可变参数就是一个数组

注意:可变参数必须放在参数列表的最后并且一个参数列表只能有一个可变参数

验证:

1、可变参数在参数列表最后

2、可变参数不在参数列表最后,编译出错

3、一个参数列表有多个可变参数,编译出错

三、Collections

特点:里面的方法都是静态方法

常用方法

1、向单列集合List后面追加元素,返回值为boolean类型,表示是否将所有元素追加到list中

问题:

一个元素一个元素的添加,那么是不是说只要最后一个元素添加成功使得result为true所有元素就添加成功了?

2、单列集合List排序+单列集合List二分查找

3、在单列集合List交换指定位置的元素

 

4、其它对于List集合的方法

5、针对单列集合List和Set的方法

List

Set

注意:!!!!!  使用Collections求集合中的最大元素和最小元素,那么该元素类必须要实现Comparable接口

相关文章:

java中的Collections类+可变参数

一、概述 Collections类是集合类的工具类,与数组的工具类Arrays类似 二、可变参数(变:数量) 格式:参数类型名...参数,可变参数就是一个数组 注意:可变参数必须放在参数列表的最后并且一个参数列表只能有一个可变参…...

SpringBoot集成腾讯云敏感词校验API流程

1.pom.xml中引入腾讯云jar配置信息 <dependency><groupId>com.tencentcloudapi</groupId><artifactId>tencentcloud-sdk-java</artifactId><version>4.0.11</version> </dependency> 2.application.yaml中添加配置 tencent…...

android 避免混淆类名和方法名,但是方法内容需要被混淆

要避免在使用 ProGuard 或 R8 进行代码混淆时混淆特定类名和方法名的同时让方法内容被混淆&#xff0c;你需要在 ProGuard 配置文件中使用 -keepclassmembers 或 -keep 规则。这些规则允许你指定保留类名和方法名的同时允许方法内部代码被混淆以减小体积和提高安全性。 以下是…...

通过ELRepo修改CentOS 7内核版本的详细步骤

简介&#xff1a; 在Linux系统中&#xff0c;内核版本决定了硬件支持和系统性能。有时&#xff0c;为了获得更好的性能或新特性&#xff0c;我们需要升级或更换内核。本文将详细说明如何在CentOS 7系统上通过ELRepo仓库安装更新的内核版本。 环境准备&#xff1a; CentOS 7系…...

C++开源库glog使用封装--自定义日志输出格式,设置日志保留时间

glog下载和编译 glog开源地址 https://github.com/google/glog glog静态库编译 cd /home/wangz/3rdParty/hldglog/glogmkdir out mkdir build && cd buildcmake .. -DCMAKE_INSTALL_PREFIX../out -DCMAKE_BUILD_TYPERelease -DBUILD_SHARED_LIBSOFF本文选择的glo…...

linux rc.local不生效

1. 权限问题直接 chmod 755 /etc/rc.d/rc.local 即可 2.本次发现问题 环境复杂造成&#xff0c;系统中有多个版本的JDK&#xff0c;导致tomcat无法启动 systemctl status rc-local.service ● rc-local.service - /etc/rc.d/rc.local CompatibilityLoaded: loaded (/usr/lib…...

ROS2入门21讲__第07讲__节点:机器人的工作细胞

目录 前言 通信模型 案例一&#xff1a;Hello World节点&#xff08;面向过程&#xff09; 运行效果 代码解析 创建节点流程 案例二&#xff1a;Hello World节点&#xff08;面向对象&#xff09; 运行效果 代码解析 创建节点流程 案例三&#xff1a;物体识别节点 …...

k8s node NotReady后会发生什么?

K8s 是一种强大的容器编排和管理平台&#xff0c;能够高效地调度、管理和监控容器化应用程序&#xff1b;其本身使用声明式语义管理着集群内所有资源模型、应用程序、存储、网络等多种资源&#xff0c;Node 本身又属于 K8s 计算资源&#xff0c;上面承载运行着各种类型的应用程…...

uni-starter创建App项目最全流程(日后还有其他功能会不断更新)

一、创建项目 在HbuilderX中点击创建项目&#xff0c;选择uni-starter模板&#xff0c;选择阿里云、Vue3&#xff0c;填写项目名称后点击创建。如果没有下载过uni-starter会自动下载该插件&#xff0c;如下图&#xff1a; 二、 创建云服务器并关联项目 如果是第一次使用&#…...

动态IP和静态IP区别

1.可变性&#xff1a;当设备重新连接时&#xff0c;动态IP将分配新的IP地址&#xff0c;静态IP将保持不变。 2.适用场景&#xff1a;动态IP适用于普通用户或小型办公室&#xff0c;静态IP适用于需要特定IP地址的服务或应用。 3.价格:动态IP通常比静态IP更经济。 4.管理和配置:动…...

蓝牙(2):BR/EDR的连接过程;查询(发现)=》寻呼(连接)=》安全建立=》认证=》pair成功;类比WiFi连接过程。

4.2.1 BR/EDR 流程&#xff1a; 查询&#xff08;发现&#xff09;》寻呼&#xff08;连接&#xff09;》安全建立》认证》pair成功 4.2.1.1 查询&#xff08;发现&#xff09;流程Inquiry (discovering) 类比WiFi的probe request/response 蓝牙设备使用查询流程来发现附近的…...

源码部署EFK

目录 资源列表 基础环境 关闭防护墙 关闭内核安全机制 修改主机名 添加hosts映射 一、部署elasticsearch 修改limit限制 部署elasticsearch 修改配置文件 单节点 集群(3台节点集群为例) 启动 二、部署filebeat 部署filebeat 添加配置文件 启动 三、部署kiban…...

CSDN智能总结助手

github项目地址&#xff1a; https://github.com/anjude/little-demo/tree/master 获取CSDN的user name和user token 打开csdn&#xff0c;打开控制台 - Application - Cookies&#xff0c;找到domain为blog.csdn.net的cookie&#xff0c;复制user_name和user_token的值 把上…...

setImmediate是在当前事件循环的所有周期的末尾执行,还是再当前事件循环的当前周期的下一个周期执行?

实际上&#xff0c;setImmediate 的回调函数会在当前事件循环的当前周期的末尾执行&#xff0c;而不是下一个周期。 在事件循环中&#xff0c;任务分为宏任务&#xff08;macrotask&#xff09;和微任务&#xff08;microtask&#xff09;。setImmediate 的回调函数属于宏任务…...

建材行业工程设计资质动态核查不通过怎么办

详细了解核查结果&#xff1a;首先&#xff0c;需要仔细阅读核查结果&#xff0c;了解不通过的具体原因。这些原因可能涉及企业基本情况、技术负责人情况、主要人员情况、设备和厂房情况、业绩和信誉等方面。 针对问题制定整改计划&#xff1a;根据核查结果&#xff0c;针对存…...

二叉数之插入操作

首先是题目 给定二叉搜索树&#xff08;BST&#xff09;的根节点 root 和要插入树中的值 value &#xff0c;将值插入二叉搜索树。 返回插入后二叉搜索树的根节点。 输入数据 保证 &#xff0c;新值和原始二叉搜索树中的任意节点值都不同。 注意&#xff0c;可能存在多种有效…...

【Python】全局变量与init的区别

一个脚本里&#xff0c;设置全局变量&#xff0c;和初始化类时__init__中加载&#xff0c;有什么区别&#xff1f; 在Python脚本中&#xff0c;使用全局变量和在类的__init__方法中加载数据有几个关键区别&#xff1a; 作用域&#xff1a; 全局变量&#xff1a;全局变量在整个…...

JAVA学习-练习试用Java实现“位1的个数”

问题&#xff1a; 编写一个函数&#xff0c;输入是一个无符号整数&#xff08;以二进制串的形式&#xff09;&#xff0c;返回其二进制表达式中数字位数为 1 的个数&#xff08;也被称为汉明重量&#xff09;。 提示&#xff1a; 请注意&#xff0c;在某些语言&#xff08;如…...

HTML静态网页成品作业(HTML+CSS)——魅族商城首页网页(1个页面)

&#x1f389;不定期分享源码&#xff0c;关注不丢失哦 文章目录 一、作品介绍二、作品演示三、代码目录四、网站代码HTML部分代码 五、源码获取 一、作品介绍 &#x1f3f7;️本套采用HTMLCSS&#xff0c;未使用Javacsript代码&#xff0c;共有1个页面。 二、作品演示 三、代…...

Windows DNS 服务器配置转发器

DNS服务器转发器 在企业中由于自身条件的限制&#xff0c; 可能本身的DNS新能并不是很好&#xff0c;这个时候通过使用转发器功能&#xff0c; 将收到的DNS请求转发给另外一台高性能的DNS服务器&#xff0c;让其做后面的迭代查询。 1. 选择DNS服务器&#xff0c; 右击选择属性…...

【大模型RAG】拍照搜题技术架构速览:三层管道、两级检索、兜底大模型

摘要 拍照搜题系统采用“三层管道&#xff08;多模态 OCR → 语义检索 → 答案渲染&#xff09;、两级检索&#xff08;倒排 BM25 向量 HNSW&#xff09;并以大语言模型兜底”的整体框架&#xff1a; 多模态 OCR 层 将题目图片经过超分、去噪、倾斜校正后&#xff0c;分别用…...

深入剖析AI大模型:大模型时代的 Prompt 工程全解析

今天聊的内容&#xff0c;我认为是AI开发里面非常重要的内容。它在AI开发里无处不在&#xff0c;当你对 AI 助手说 "用李白的风格写一首关于人工智能的诗"&#xff0c;或者让翻译模型 "将这段合同翻译成商务日语" 时&#xff0c;输入的这句话就是 Prompt。…...

从零实现富文本编辑器#5-编辑器选区模型的状态结构表达

先前我们总结了浏览器选区模型的交互策略&#xff0c;并且实现了基本的选区操作&#xff0c;还调研了自绘选区的实现。那么相对的&#xff0c;我们还需要设计编辑器的选区表达&#xff0c;也可以称为模型选区。编辑器中应用变更时的操作范围&#xff0c;就是以模型选区为基准来…...

mongodb源码分析session执行handleRequest命令find过程

mongo/transport/service_state_machine.cpp已经分析startSession创建ASIOSession过程&#xff0c;并且验证connection是否超过限制ASIOSession和connection是循环接受客户端命令&#xff0c;把数据流转换成Message&#xff0c;状态转变流程是&#xff1a;State::Created 》 St…...

【网络安全产品大调研系列】2. 体验漏洞扫描

前言 2023 年漏洞扫描服务市场规模预计为 3.06&#xff08;十亿美元&#xff09;。漏洞扫描服务市场行业预计将从 2024 年的 3.48&#xff08;十亿美元&#xff09;增长到 2032 年的 9.54&#xff08;十亿美元&#xff09;。预测期内漏洞扫描服务市场 CAGR&#xff08;增长率&…...

为什么需要建设工程项目管理?工程项目管理有哪些亮点功能?

在建筑行业&#xff0c;项目管理的重要性不言而喻。随着工程规模的扩大、技术复杂度的提升&#xff0c;传统的管理模式已经难以满足现代工程的需求。过去&#xff0c;许多企业依赖手工记录、口头沟通和分散的信息管理&#xff0c;导致效率低下、成本失控、风险频发。例如&#…...

多模态商品数据接口:融合图像、语音与文字的下一代商品详情体验

一、多模态商品数据接口的技术架构 &#xff08;一&#xff09;多模态数据融合引擎 跨模态语义对齐 通过Transformer架构实现图像、语音、文字的语义关联。例如&#xff0c;当用户上传一张“蓝色连衣裙”的图片时&#xff0c;接口可自动提取图像中的颜色&#xff08;RGB值&…...

C# SqlSugar:依赖注入与仓储模式实践

C# SqlSugar&#xff1a;依赖注入与仓储模式实践 在 C# 的应用开发中&#xff0c;数据库操作是必不可少的环节。为了让数据访问层更加简洁、高效且易于维护&#xff0c;许多开发者会选择成熟的 ORM&#xff08;对象关系映射&#xff09;框架&#xff0c;SqlSugar 就是其中备受…...

NLP学习路线图(二十三):长短期记忆网络(LSTM)

在自然语言处理(NLP)领域,我们时刻面临着处理序列数据的核心挑战。无论是理解句子的结构、分析文本的情感,还是实现语言的翻译,都需要模型能够捕捉词语之间依时序产生的复杂依赖关系。传统的神经网络结构在处理这种序列依赖时显得力不从心,而循环神经网络(RNN) 曾被视为…...

自然语言处理——Transformer

自然语言处理——Transformer 自注意力机制多头注意力机制Transformer 虽然循环神经网络可以对具有序列特性的数据非常有效&#xff0c;它能挖掘数据中的时序信息以及语义信息&#xff0c;但是它有一个很大的缺陷——很难并行化。 我们可以考虑用CNN来替代RNN&#xff0c;但是…...