当前位置: 首页 > news >正文

Go 语言中如何高效地处理集合

文章精选推荐

1 JetBrains Ai assistant 编程工具让你的工作效率翻倍
2 Extra Icons:JetBrains IDE的图标增强神器
3 IDEA插件推荐-SequenceDiagram,自动生成时序图
4 BashSupport Pro 这个ides插件主要是用来干嘛的 ?
5 IDEA必装的插件:Spring Boot Helper的使用与功能特点
6 Ai assistant ,又是一个写代码神器

文章正文

在 Go 语言中,处理集合(如切片、映射等)时,可以通过多种方式提高效率。以下是一些常见的高效处理集合的方法,结合详细的代码例子进行讲解。

1. 使用切片(Slice)代替数组

切片是 Go 中常用的集合类型,它比数组更灵活,因为切片的长度是可变的。

package mainimport "fmt"func main() {// 创建一个切片numbers := []int{1, 2, 3, 4, 5}// 添加元素numbers = append(numbers, 6)// 遍历切片for i, num := range numbers {fmt.Printf("Index: %d, Value: %d\n", i, num)}
}

2. 使用 map 进行快速查找

map 是 Go 中的一种键值对集合,适合用于快速查找和去重。

package mainimport "fmt"func main() {// 创建一个 mapages := map[string]int{"Alice": 30,"Bob":   25,"Carol": 28,}// 查找元素if age, ok := ages["Bob"]; ok {fmt.Printf("Bob's age is %d\n", age)} else {fmt.Println("Bob not found")}// 添加元素ages["Dave"] = 32// 删除元素delete(ages, "Carol")// 遍历 mapfor name, age := range ages {fmt.Printf("%s is %d years old\n", name, age)}
}

3. 使用 sync.Map 进行并发安全的操作

如果需要在并发环境下操作集合,可以使用 sync.Map,它是 Go 提供的并发安全的映射。

package mainimport ("fmt""sync"
)func main() {var m sync.Map// 存储元素m.Store("key1", "value1")m.Store("key2", "value2")// 加载元素if value, ok := m.Load("key1"); ok {fmt.Println("key1:", value)}// 删除元素m.Delete("key2")// 遍历 mapm.Range(func(key, value interface{}) bool {fmt.Println(key, value)return true})
}

4. 使用 sort 包对切片进行排序

Go 的 sort 包提供了对切片进行排序的功能。

package mainimport ("fmt""sort"
)func main() {// 创建一个切片numbers := []int{5, 2, 9, 1, 5, 6}// 对切片进行排序sort.Ints(numbers)// 输出排序后的切片fmt.Println(numbers)
}

5. 使用 container 包中的数据结构

Go 的 container 包提供了堆、链表和环形链表等数据结构,适合特定场景下的集合操作。

package mainimport ("container/heap""fmt"
)// 定义一个最小堆
type IntHeap []intfunc (h IntHeap) Len() int           { return len(h) }
func (h IntHeap) Less(i, j int) bool { return h[i] < h[j] }
func (h IntHeap) Swap(i, j int)      { h[i], h[j] = h[j], h[i] }func (h *IntHeap) Push(x interface{}) {*h = append(*h, x.(int))
}func (h *IntHeap) Pop() interface{} {old := *hn := len(old)x := old[n-1]*h = old[0 : n-1]return x
}func main() {h := &IntHeap{2, 1, 5}heap.Init(h)heap.Push(h, 3)fmt.Printf("minimum: %d\n", (*h)[0])for h.Len() > 0 {fmt.Printf("%d ", heap.Pop(h))}
}

6. 使用 copy 函数复制切片

copy 函数可以高效地复制切片,避免直接赋值导致的潜在问题。

package mainimport "fmt"func main() {// 创建一个切片src := []int{1, 2, 3, 4, 5}// 创建一个目标切片dst := make([]int, len(src))// 复制切片copy(dst, src)// 输出目标切片fmt.Println(dst)
}

7. 使用 make 预分配切片和映射的容量

预分配容量可以减少动态扩容带来的性能开销。

package mainimport "fmt"func main() {// 预分配切片的容量numbers := make([]int, 0, 10) // 长度为0,容量为10numbers = append(numbers, 1, 2, 3)// 预分配映射的容量ages := make(map[string]int, 100) // 容量为100ages["Alice"] = 30fmt.Println(numbers, ages)
}

8. 使用 defersync.WaitGroup 进行并发处理

在并发处理集合时,可以使用 sync.WaitGroup 来等待所有 goroutine 完成。

package mainimport ("fmt""sync"
)func process(num int, wg *sync.WaitGroup) {defer wg.Done()fmt.Println("Processing:", num)
}func main() {var wg sync.WaitGroupnumbers := []int{1, 2, 3, 4, 5}for _, num := range numbers {wg.Add(1)go process(num, &wg)}wg.Wait()fmt.Println("All goroutines finished")
}

总结

在 Go 语言中,处理集合时可以通过使用切片、映射、并发安全的数据结构、排序、预分配容量等方式来提高效率。根据具体的应用场景选择合适的数据结构和处理方法,可以显著提升程序的性能。

相关文章:

Go 语言中如何高效地处理集合

文章精选推荐 1 JetBrains Ai assistant 编程工具让你的工作效率翻倍 2 Extra Icons&#xff1a;JetBrains IDE的图标增强神器 3 IDEA插件推荐-SequenceDiagram&#xff0c;自动生成时序图 4 BashSupport Pro 这个ides插件主要是用来干嘛的 &#xff1f; 5 IDEA必装的插件&…...

布隆过滤器到底是什么东西?它有什么用

布隆过滤器&#xff1a;用概率换空间的奇妙数据结构 引言&#xff1a;当空间成为奢侈品 在互联网每天产生2.5万亿字节数据的时代&#xff0c;Google每秒处理超过9万次搜索请求&#xff0c;Redis缓存系统支撑着百万级QPS的访问。面对如此海量的数据处理需求&#xff0c;传统的…...

【数据结构初阶第十节】队列(详解+附源码)

好久不见。。。别不开心了&#xff0c;听听喜欢的歌吧 必须有为成功付出代价的决心&#xff0c;然后想办法付出这个代价。云边有个稻草人-CSDN博客 目录 一、概念和结构 二、队列的实现 Queue.h Queue.c test.c Relaxing Time&#xff01; ————————————《有没…...

沪深300股指期权能对股指期货进行完全套保吗?

锦鲤三三每日分享期权知识&#xff0c;帮助期权新手及时有效地掌握即市趋势与新资讯&#xff01; 沪深300股指期权能对股指期货进行完全套保吗&#xff1f; 沪深300股指期权是以沪深300指数为标的物的期权&#xff0c;而沪深300股指期货则是以该指数作为标的的期货合约。 理…...

JAVA学习第三天

继承关系变量访问的特点 01.方法中找 02.子类变量定义中找 03.父类中找 this和super关键字的使用区别&#xff1a; super父类构造函数的使用&#xff1a; 使用子类构造函数时&#xff0c;都会初始化父类的数据&#xff0c;自动调用父类的无参构造函数 super内存图——007 继…...

win11电脑其他WiFi可以连,只有一个WiFi连不上

这个问题卡了一小会&#xff0c;查了一些资料 后面发现 点击“诊断网络问题” 显示没有响应 第一步 重启wlan网络适配器 解决&#xff01;&#xff01;&#xff01; 重新连接那个有问题的wifi&#xff0c;丝滑连接&#xff01;...

leetcode_1760 袋子里最少数目的球

1. 题意 给定一个数组&#xff0c;和一个最多次操作次数。每次操作可以将数组中的一个数 x x x分成两个数 t x − t t\quad x-t tx−t。问 m a x O p e r a t i o n C n t maxOperationCnt maxOperationCnt次操作后&#xff0c;数组中最大的数最小的值是多少。 2. 题解 这个…...

Python 面向对象的三大特征

前言&#xff1a;本篇讲解面向对象的三大特征&#xff08;封装&#xff0c;继承&#xff0c;多态&#xff09;&#xff0c;还有比较细致的&#xff08;类属性类方法&#xff0c;静态方法&#xff09;&#xff0c;分步骤讲解&#xff0c;比较适合理清楚三大特征的思路 面向对象的…...

Linux下的进程切换与调度

目录 1.进程的优先级 优先级是什么 Linux下优先级的具体做法 优先级的调整为什么要受限 2.Linux下的进程切换 3.Linux下进程的调度 1.进程的优先级 我们在使用计算机的时候&#xff0c;通常会启动多个程序&#xff0c;这些程序最后都会变成进程&#xff0c;但是我们的硬…...

面向对象程序设计-实验六

7-1 函数重载&#xff08;数据类型不同&#xff09; 代码清单&#xff1a; #include<iostream> using namespace std; class axxx { public: void px(int n,int a[]) { for(int i0;i<n;i) { for(int j0;j<n-i-1;j) { int t; if(a[j]>a[j1]) { ta[j]; a[j…...

MongoDB 7 分片副本集升级方案详解(上)

#作者&#xff1a;任少近 文章目录 前言&#xff1a;Mongodb版本升级升级步骤环境1.1环境准备1.2standalone升级1.3分片、副本集升级 前言&#xff1a;Mongodb版本升级 在开始升级之前&#xff0c;请参阅 MongoDB下个版本中的兼容性变更文档&#xff0c;以确保您的应用程序和…...

【工业安全】-CVE-2022-35555- Tenda W6路由器 命令注入漏洞

文章目录 1.漏洞描述 2.环境搭建 3.漏洞复现 4.漏洞分析 4.1&#xff1a;代码分析  4.2&#xff1a;流量分析 5.poc代码&#xff1a; 1.漏洞描述 漏洞编号&#xff1a;CVE-2022-35555 漏洞名称&#xff1a;Tenda W6 命令注入 威胁等级&#xff1a;高危 漏洞详情&#xff1…...

算法分析 ——《模拟》

文章目录 《替换所有的问号》题目描述&#xff1a;代码演示&#xff1a;代码解析&#xff1a; 《提莫攻击》题目描述&#xff1a;代码演示&#xff1a;代码解析&#xff1a; [《Z 字形变换》](https://leetcode.cn/problems/zigzag-conversion/)题目描述&#xff1a;代码演示&a…...

将Sqlite3数据库挂在内存上处理

创作灵感&#xff1a;最近把小学生的口算题从2位数改到3位数&#xff0c;100以内四则运算练习&#xff08;千纬数学&#xff09;再次更新&#xff0c;选取难题-CSDN博客要不断刷题目&#xff0c;以前100以内的加减乘除也是这样刷出来的&#xff0c;代码如下&#xff1a; impor…...

前端大屏适配方案:从设计到实现的全流程指南

引言 随着数据可视化需求的增长&#xff0c;大屏展示项目在前端开发中越来越常见。然而&#xff0c;大屏开发面临独特的挑战&#xff1a; 屏幕分辨率多样&#xff1a;从1080P到4K甚至8K&#xff0c;如何保证清晰度&#xff1f;布局复杂&#xff1a;多图表、多组件如何合理排列…...

学习总结三十二

map #include<iostream> #include<map> using namespace std;int main() {//首先创建一个map对象map<int, char>oneMap;//插入数据oneMap.insert(pair<int, char>(1, A));oneMap.insert(make_pair(2,B));oneMap.insert(map<int,char>::value_ty…...

飞书专栏-TEE文档

CSDN学院课程连接&#xff1a;https://edu.csdn.net/course/detail/39573...

linux 查看设备中的摄像头迅速验证设备号

​ 通常&#xff0c;摄像头在系统中会被识别为/dev/video*设备文件&#xff0c;比如/dev/video0、/dev/video1等。用户可能有多个摄像头&#xff0c;比如内置摄像头和外接USB摄像头&#xff0c;这时候每个摄像头会被分配不同的设备号。 1. 列出所有摄像头设备 方法 1&#xf…...

2.8 企业级训练数据构造革命:从人工标注到GPT智能标注的工业级实践指南

企业级训练数据构造革命:从人工标注到GPT智能标注的工业级实践指南 引言:数据标注——AI模型的基石与瓶颈 据2024年AI行业报告显示,高质量标注数据的获取成本占模型开发总成本的62%,且标注错误导致的模型性能下降可达40%。本文将揭示如何结合大模型能力,构建支持千万级数…...

DeepSeek的蒸馏技术:让模型推理更快

DeepSeek系列模型&#xff0c;如DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B&#xff0c;采用了知识蒸馏&#xff08;Knowledge Distillation&#xff09;技术&#xff0c;这是一种强大的模型压缩和优化方法。通过蒸馏&#xff0c;DeepSeek模型在保持甚至提升性能的同时&#xff0c;实现了更快…...

装饰模式(Decorator Pattern)重构java邮件发奖系统实战

前言 现在我们有个如下的需求&#xff0c;设计一个邮件发奖的小系统&#xff0c; 需求 1.数据验证 → 2. 敏感信息加密 → 3. 日志记录 → 4. 实际发送邮件 装饰器模式&#xff08;Decorator Pattern&#xff09;允许向一个现有的对象添加新的功能&#xff0c;同时又不改变其…...

pam_env.so模块配置解析

在PAM&#xff08;Pluggable Authentication Modules&#xff09;配置中&#xff0c; /etc/pam.d/su 文件相关配置含义如下&#xff1a; 配置解析 auth required pam_env.so1. 字段分解 字段值说明模块类型auth认证类模块&#xff0c;负责验证用户身份&am…...

c++ 面试题(1)-----深度优先搜索(DFS)实现

操作系统&#xff1a;ubuntu22.04 IDE:Visual Studio Code 编程语言&#xff1a;C11 题目描述 地上有一个 m 行 n 列的方格&#xff0c;从坐标 [0,0] 起始。一个机器人可以从某一格移动到上下左右四个格子&#xff0c;但不能进入行坐标和列坐标的数位之和大于 k 的格子。 例…...

macOS多出来了:Google云端硬盘、YouTube、表格、幻灯片、Gmail、Google文档等应用

文章目录 问题现象问题原因解决办法 问题现象 macOS启动台&#xff08;Launchpad&#xff09;多出来了&#xff1a;Google云端硬盘、YouTube、表格、幻灯片、Gmail、Google文档等应用。 问题原因 很明显&#xff0c;都是Google家的办公全家桶。这些应用并不是通过独立安装的…...

C++ 基础特性深度解析

目录 引言 一、命名空间&#xff08;namespace&#xff09; C 中的命名空间​ 与 C 语言的对比​ 二、缺省参数​ C 中的缺省参数​ 与 C 语言的对比​ 三、引用&#xff08;reference&#xff09;​ C 中的引用​ 与 C 语言的对比​ 四、inline&#xff08;内联函数…...

鱼香ros docker配置镜像报错:https://registry-1.docker.io/v2/

使用鱼香ros一件安装docker时的https://registry-1.docker.io/v2/问题 一键安装指令 wget http://fishros.com/install -O fishros && . fishros出现问题&#xff1a;docker pull 失败 网络不同&#xff0c;需要使用镜像源 按照如下步骤操作 sudo vi /etc/docker/dae…...

优选算法第十二讲:队列 + 宽搜 优先级队列

优选算法第十二讲&#xff1a;队列 宽搜 && 优先级队列 1.N叉树的层序遍历2.二叉树的锯齿型层序遍历3.二叉树最大宽度4.在每个树行中找最大值5.优先级队列 -- 最后一块石头的重量6.数据流中的第K大元素7.前K个高频单词8.数据流的中位数 1.N叉树的层序遍历 2.二叉树的锯…...

HubSpot推出与ChatGPT的深度集成引发兴奋与担忧

上周三&#xff0c;HubSpot宣布已构建与ChatGPT的深度集成&#xff0c;这一消息在HubSpot用户和营销技术观察者中引发了极大的兴奋&#xff0c;但同时也存在一些关于数据安全的担忧。 许多网络声音声称&#xff0c;这对SaaS应用程序和人工智能而言是一场范式转变。 但向任何技…...

Python 高效图像帧提取与视频编码:实战指南

Python 高效图像帧提取与视频编码:实战指南 在音视频处理领域,图像帧提取与视频编码是基础但极具挑战性的任务。Python 结合强大的第三方库(如 OpenCV、FFmpeg、PyAV),可以高效处理视频流,实现快速帧提取、压缩编码等关键功能。本文将深入介绍如何优化这些流程,提高处理…...

Python训练营-Day26-函数专题1:函数定义与参数

题目1&#xff1a;计算圆的面积 任务&#xff1a; 编写一个名为 calculate_circle_area 的函数&#xff0c;该函数接收圆的半径 radius 作为参数&#xff0c;并返回圆的面积。圆的面积 π * radius (可以使用 math.pi 作为 π 的值)要求&#xff1a;函数接收一个位置参数 radi…...