10 private int size; 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 主要成员变量如上,最重要的就是size和elementData,其中elementData的修饰transient一开始很令我费解,查阅资料后豁然开朗,transient是为了序列化ArrayList时不用Java自带的序列化机制,而用ArrayList定义的两个方法(writeObject、readObject),实现自己可控制...
Java list size()方法及实例 Java中List接口的 size() 方法是用来获取这个列表中的元素数量。也就是说,这个方法返回这个列表容器中存在的元素的数量。 语法 public int size() 参数 :此方法不接受任何参数。 返回值 :该方法返回该列表中的 元素数量 说明: 假设
public class MyArrayList implements MyList{ //ArrayList集合的底层实现是数组,因此定义了一个数组,用来存放元素 private Object[] elementData; //数组的大小 private int size; public int size(){ return size; } /** * 无参构造器,默认初始化数组的大小为10 */ public MyArrayList(){ this(10); } /...
size(); // 获取列表大小,此时 size 为 2 遍历列表:可以使用循环或迭代器来遍历列表中的元素。例如: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 for (String fruit : fruits) { System.out.println(fruit); } List 的常见实现类 Java 提供了多个实现了 List 接口的类,每个类都有自己的特点和...
size() - 返回列表的长度 toArray() - 将列表转换为数组 contains() - 如果列表包含指定的元素,则返回true List接口的实现 1.实现ArrayList类 import java.util.List; import java.util.ArrayList;classMain{publicstaticvoidmain(String[] args){//使用ArrayList类创建列表List<Integer> numbers =newArrayList<>(...
asList接受参数后,直接new 一个ArrayList,到这里看应该是没有错误的啊?别急,再往下看: 这是ArrayList的源码,从这里我们可以看出,此ArrayList不是java.util.ArrayList,他是Arrays的内部类。该内部类提供了size、toArray、get、set、indexOf、contains方法,而像add、remove等改变list结果的方法从AbstractList父类继承过来...
list.add("Happy New Year"); for(Object o : list) { System.out.println(o); } 区别总结: 1、ArrayList会根据实际存储的元素动态地扩容或缩容,而 Array 被创建之后就不能改变它的长度了。 2、ArrayList 允许你使用泛型来确保类型安全,Array 则不可以。
public class ListFilter { public static void main(String[] args) { //构建测试数据 List<User> list = new ArrayList<>(); list.add(new User("张三","000001",26,true,1.76, LocalDate.of(1996,1,18))); list.add(new User("小莉","000002",21,false,1.61, LocalDate.of(2001,1,18)));...
ArrayList 继承了 AbstractList ,并实现了 List 接口。ArrayList 类位于 java.util 包中,使用前需要引入它,语法格式如下:import java.util.ArrayList; // 引入 ArrayList 类 ArrayList<E> objectName =new ArrayList<>(); // 初始化 E: 泛型数据类型,用于设置 objectName 的数据类型,只能为引用数据类型。
可以看到,indexOf方法里又进行了一层遍历. 平均每次遍历要进行list.size() / 2次计算, 假设集合A的元素个数为m,集合B的元素个数为n 我们可以得到结论,运算次数为 m *(n/2) 对于100W数据量来说,假设你的计算机每秒能够执行1千万次运算,也需要13.8个小时才能对比出来。所以大数据量不建议通过此方法。