JavaGuide项目中的LinkedHashSet反转操作解析
2025-04-26 15:06:44作者:田桥桑Industrious
JavaGuide
JavaGuide:这是一份Java学习与面试指南,它涵盖了Java程序员所需要掌握的大部分核心知识。这份指南是一份通俗易懂、风趣幽默的学习资料,内容全面,深受Java学习者的欢迎。
LinkedHashSet是Java集合框架中一个重要的数据结构,它结合了HashSet和LinkedList的特性,既保证了元素的唯一性,又维护了插入顺序。在JavaGuide项目中,有一个关于LinkedHashSet反转操作的示例引起了注意。
LinkedHashSet在Java 21版本中新增了一些实用的方法,使得操作更加便捷。让我们来看一个典型的使用场景:
LinkedHashSet<Integer> linkedHashSet = new LinkedHashSet<>(List.of(1, 2, 3));
// 获取首尾元素
Integer firstElement = linkedHashSet.getFirst(); // 返回1
Integer lastElement = linkedHashSet.getLast(); // 返回3
// 在首尾添加元素
linkedHashSet.addFirst(0); // 集合变为[0, 1, 2, 3]
linkedHashSet.addLast(4); // 集合变为[0, 1, 2, 3, 4]
// 反转集合
System.out.println(linkedHashSet.reversed()); // 输出[4, 3, 2, 1, 0]
这个示例展示了LinkedHashSet的几个关键操作:
-
初始化:通过List.of()方法快速初始化一个包含指定元素的LinkedHashSet。
-
首尾元素访问:getFirst()和getLast()方法可以快速获取集合的第一个和最后一个元素,这是传统Set接口所不具备的功能。
-
首尾添加元素:addFirst()和addLast()方法允许开发者在集合的开头或结尾插入新元素,同时保持其他元素的相对顺序不变。
-
集合反转:reversed()方法会返回一个反转顺序后的集合视图,这是Java 21新增的功能,极大简化了集合反转操作。
值得注意的是,reversed()方法返回的是原始集合的一个视图(view),而不是创建一个新的集合。这意味着:
- 对视图的修改会影响原始集合
- 视图操作是延迟计算的,性能高效
- 原始集合的结构变化会反映在视图中
这种设计既保证了性能,又提供了灵活性。开发者在使用时应当注意,如果需要完全独立的反转集合,应该手动创建一个新的LinkedHashSet并添加反转后的元素。
LinkedHashSet的这些新特性使得它在需要维护元素顺序的场景下变得更加实用,特别是在处理需要保持插入顺序但又需要频繁访问首尾元素的场景,如实现LRU缓存、消息队列等数据结构时,这些方法都能显著简化代码。
JavaGuide
JavaGuide:这是一份Java学习与面试指南,它涵盖了Java程序员所需要掌握的大部分核心知识。这份指南是一份通俗易懂、风趣幽默的学习资料,内容全面,深受Java学习者的欢迎。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C033
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
kylin-wayland-compositorkylin-wayland-compositor或kylin-wlcom(以下简称kywc)是一个基于wlroots编写的wayland合成器。 目前积极开发中,并作为默认显示服务器随openKylin系统发布。 该项目使用开源协议GPL-1.0-or-later,项目中来源于其他开源项目的文件或代码片段遵守原开源协议要求。C00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
最新内容推荐
TJSONObject完整解析教程:Delphi开发者必备的JSON处理指南 谷歌浏览器跨域插件Allow-Control-Allow-Origin:前端开发调试必备神器 JDK 8u381 Windows x64 安装包:企业级Java开发环境的完美选择 Windows Server 2016 .NET Framework 3.5 SXS文件下载与安装完整指南 IK分词器elasticsearch-analysis-ik-7.17.16:中文文本分析的最佳解决方案 基恩士LJ-X8000A开发版SDK样本程序全面指南 - 工业激光轮廓仪开发利器 QT连接阿里云MySQL数据库完整指南:从环境配置到问题解决 基于Matlab的等几何分析IGA软件包:工程计算与几何建模的完美融合 咖啡豆识别数据集:AI目标检测在咖啡质量控制中的革命性应用 CrystalIndex资源文件管理系统:高效索引与文件管理的最佳实践指南
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
26
10
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
427
3.28 K
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
689
343
Ascend Extension for PyTorch
Python
235
267
暂无简介
Dart
686
161
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
266
327
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
56
33
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
65
19
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.22 K
669