java中怎么实现查找某个数组里的string值
比如array[]={"a","b","c","d",null,null}找其中的“b”,并返回下标while(str!=array[i]&&i<5)i++;可以吗...
比如array[]={"a","b","c","d",null,null}找其中的“b”,并返回下标
while(str!=array[i] && i<5)
i++;
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while(str!=array[i] && i<5)
i++;
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如何检查一个未排序的数组中是否包含某个特定值,这是一个在Java中非常实用并且频繁使用的操作。另外,这也是Stack
Overflow上面非常受关注的问题。在得票数最多的答案中,可以看到,检查数组中是否包含特定值可以用多种不同的方式实现,但是时间复杂度差别很大。
下面,我将为大家展示各种方法及其需要花费的时间。
1.检查数组中是否包含特定值的四种不同方法
1)使用List:
public static boolean useList(String[] arr, String targetValue) {
return Arrays.asList(arr).contains(targetValue);
}
2)使用Set:
public static boolean useSet(String[] arr, String targetValue) {
Set<String> set = new HashSet<String>(Arrays.asList(arr));
return set.contains(targetValue);
}
3)使用一个简单循环:
public static boolean useLoop(String[] arr, String targetValue) {
for(String s: arr){
if(s.equals(targetValue))
return true;
}
return false;
}
4)使用Arrays.binarySearch():
注:下面的代码是错误的,这样写出来仅仅为了理解方便。binarySearch()只能用于已排好序的数组中。所以,你会发现下面结果很奇怪。
public static boolean useArraysBinarySearch(String[] arr, String targetValue) {
int a = Arrays.binarySearch(arr, targetValue);
if(a > 0)
return true;
else
return false;
}
2.时间复杂度
通过下面的这段代码可以近似比较几个方法的时间复杂度。虽然分别搜索一个大小为5、1K、10K的数组是不够精确的,但是思路是清晰的。
public static void main(String[] args) {
String[] arr = new String[] { "CD", "BC", "EF", "DE", "AB"};
//use list
long startTime = System.nanoTime();
for (int i = 0; i < 100000; i++) {
useList(arr, "A");
}
long endTime = System.nanoTime();
long duration = endTime - startTime;
System.out.println("useList: " + duration / 1000000);
//use set
startTime = System.nanoTime();
for (int i = 0; i < 100000; i++) {
useSet(arr, "A");
}
endTime = System.nanoTime();
duration = endTime - startTime;
System.out.println("useSet: " + duration / 1000000);
//use loop
startTime = System.nanoTime();
for (int i = 0; i < 100000; i++) {
useLoop(arr, "A");
}
endTime = System.nanoTime();
duration = endTime - startTime;
System.out.println("useLoop: " + duration / 1000000);
//use Arrays.binarySearch()
startTime = System.nanoTime();
for (int i = 0; i < 100000; i++) {
useArraysBinarySearch(arr, "A");
}
endTime = System.nanoTime();
duration = endTime - startTime;
System.out.println("useArrayBinary: " + duration / 1000000);
}
结果:
useList: 13
useSet: 72
useLoop: 5
useArraysBinarySearch: 9
对于长度为1K的数组:
String[] arr = new String[1000];
Random s = new Random();
for(int i=0; i< 1000; i++){
arr[i] = String.valueOf(s.nextInt());
}
结果:
1
2
3
4
useList: 112
useSet: 2055
useLoop: 99
useArrayBinary: 12
对于长度为10K的数组:
String[] arr = new String[10000];
Random s = new Random();
for(int i=0; i< 10000; i++){
arr[i] = String.valueOf(s.nextInt());
}
结果:
useList: 1590
useSet: 23819
useLoop: 1526
useArrayBinary: 12
很明显,使用简单循环的方法比使用其他任何集合效率更高。许多开发者会使用第一种方法,但是它并不是高效的。将数组压入Collection类型中,需要首先将数组元素遍历一遍,然后再使用集合类做其他操作。
如果使用Arrays.binarySearch()方法,数组必须是已排序的。由于上面的数组并没有进行排序,所以该方法不可使用。
实际上,如果你需要借助数组或者集合类高效地检查数组中是否包含特定值,一个已排序的列表或树可以做到时间复杂度为O(log(n)),hashset可以达到O(1)。
Overflow上面非常受关注的问题。在得票数最多的答案中,可以看到,检查数组中是否包含特定值可以用多种不同的方式实现,但是时间复杂度差别很大。
下面,我将为大家展示各种方法及其需要花费的时间。
1.检查数组中是否包含特定值的四种不同方法
1)使用List:
public static boolean useList(String[] arr, String targetValue) {
return Arrays.asList(arr).contains(targetValue);
}
2)使用Set:
public static boolean useSet(String[] arr, String targetValue) {
Set<String> set = new HashSet<String>(Arrays.asList(arr));
return set.contains(targetValue);
}
3)使用一个简单循环:
public static boolean useLoop(String[] arr, String targetValue) {
for(String s: arr){
if(s.equals(targetValue))
return true;
}
return false;
}
4)使用Arrays.binarySearch():
注:下面的代码是错误的,这样写出来仅仅为了理解方便。binarySearch()只能用于已排好序的数组中。所以,你会发现下面结果很奇怪。
public static boolean useArraysBinarySearch(String[] arr, String targetValue) {
int a = Arrays.binarySearch(arr, targetValue);
if(a > 0)
return true;
else
return false;
}
2.时间复杂度
通过下面的这段代码可以近似比较几个方法的时间复杂度。虽然分别搜索一个大小为5、1K、10K的数组是不够精确的,但是思路是清晰的。
public static void main(String[] args) {
String[] arr = new String[] { "CD", "BC", "EF", "DE", "AB"};
//use list
long startTime = System.nanoTime();
for (int i = 0; i < 100000; i++) {
useList(arr, "A");
}
long endTime = System.nanoTime();
long duration = endTime - startTime;
System.out.println("useList: " + duration / 1000000);
//use set
startTime = System.nanoTime();
for (int i = 0; i < 100000; i++) {
useSet(arr, "A");
}
endTime = System.nanoTime();
duration = endTime - startTime;
System.out.println("useSet: " + duration / 1000000);
//use loop
startTime = System.nanoTime();
for (int i = 0; i < 100000; i++) {
useLoop(arr, "A");
}
endTime = System.nanoTime();
duration = endTime - startTime;
System.out.println("useLoop: " + duration / 1000000);
//use Arrays.binarySearch()
startTime = System.nanoTime();
for (int i = 0; i < 100000; i++) {
useArraysBinarySearch(arr, "A");
}
endTime = System.nanoTime();
duration = endTime - startTime;
System.out.println("useArrayBinary: " + duration / 1000000);
}
结果:
useList: 13
useSet: 72
useLoop: 5
useArraysBinarySearch: 9
对于长度为1K的数组:
String[] arr = new String[1000];
Random s = new Random();
for(int i=0; i< 1000; i++){
arr[i] = String.valueOf(s.nextInt());
}
结果:
1
2
3
4
useList: 112
useSet: 2055
useLoop: 99
useArrayBinary: 12
对于长度为10K的数组:
String[] arr = new String[10000];
Random s = new Random();
for(int i=0; i< 10000; i++){
arr[i] = String.valueOf(s.nextInt());
}
结果:
useList: 1590
useSet: 23819
useLoop: 1526
useArrayBinary: 12
很明显,使用简单循环的方法比使用其他任何集合效率更高。许多开发者会使用第一种方法,但是它并不是高效的。将数组压入Collection类型中,需要首先将数组元素遍历一遍,然后再使用集合类做其他操作。
如果使用Arrays.binarySearch()方法,数组必须是已排序的。由于上面的数组并没有进行排序,所以该方法不可使用。
实际上,如果你需要借助数组或者集合类高效地检查数组中是否包含特定值,一个已排序的列表或树可以做到时间复杂度为O(log(n)),hashset可以达到O(1)。
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不可以。字符串的比较应该用equals
但是你array里又有null值,在不清楚要找的值前后是否有null的话,你的方法是不可行的。应该写成:
while(i<array.length){
if(array[i]!=null && str.equals(array[i])){
break;
}
i++;
}
但是你array里又有null值,在不清楚要找的值前后是否有null的话,你的方法是不可行的。应该写成:
while(i<array.length){
if(array[i]!=null && str.equals(array[i])){
break;
}
i++;
}
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Arrays类提供了binarySearch方法。
先使用 Arrays类的sort排序,然后binarySearch方法查找
先使用 Arrays类的sort排序,然后binarySearch方法查找
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不清楚问题
是要求某个字符串数组的某一个指定索引的字符串的内容吗?
还是把某个字符串数组的某一个指定索引的字符串的数值吗?需要将字符串转换成数字的那种
。。。没看到你后来打的代码,不好意思
是要求某个字符串数组的某一个指定索引的字符串的内容吗?
还是把某个字符串数组的某一个指定索引的字符串的数值吗?需要将字符串转换成数字的那种
。。。没看到你后来打的代码,不好意思
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除了遍历,你还想干什么。
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