Как получить последний элемент массива java
Массив представляет набор однотипных значений. Объявление массива похоже на объявление обычной переменной, которая хранит одиночное значение, причем есть два способа объявления массива:
Например, определим массив чисел:
После объявления массива мы можем инициализовать его:
Создание массива производится с помощью следующей конструкции: new тип_данных[количество_элементов] , где new — ключевое слово, выделяющее память для указанного в скобках количества элементов. Например, nums = new int[4]; — в этом выражении создается массив из четырех элементов int, и каждый элемент будет иметь значение по умолчанию — число 0.
Также можно сразу при объявлении массива инициализировать его:
При подобной инициализации все элементы массива имеют значение по умолчанию. Для числовых типов (в том числе для типа char) это число 0, для типа boolean это значение false , а для остальных объектов это значение null . Например, для типа int значением по умолчанию является число 0, поэтому выше определенный массив nums будет состоять из четырех нулей.
Однако также можно задать конкретные значения для элементов массива при его создании:
Стоит отметить, что в этом случае в квадратных скобках не указывается размер массива, так как он вычисляется по количеству элементов в фигурных скобках.
После создания массива мы можем обратиться к любому его элементу по индексу, который передается в квадратных скобках после названия переменной массива:
Индексация элементов массива начинается с 0, поэтому в данном случае, чтобы обратиться к четвертому элементу в массиве, нам надо использовать выражение nums[3] .
И так как у нас массив определен только для 4 элементов, то мы не можем обратиться, например, к шестому элементу: nums[5] = 5; . Если мы так попытаемся сделать, то мы получим ошибку.
Длина массива
Важнейшее свойство, которым обладают массивы, является свойство length , возвращающее длину массива, то есть количество его элементов:
Нередко бывает неизвестным последний индекс, и чтобы получить последний элемент массива, мы можем использовать это свойство:
Многомерные массивы
Ранее мы рассматривали одномерные массивы, которые можно представить как цепочку или строку однотипных значений. Но кроме одномерных массивов также бывают и многомерными. Наиболее известный многомерный массив — таблица, представляющая двухмерный массив:
Операции с массивом на Java
Узнайте, как мы можем обрабатывать операции общего массива на Java.
- Автор записи
1. Обзор
Любой java-разработчик знает, что создание чистого и эффективного решения при работе с операциями массива не всегда легко достичь. Тем не менее, они являются центральной частью экосистемы Java – и нам придется иметь дело с ними несколько раз.
По этой причине, это хорошо иметь “чит лист” – резюме наиболее распространенных процедур, которые помогут нам решать головоломки быстро. Этот учебник пригодится в таких ситуациях.
2. Классы массивов и помощников
Прежде чем приступить к работе, полезно понять, что такое массив в Java и как его использовать. Если вы впервые работаете с ним на Java, мы предлагаем взглянуть на этот предыдущий пост, где мы рассмотрели все основные понятия.
Обратите внимание, что основные операции, которые поддерживает массив, в определенном смысле ограничены. Это не редкость, чтобы увидеть сложные алгоритмы для выполнения относительно простых задач, когда дело доходит до массивов.
По этой причине, для большинства наших операций, мы будем использовать помощник классов и методов, чтобы помочь нам: Массивы класс, предоставляемый Java и Apache ArrayUtils Один.
Чтобы включить последнее в наш проект, мы должны добавить Апач Викисклад зависимость:
Мы можем проверить последнюю версию этого артефакта на Мавен Центральной .
3. Получить первый и последний элемент массива
Это одна из наиболее распространенных и простых задач благодаря индексу доступа к массивам.
Начнем с объявления и инициализации int массив, который будет использоваться во всех наших примерах (если мы не указать иное):
Зная, что первый элемент массива связан с значением индекса 0 и что он имеет длина атрибут, который мы можем использовать, то это просто, чтобы выяснить, как мы можем получить эти два элемента:
4. Получить случайное значение от массива
Используя java.util.Random объект, который мы можем легко получить любую ценность от нашего массива:
5. Приложение нового элемента к массиву
Как известно, массивы имеют фиксированный размер значений. Таким образом, мы не можем просто добавить элемент и превысить этот предел.
Для начала нужно будет объявить новый, больший массив и скопировать элементы базового массива на второй.
К счастью, Массивы класс предоставляет удобный метод репликации значений массива в новую структуру разного размера:
По желанию, если ArrayUtils класс доступен в нашем проекте, мы можем использовать его добавить метод (или его addAll альтернатива) для достижения нашей цели в одной строке заявление:
Как мы можем себе представить, этот метод не изменяет исходный массив объект; мы должны присвоить его выход новой переменной.
6. Вставьте значение между двумя значениями
Из-за своего индекса значения символа, вставка элемента в массиве между двумя другими не является тривиальной работой.
Apache счел это типичным сценарием и внедрил метод в своей ArrayUtils класс для упрощения решения:
Мы должны указать индекс, в который мы хотим вставить значение, и выход будет новый массив, содержащий большее количество элементов.
Последним аргументом является переменный аргумент (он же vararg ), таким образом, мы можем вставить любое количество элементов в массиве.
7. Сравните два массива
Несмотря на то, что массивы Объект s и, следовательно, обеспечить равняется метод, они используют реализацию по умолчанию его, опираясь только на равенство ссылок.
Мы можем так или иначе вызвать java.util.Arrays ‘ равняется метод проверки того, содержат ли два объекта массива одинаковые значения:
Примечание: этот метод не эффективен для зубчатые массивы . Соответствующим методом проверки равенства многомерных структур является Arrays.deepEquals Один.
8. Проверьте, пуст ли массив
Это несложное задание, имея в виду, что мы можем использовать длина атрибут массивов:
Кроме того, у нас также есть нулевой безопасный метод в ArrayUtils класс помощников, которые мы можем использовать:
Эта функция по-прежнему зависит от длины структуры данных, которая считает недействительными и пустыми под массивы как действительные значения тоже, так что нам придется следить за этими случаями края:
9. Как перемешать элементы массива
Для того, чтобы перетасовать элементы в массиве, мы можем использовать ArrayUtil ‘S особенность:
Это пустота метод и работает на фактических значениях массива.
10. Массивы коробки и распаковки
Мы часто сталкиваемся с методами, которые поддерживают только Объект на основе массивов.
Снова ArrayUtils класс помощников пригодится, чтобы получить коробочную версию нашего примитивного массива:
Возможна и обратная операция:
11. Удалите дубликаты из массива
Самый простой способ удаления дубликатов – это преобразование массива в набор реализация.
Как мы знаем, Коллекционая s использовать Generics и, следовательно, не поддерживают примитивные типы.
По этой причине, если мы не обуасвим массивы на основе объектов, как в нашем примере, нам сначала нужно будет обработать наши значения:
Примечание: мы можем использовать другие методы для преобразования между массивом и объектом Set.
Кроме того, если нам необходимо сохранить порядок наших элементов, мы должны использовать другую Установить реализации, например, LinkedHashSet .
12. Как распечатать массив
То же, что и с равняется метод, набор массива toString функция использует реализацию по умолчанию, предоставляемую Объект класс, который не очень полезен.
Оба Массивы и ArrayUtils классы отправки с их реализации для преобразования структур данных в читаемый Струнные .
Помимо несколько иного формата, который они используют, наиболее важным отличием является то, как они относятся к многомерным объектам.
Класс Java Util предоставляет два статических метода, которые мы можем использовать:
- toString : не работает хорошо с зубчатыми массивами
- deepToString : поддерживает любую Объект на основе массивов, но не компилирует с примитивными аргументами массива
С другой стороны, Реализация Apache предлагает единый toString метод, который работает правильно в любом случае:
13. Карта массива к другому типу
Часто полезно применять операции на всех элементов массива, возможно, превращая их в другой тип объекта.
С этой целью, Мы постараемся создать гибкий метод помощников с использованием Generics:
Если мы не используем Java 8 в нашем проекте, мы можем отказаться от Функциональные аргумент, и создать метод для каждого отображения, что мы должны выполнить.
Теперь мы можем повторно использовать наш общий метод для различных операций. Давайте создадим два тестовых случая, чтобы проиллюстрировать это:
Для примитивных типов, мы должны боксировать наши значения в первую очередь.
В качестве альтернативы мы можем обратиться к Потоки Java 8 для выполнения отображения для нас.
Нам нужно превратить массив в Поток Объект s в первую очередь. Мы можем сделать это с Arrays.stream метод.
Например, если мы хотим составить карту наших int значения пользовательского Струнные представительство, мы будем осуществлять это:
14. Значения фильтра в массиве
Фильтрация значений из коллекции является общей задачей, которую нам, возможно, придется выполнять более чем в одном случае.
Это потому, что в то время как мы создаем массив, который будет получать значения, мы не можем быть уверены в его окончательный размер. Поэтому Мы будем полагаться на Поток s подход снова.
Представьте, что мы хотим удалить все нечетные числа из массива:
15. Другие операции общего массива
Есть, конечно, много других операций массива, которые мы, возможно, потребуется выполнить.
Помимо тех, которые показаны в этом учебнике, мы широко рассмотрели другие операции в посвященных должностей:
- Проверьте, содержит ли Java Array значение
- Как скопировать массив на Java
- Удаление первого элемента массива
- Поиск Мина и Макса в массиве с Java
- Найти Sum и Average в Java Array
- Как инвертировать массив в Java
- Присоединиться и разделить массивы и коллекции на Java
- Объединение различных типов коллекций на Java
- Найти все пары чисел в массиве, который добавляет до данной суммы
- Сортировка на Java
- Эффективный калькулятор частоты слов в Java
- Сортировка вставки в Java
16. Заключение
Arrays являются одной из основных функций Java, и поэтому очень важно понять, как они работают, и знать, что мы можем и не можем с ними сделать.
В этом учебнике мы узнали, как мы можем обрабатывать операции массива надлежащим образом в общих сценариях.
Как всегда, полный исходный код рабочих примеров доступен на наш Github репо .
Получить последнее значение списка в Java
В этом посте мы обсудим, как получить последнее значение списка в Java.
1. Использование List.get() метод
The size() Метод возвращает общее количество элементов, присутствующих в списке. Чтобы получить последний элемент, вы можете использовать выражение L.get(L.size() — 1) куда L это ваш список. Вот полный код:
Это, однако, бросает IndexOutOfBoundsException если список пуст. Чтобы справиться с этим, вы можете создать служебный метод с дополнительной проверкой размера в списке перед вызовом его get() метод.
2. Использование Guava
С Google Guava вы можете использовать Iterables.getLast() метод, разработанный специально для получения последнего элемента итерируемого объекта.
Этот метод вызовет java.util.NoSuchElementException если итерабельность пуста. Однако вы можете указать значение по умолчанию во втором параметре Iterables.getLast() способ избежать исключения.
3. Использование потокового API
Вот решение, использующее Stream API. Идея состоит в том, чтобы получить поток всех элементов в списке, пропустив первый n-1 элементы в нем, где n размер списка и возвращает единственный элемент, оставшийся в потоке.
Этот подход демонстрируется ниже. Это не рекомендуется для списков с поддержкой RandomAccess, так как это требует линейного времени, а не O(1) время рассмотренными выше методами.
Как получить последний элемент массива java
The methods in this class all throw a NullPointerException , if the specified array reference is null, except where noted.
The documentation for the methods contained in this class includes brief descriptions of the implementations. Such descriptions should be regarded as implementation notes, rather than parts of the specification. Implementors should feel free to substitute other algorithms, so long as the specification itself is adhered to. (For example, the algorithm used by sort(Object[]) does not have to be a MergeSort, but it does have to be stable.)
This class is a member of the Java Collections Framework.
Method Summary
Methods declared in class java.lang.Object
Method Detail
Implementation note: The sorting algorithm is a Dual-Pivot Quicksort by Vladimir Yaroslavskiy, Jon Bentley, and Joshua Bloch. This algorithm offers O(n log(n)) performance on many data sets that cause other quicksorts to degrade to quadratic performance, and is typically faster than traditional (one-pivot) Quicksort implementations.
Implementation note: The sorting algorithm is a Dual-Pivot Quicksort by Vladimir Yaroslavskiy, Jon Bentley, and Joshua Bloch. This algorithm offers O(n log(n)) performance on many data sets that cause other quicksorts to degrade to quadratic performance, and is typically faster than traditional (one-pivot) Quicksort implementations.
Implementation note: The sorting algorithm is a Dual-Pivot Quicksort by Vladimir Yaroslavskiy, Jon Bentley, and Joshua Bloch. This algorithm offers O(n log(n)) performance on many data sets that cause other quicksorts to degrade to quadratic performance, and is typically faster than traditional (one-pivot) Quicksort implementations.
Implementation note: The sorting algorithm is a Dual-Pivot Quicksort by Vladimir Yaroslavskiy, Jon Bentley, and Joshua Bloch. This algorithm offers O(n log(n)) performance on many data sets that cause other quicksorts to degrade to quadratic performance, and is typically faster than traditional (one-pivot) Quicksort implementations.
Implementation note: The sorting algorithm is a Dual-Pivot Quicksort by Vladimir Yaroslavskiy, Jon Bentley, and Joshua Bloch. This algorithm offers O(n log(n)) performance on many data sets that cause other quicksorts to degrade to quadratic performance, and is typically faster than traditional (one-pivot) Quicksort implementations.
Implementation note: The sorting algorithm is a Dual-Pivot Quicksort by Vladimir Yaroslavskiy, Jon Bentley, and Joshua Bloch. This algorithm offers O(n log(n)) performance on many data sets that cause other quicksorts to degrade to quadratic performance, and is typically faster than traditional (one-pivot) Quicksort implementations.
Implementation note: The sorting algorithm is a Dual-Pivot Quicksort by Vladimir Yaroslavskiy, Jon Bentley, and Joshua Bloch. This algorithm offers O(n log(n)) performance on many data sets that cause other quicksorts to degrade to quadratic performance, and is typically faster than traditional (one-pivot) Quicksort implementations.
Implementation note: The sorting algorithm is a Dual-Pivot Quicksort by Vladimir Yaroslavskiy, Jon Bentley, and Joshua Bloch. This algorithm offers O(n log(n)) performance on many data sets that cause other quicksorts to degrade to quadratic performance, and is typically faster than traditional (one-pivot) Quicksort implementations.
Implementation note: The sorting algorithm is a Dual-Pivot Quicksort by Vladimir Yaroslavskiy, Jon Bentley, and Joshua Bloch. This algorithm offers O(n log(n)) performance on many data sets that cause other quicksorts to degrade to quadratic performance, and is typically faster than traditional (one-pivot) Quicksort implementations.
Implementation note: The sorting algorithm is a Dual-Pivot Quicksort by Vladimir Yaroslavskiy, Jon Bentley, and Joshua Bloch. This algorithm offers O(n log(n)) performance on many data sets that cause other quicksorts to degrade to quadratic performance, and is typically faster than traditional (one-pivot) Quicksort implementations.
The < relation does not provide a total order on all float values: -0.0f == 0.0f is true and a Float.NaN value compares neither less than, greater than, nor equal to any value, even itself. This method uses the total order imposed by the method Float.compareTo(java.lang.Float) : -0.0f is treated as less than value 0.0f and Float.NaN is considered greater than any other value and all Float.NaN values are considered equal.
Implementation note: The sorting algorithm is a Dual-Pivot Quicksort by Vladimir Yaroslavskiy, Jon Bentley, and Joshua Bloch. This algorithm offers O(n log(n)) performance on many data sets that cause other quicksorts to degrade to quadratic performance, and is typically faster than traditional (one-pivot) Quicksort implementations.
The < relation does not provide a total order on all float values: -0.0f == 0.0f is true and a Float.NaN value compares neither less than, greater than, nor equal to any value, even itself. This method uses the total order imposed by the method Float.compareTo(java.lang.Float) : -0.0f is treated as less than value 0.0f and Float.NaN is considered greater than any other value and all Float.NaN values are considered equal.
Implementation note: The sorting algorithm is a Dual-Pivot Quicksort by Vladimir Yaroslavskiy, Jon Bentley, and Joshua Bloch. This algorithm offers O(n log(n)) performance on many data sets that cause other quicksorts to degrade to quadratic performance, and is typically faster than traditional (one-pivot) Quicksort implementations.
The < relation does not provide a total order on all double values: -0.0d == 0.0d is true and a Double.NaN value compares neither less than, greater than, nor equal to any value, even itself. This method uses the total order imposed by the method Double.compareTo(java.lang.Double) : -0.0d is treated as less than value 0.0d and Double.NaN is considered greater than any other value and all Double.NaN values are considered equal.
Implementation note: The sorting algorithm is a Dual-Pivot Quicksort by Vladimir Yaroslavskiy, Jon Bentley, and Joshua Bloch. This algorithm offers O(n log(n)) performance on many data sets that cause other quicksorts to degrade to quadratic performance, and is typically faster than traditional (one-pivot) Quicksort implementations.
The < relation does not provide a total order on all double values: -0.0d == 0.0d is true and a Double.NaN value compares neither less than, greater than, nor equal to any value, even itself. This method uses the total order imposed by the method Double.compareTo(java.lang.Double) : -0.0d is treated as less than value 0.0d and Double.NaN is considered greater than any other value and all Double.NaN values are considered equal.
Implementation note: The sorting algorithm is a Dual-Pivot Quicksort by Vladimir Yaroslavskiy, Jon Bentley, and Joshua Bloch. This algorithm offers O(n log(n)) performance on many data sets that cause other quicksorts to degrade to quadratic performance, and is typically faster than traditional (one-pivot) Quicksort implementations.
parallelSort
parallelSort
parallelSort
parallelSort
parallelSort
parallelSort
parallelSort
parallelSort
parallelSort
parallelSort
parallelSort
The < relation does not provide a total order on all float values: -0.0f == 0.0f is true and a Float.NaN value compares neither less than, greater than, nor equal to any value, even itself. This method uses the total order imposed by the method Float.compareTo(java.lang.Float) : -0.0f is treated as less than value 0.0f and Float.NaN is considered greater than any other value and all Float.NaN values are considered equal.
parallelSort
The < relation does not provide a total order on all float values: -0.0f == 0.0f is true and a Float.NaN value compares neither less than, greater than, nor equal to any value, even itself. This method uses the total order imposed by the method Float.compareTo(java.lang.Float) : -0.0f is treated as less than value 0.0f and Float.NaN is considered greater than any other value and all Float.NaN values are considered equal.
parallelSort
The < relation does not provide a total order on all double values: -0.0d == 0.0d is true and a Double.NaN value compares neither less than, greater than, nor equal to any value, even itself. This method uses the total order imposed by the method Double.compareTo(java.lang.Double) : -0.0d is treated as less than value 0.0d and Double.NaN is considered greater than any other value and all Double.NaN values are considered equal.
parallelSort
The < relation does not provide a total order on all double values: -0.0d == 0.0d is true and a Double.NaN value compares neither less than, greater than, nor equal to any value, even itself. This method uses the total order imposed by the method Double.compareTo(java.lang.Double) : -0.0d is treated as less than value 0.0d and Double.NaN is considered greater than any other value and all Double.NaN values are considered equal.
parallelSort
This sort is guaranteed to be stable: equal elements will not be reordered as a result of the sort.
parallelSort
This sort is guaranteed to be stable: equal elements will not be reordered as a result of the sort.
parallelSort
This sort is guaranteed to be stable: equal elements will not be reordered as a result of the sort.
parallelSort
This sort is guaranteed to be stable: equal elements will not be reordered as a result of the sort.
This sort is guaranteed to be stable: equal elements will not be reordered as a result of the sort.
Implementation note: This implementation is a stable, adaptive, iterative mergesort that requires far fewer than n lg(n) comparisons when the input array is partially sorted, while offering the performance of a traditional mergesort when the input array is randomly ordered. If the input array is nearly sorted, the implementation requires approximately n comparisons. Temporary storage requirements vary from a small constant for nearly sorted input arrays to n/2 object references for randomly ordered input arrays.
The implementation takes equal advantage of ascending and descending order in its input array, and can take advantage of ascending and descending order in different parts of the same input array. It is well-suited to merging two or more sorted arrays: simply concatenate the arrays and sort the resulting array.
The implementation was adapted from Tim Peters’s list sort for Python ( TimSort). It uses techniques from Peter McIlroy’s «Optimistic Sorting and Information Theoretic Complexity», in Proceedings of the Fourth Annual ACM-SIAM Symposium on Discrete Algorithms, pp 467-474, January 1993.
This sort is guaranteed to be stable: equal elements will not be reordered as a result of the sort.
Implementation note: This implementation is a stable, adaptive, iterative mergesort that requires far fewer than n lg(n) comparisons when the input array is partially sorted, while offering the performance of a traditional mergesort when the input array is randomly ordered. If the input array is nearly sorted, the implementation requires approximately n comparisons. Temporary storage requirements vary from a small constant for nearly sorted input arrays to n/2 object references for randomly ordered input arrays.
The implementation takes equal advantage of ascending and descending order in its input array, and can take advantage of ascending and descending order in different parts of the same input array. It is well-suited to merging two or more sorted arrays: simply concatenate the arrays and sort the resulting array.
The implementation was adapted from Tim Peters’s list sort for Python ( TimSort). It uses techniques from Peter McIlroy’s «Optimistic Sorting and Information Theoretic Complexity», in Proceedings of the Fourth Annual ACM-SIAM Symposium on Discrete Algorithms, pp 467-474, January 1993.
This sort is guaranteed to be stable: equal elements will not be reordered as a result of the sort.
Implementation note: This implementation is a stable, adaptive, iterative mergesort that requires far fewer than n lg(n) comparisons when the input array is partially sorted, while offering the performance of a traditional mergesort when the input array is randomly ordered. If the input array is nearly sorted, the implementation requires approximately n comparisons. Temporary storage requirements vary from a small constant for nearly sorted input arrays to n/2 object references for randomly ordered input arrays.
The implementation takes equal advantage of ascending and descending order in its input array, and can take advantage of ascending and descending order in different parts of the same input array. It is well-suited to merging two or more sorted arrays: simply concatenate the arrays and sort the resulting array.
The implementation was adapted from Tim Peters’s list sort for Python ( TimSort). It uses techniques from Peter McIlroy’s «Optimistic Sorting and Information Theoretic Complexity», in Proceedings of the Fourth Annual ACM-SIAM Symposium on Discrete Algorithms, pp 467-474, January 1993.
This sort is guaranteed to be stable: equal elements will not be reordered as a result of the sort.
Implementation note: This implementation is a stable, adaptive, iterative mergesort that requires far fewer than n lg(n) comparisons when the input array is partially sorted, while offering the performance of a traditional mergesort when the input array is randomly ordered. If the input array is nearly sorted, the implementation requires approximately n comparisons. Temporary storage requirements vary from a small constant for nearly sorted input arrays to n/2 object references for randomly ordered input arrays.
The implementation takes equal advantage of ascending and descending order in its input array, and can take advantage of ascending and descending order in different parts of the same input array. It is well-suited to merging two or more sorted arrays: simply concatenate the arrays and sort the resulting array.
The implementation was adapted from Tim Peters’s list sort for Python ( TimSort). It uses techniques from Peter McIlroy’s «Optimistic Sorting and Information Theoretic Complexity», in Proceedings of the Fourth Annual ACM-SIAM Symposium on Discrete Algorithms, pp 467-474, January 1993.
parallelPrefix
parallelPrefix
parallelPrefix
parallelPrefix
parallelPrefix
Because floating-point operations may not be strictly associative, the returned result may not be identical to the value that would be obtained if the operation was performed sequentially.
parallelPrefix
parallelPrefix
parallelPrefix
binarySearch
binarySearch
binarySearch
binarySearch
binarySearch
binarySearch
binarySearch
binarySearch
binarySearch
binarySearch
binarySearch
binarySearch
binarySearch
binarySearch
binarySearch
binarySearch
binarySearch
binarySearch
equals
equals
Two arrays are considered equal if the number of elements covered by each range is the same, and all corresponding pairs of elements over the specified ranges in the two arrays are equal. In other words, two arrays are equal if they contain, over the specified ranges, the same elements in the same order.
equals
equals
Two arrays are considered equal if the number of elements covered by each range is the same, and all corresponding pairs of elements over the specified ranges in the two arrays are equal. In other words, two arrays are equal if they contain, over the specified ranges, the same elements in the same order.
equals
equals
Two arrays are considered equal if the number of elements covered by each range is the same, and all corresponding pairs of elements over the specified ranges in the two arrays are equal. In other words, two arrays are equal if they contain, over the specified ranges, the same elements in the same order.
equals
equals
Two arrays are considered equal if the number of elements covered by each range is the same, and all corresponding pairs of elements over the specified ranges in the two arrays are equal. In other words, two arrays are equal if they contain, over the specified ranges, the same elements in the same order.
equals
equals
Two arrays are considered equal if the number of elements covered by each range is the same, and all corresponding pairs of elements over the specified ranges in the two arrays are equal. In other words, two arrays are equal if they contain, over the specified ranges, the same elements in the same order.
equals
equals
Two arrays are considered equal if the number of elements covered by each range is the same, and all corresponding pairs of elements over the specified ranges in the two arrays are equal. In other words, two arrays are equal if they contain, over the specified ranges, the same elements in the same order.
equals
equals
Two arrays are considered equal if the number of elements covered by each range is the same, and all corresponding pairs of elements over the specified ranges in the two arrays are equal. In other words, two arrays are equal if they contain, over the specified ranges, the same elements in the same order.
Two doubles d1 and d2 are considered equal if: (Unlike the == operator, this method considers NaN equals to itself, and 0.0d unequal to -0.0d.)
equals
equals
Two arrays are considered equal if the number of elements covered by each range is the same, and all corresponding pairs of elements over the specified ranges in the two arrays are equal. In other words, two arrays are equal if they contain, over the specified ranges, the same elements in the same order.
Two floats f1 and f2 are considered equal if: (Unlike the == operator, this method considers NaN equals to itself, and 0.0f unequal to -0.0f.)
equals
equals
Two arrays are considered equal if the number of elements covered by each range is the same, and all corresponding pairs of elements over the specified ranges in the two arrays are equal. In other words, two arrays are equal if they contain, over the specified ranges, the same elements in the same order.
Two objects e1 and e2 are considered equal if Objects.equals(e1, e2) .
equals
Two arrays are considered equal if both arrays contain the same number of elements, and all corresponding pairs of elements in the two arrays are equal. In other words, the two arrays are equal if they contain the same elements in the same order. Also, two array references are considered equal if both are null .
Two objects e1 and e2 are considered equal if, given the specified comparator, cmp.compare(e1, e2) == 0 .
equals
Two arrays are considered equal if the number of elements covered by each range is the same, and all corresponding pairs of elements over the specified ranges in the two arrays are equal. In other words, two arrays are equal if they contain, over the specified ranges, the same elements in the same order.
Two objects e1 and e2 are considered equal if, given the specified comparator, cmp.compare(e1, e2) == 0 .
copyOf
copyOf
copyOf
copyOf
copyOf
copyOf
copyOf
copyOf
copyOf
copyOf
copyOfRange
The resulting array is of exactly the same class as the original array.
copyOfRange
copyOfRange
copyOfRange
copyOfRange
copyOfRange
copyOfRange
copyOfRange
copyOfRange
copyOfRange
asList
This method also provides a convenient way to create a fixed-size list initialized to contain several elements:
hashCode
The value returned by this method is the same value that would be obtained by invoking the hashCode method on a List containing a sequence of Long instances representing the elements of a in the same order. If a is null , this method returns 0.
hashCode
The value returned by this method is the same value that would be obtained by invoking the hashCode method on a List containing a sequence of Integer instances representing the elements of a in the same order. If a is null , this method returns 0.
hashCode
The value returned by this method is the same value that would be obtained by invoking the hashCode method on a List containing a sequence of Short instances representing the elements of a in the same order. If a is null , this method returns 0.
hashCode
The value returned by this method is the same value that would be obtained by invoking the hashCode method on a List containing a sequence of Character instances representing the elements of a in the same order. If a is null , this method returns 0.
hashCode
The value returned by this method is the same value that would be obtained by invoking the hashCode method on a List containing a sequence of Byte instances representing the elements of a in the same order. If a is null , this method returns 0.
hashCode
The value returned by this method is the same value that would be obtained by invoking the hashCode method on a List containing a sequence of Boolean instances representing the elements of a in the same order. If a is null , this method returns 0.
hashCode
The value returned by this method is the same value that would be obtained by invoking the hashCode method on a List containing a sequence of Float instances representing the elements of a in the same order. If a is null , this method returns 0.
hashCode
The value returned by this method is the same value that would be obtained by invoking the hashCode method on a List containing a sequence of Double instances representing the elements of a in the same order. If a is null , this method returns 0.
hashCode
For any two arrays a and b such that Arrays.equals(a, b) , it is also the case that Arrays.hashCode(a) == Arrays.hashCode(b) .
The value returned by this method is equal to the value that would be returned by Arrays.asList(a).hashCode() , unless a is null , in which case 0 is returned.
deepHashCode
For any two arrays a and b such that Arrays.deepEquals(a, b) , it is also the case that Arrays.deepHashCode(a) == Arrays.deepHashCode(b) .
The computation of the value returned by this method is similar to that of the value returned by List.hashCode() on a list containing the same elements as a in the same order, with one difference: If an element e of a is itself an array, its hash code is computed not by calling e.hashCode() , but as by calling the appropriate overloading of Arrays.hashCode(e) if e is an array of a primitive type, or as by calling Arrays.deepHashCode(e) recursively if e is an array of a reference type. If a is null , this method returns 0.
deepEquals
Two array references are considered deeply equal if both are null , or if they refer to arrays that contain the same number of elements and all corresponding pairs of elements in the two arrays are deeply equal.
- e1 and e2 are both arrays of object reference types, and Arrays.deepEquals(e1, e2) would return true
- e1 and e2 are arrays of the same primitive type, and the appropriate overloading of Arrays.equals(e1, e2) would return true.
- e1 == e2
- e1.equals(e2) would return true.
If either of the specified arrays contain themselves as elements either directly or indirectly through one or more levels of arrays, the behavior of this method is undefined.
toString
toString
toString
toString
toString
toString
toString
toString
toString
The value returned by this method is equal to the value that would be returned by Arrays.asList(a).toString() , unless a is null , in which case «null» is returned.
deepToString
The string representation consists of a list of the array’s elements, enclosed in square brackets ( «[]» ). Adjacent elements are separated by the characters «, » (a comma followed by a space). Elements are converted to strings as by String.valueOf(Object) , unless they are themselves arrays.
If an element e is an array of a primitive type, it is converted to a string as by invoking the appropriate overloading of Arrays.toString(e) . If an element e is an array of a reference type, it is converted to a string as by invoking this method recursively.
To avoid infinite recursion, if the specified array contains itself as an element, or contains an indirect reference to itself through one or more levels of arrays, the self-reference is converted to the string «[. ]» . For example, an array containing only a reference to itself would be rendered as «[[. ]]» .
This method returns «null» if the specified array is null .
setAll
If the generator function throws an exception, it is relayed to the caller and the array is left in an indeterminate state.
parallelSetAll
If the generator function throws an exception, an unchecked exception is thrown from parallelSetAll and the array is left in an indeterminate state.
setAll
If the generator function throws an exception, it is relayed to the caller and the array is left in an indeterminate state.
parallelSetAll
If the generator function throws an exception, an unchecked exception is thrown from parallelSetAll and the array is left in an indeterminate state.
setAll
If the generator function throws an exception, it is relayed to the caller and the array is left in an indeterminate state.
parallelSetAll
If the generator function throws an exception, an unchecked exception is thrown from parallelSetAll and the array is left in an indeterminate state.
setAll
If the generator function throws an exception, it is relayed to the caller and the array is left in an indeterminate state.
parallelSetAll
If the generator function throws an exception, an unchecked exception is thrown from parallelSetAll and the array is left in an indeterminate state.