Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

Java – получение общего элемента из двух ArrayList разных типов данных

У меня есть два ArrayList разного размера.

ArrayList<String> names = new ArrayList<String>();
ArrayList<User> users = new ArrayList<User>();

Пользователь — это объект с именем и адресом атрибутов. Я хочу получить адреса, где имена объекта User, хранящиеся в пользователях ArrayList, совпадают с именами, хранящимися в именах ArrayList.

Это возможно? Если да, то как?


Ответы:


1

Вы можете использовать Java 8.

Пожалуйста, попробуй:

users.stream().filter(u -> names.contains(u.getName())).map(
                u -> "Name: " + u.getName() + ", address: " + u. getAddress()).forEach(System.out::println);
16.01.2019

2

Вам нужно перебрать список пользователей и проверить каждый элемент, содержится ли он в именах. Возможно, вы захотите использовать набор вместо списка для имен, если у вас там много элементов.

06.07.2012

3

Если вы выполняете цикл по пользователям с names.contains(..) внутри, вы выполняете цикл n ^ 2 (приблизительно).

Я помещал адреса пользователей на карту, вводя их по именам, а затем перебирал список имен, вытягивая адреса из карты. Вместо этого стоит 2n (примерно).

06.07.2012

4

В java-8 вы можете использовать поток и сборщики, как показано ниже.
Логика такова:
1. найти атрибут команды в двух списках
2. преобразовать меньший список в Map<Common_attribute, Actual_List_Object>, сложность O(n)
3 . повторите список большего размера и проверьте карту, если она содержит, и добавьте ее в другой список, сложность O(n) (поиск карты ~ O(1)) с пространственной сложностью O(n),
иначе это было бы быть O (n ^ 2) (приемлемая сложность ответа)

Предполагаемый класс пользователя как

class User {
        private String name;

        private String getName() {
            return this.name;
        }

        @Override
        public String toString() {
            return "User{" +
                    "name='" + name + '\'' +
                    '}';
        }
    }

// код, который служит цели

import java.util.stream.Collectors;

ArrayList<String> names = new ArrayList<>();
ArrayList<User> users = new ArrayList<>();

//adding to name list
names.add("a");
//adding to User list
User user = new User();
user.name = "a";
User user2 = new User();
user2.name = "b";

users.add(user);
users.add(user2);
// Using user's name as key, you can specify any data type as key and create a map
Map<String, User> nameUserMap = users.stream().collect(Collectors.toMap(user1 -> user1.getName(), user1 -> user1));
System.out.println(nameUserMap);
List<User> filteredList = names
            .stream()
            .map(nameUserMap::get)
            .filter(Objects::nonNull)
            .collect(Collectors.toList());
System.out.println(filteredList);

выход:

{a=User{name='a'}, b=User{name='b'}}
[User{name='a'}]
09.01.2019

5
  • ВОТ ЭТО ДА! Вы только что решили проблему разных размеров и разных типов И сократили мой неработающий цикл for на тонну! Большое спасибо! 06.07.2012
  • Новые материалы

    Кластеризация: более глубокий взгляд
    Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..

    Как написать эффективное резюме
    Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..

    Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
    Введение Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..

    Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
    Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..

    Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
    Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv) Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..

    Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
    В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..

    Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
    В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..