從數(shù)據(jù)庫(kù)中取出的值，循環(huán)放入map中，再把map放中l(wèi)ist中，問(wèn)怎樣取出？在開(kāi)發(fā)過(guò)程中，有時(shí)我們經(jīng)常會(huì)遇到同時(shí)遍歷兩個(gè)列表數(shù)組的情況。此時(shí)，如果兩個(gè)列表有大量數(shù)據(jù)，處理速度將非常慢。如何優(yōu)化和加速f

從數(shù)據(jù)庫(kù)中取出的值，循環(huán)放入map中，再把map放中l(wèi)ist中，問(wèn)怎樣取出？

在開(kāi)發(fā)過(guò)程中，有時(shí)我們經(jīng)常會(huì)遇到同時(shí)遍歷兩個(gè)列表數(shù)組的情況。此時(shí)，如果兩個(gè)列表有大量數(shù)據(jù)，處理速度將非常慢。如何優(yōu)化和加速foreach循環(huán)？設(shè)置foreach循環(huán)非常重要。畢竟，當(dāng)數(shù)據(jù)達(dá)到百萬(wàn)級(jí)時(shí)，這張牌就會(huì)非常明顯。

我們可以將包含大量數(shù)據(jù)的列表轉(zhuǎn)換為地圖，然后使用地圖的特征來(lái)查找數(shù)據(jù)。地圖根據(jù)hashcode查找數(shù)據(jù)的速度會(huì)非?？?。不需要時(shí)間，直接使用上面的代碼

運(yùn)行結(jié)果可以清楚地看到兩個(gè)方法的時(shí)間差

當(dāng)兩個(gè)列表的長(zhǎng)度為10000時(shí)

隨著數(shù)據(jù)的增加，時(shí)間差會(huì)越來(lái)越大

MAP里放LIST集合，怎么用JSTL循環(huán)輸出？

根據(jù)要通過(guò)ACCP輸出的用戶(hù)對(duì)象的內(nèi)容，首先，您應(yīng)該返回存儲(chǔ)在請(qǐng)求范圍內(nèi)的列表。最好將其泛化為一個(gè)數(shù)組對(duì)象（不管將來(lái)存儲(chǔ)多少個(gè)對(duì)象，它們都可以被讀出（關(guān)聯(lián)時(shí)））。在servlet中，存儲(chǔ)在請(qǐng)求中的列表應(yīng)該設(shè)置為list<object[]gtlist=。。。。。這種類(lèi)型的listjstl循環(huán)輸出ACCP中用戶(hù)對(duì)象的內(nèi)容。此時(shí)，ACCP對(duì)象數(shù)組中只保存了一個(gè)user對(duì)象，因此數(shù)組中的下標(biāo)為0。如果ACCP中保存了多個(gè)對(duì)象下標(biāo)，依此類(lèi)推

1。Java中的Collection包括三個(gè)類(lèi)別：set、list和map，它們都在java.util文件Package、set、list和map是接口，它們有自己的實(shí)現(xiàn)類(lèi)。set的實(shí)現(xiàn)類(lèi)主要包括HashSet和TreeSet，list的實(shí)現(xiàn)類(lèi)主要包括ArrayList，map的實(shí)現(xiàn)類(lèi)主要包括HashMap和treemap。

2. 列表中的對(duì)象根據(jù)索引位置排序，可以有重復(fù)的對(duì)象，并且可以根據(jù)集合中對(duì)象的索引位置檢索對(duì)象，例如列表.獲取（i） 方法獲取列表集合中的元素。列表是一個(gè)有序的集合，可以精確地控制每個(gè)元素的插入位置。用戶(hù)可以使用索引（元素在列表中的位置，類(lèi)似于數(shù)組下標(biāo)）訪問(wèn)列表中的元素，這類(lèi)似于Java的數(shù)組。列表允許相同的元素。實(shí)現(xiàn)列表接口的常用類(lèi)有LinkedList、ArrayList、vector和stack。

3. 映射中的每個(gè)元素都包含一個(gè)鍵對(duì)象和一個(gè)值對(duì)象，它們成對(duì)出現(xiàn)。鍵對(duì)象不能復(fù)制，值對(duì)象可以復(fù)制。Map提供從鍵到值的映射。映射不能包含同一個(gè)鍵，每個(gè)鍵只能映射一個(gè)值。地圖界面提供了三組視圖。映射的內(nèi)容可以看作是一組鍵集、一組值集或一組鍵值映射。

java中map和list的區(qū)別？

Python中的列表不能直接添加到數(shù)據(jù)幀中。您需要首先將列表轉(zhuǎn)換為新的數(shù)據(jù)幀，然后將新的數(shù)據(jù)幀和舊的數(shù)據(jù)幀連接起來(lái)。下面的示例將創(chuàng)建一個(gè)新的dataframe，然后將列表轉(zhuǎn)換為dataframe，然后將兩者合并。

參考文章：spark的數(shù)據(jù)幀操作-雜項(xiàng)