读源码Apache-commons-lang3-3.1(一)

简介:

 Apache-commons-lang3包中提供了一系列static的方法Utils类。

ArrayUtils类使的数组操作更像String,或者Map的操作一样。



 1.ArrayUtils类的基本方法

EMPTY_OBJECT_ARRAY  : Object[] 长度为0的数组,每一种基本类型都有此对象
toString(Object) 指定对象转化为默认格式的字符串
toString(Object, String) 指定对象转化为指定风格的字符串
isEquals(Object, Object) 判读两个对象是否相相等
toMap(Object[]) 数组对象转化为Map对象
toArray(T...) 动态参数转化为数组



clone(T[]) toPrimitive(Integer[])
nullToEmpty(Object[]) toPrimitive(Integer[], int)
subarray(T[], int, int) toObject(int[])
isSameLength(Object[],  Object[]) isEmpty(Object[])
getLength(Object) isNotEmpty(T[])
isSameType(Object, Object) addAll(T[], T...)
reverse(Object[]) add(T[], T)
indexOf(Object[], Object) add(T[], int, T)
indexOf(Object[], Object, int) remove(T[], int)
lastIndexOf(Object[], Object) removeElement(T[], Object)
lastIndexOf(Object[], Object,  int) removeAll(T[], int...)
contains(Object[], Object) removeElements(T[], T...)

上面例如:subarray,clone,nullToEmpty, indexOf, lastIndexOf更加类似字符串的操作,addAll,add,remove,removeAll,removeElement等像操作Map.

这些方法有大量的重载用来实现不同类型的数组。例如int[]数组重载reverse(int []).


2.ArrayUtils.toMap(Object[] array)方法

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
public  static  Map<Object, Object> toMap(Object[] array) {
         if  (array ==  null ) {
             return  null ;
         }
         final  Map<Object, Object> map =  new  HashMap<Object, Object>(( int ) (array.length *  1.5 ));
         for  ( int  i =  0 ; i < array.length; i++) {
             Object object = array[i];
             if  (object  instanceof  Map.Entry<?, ?>) {
                 Map.Entry<?,?> entry = (Map.Entry<?,?>) object;
                 map.put(entry.getKey(), entry.getValue());
             else  if  (object  instanceof  Object[]) {
                 Object[] entry = (Object[]) object;
                 if  (entry.length <  2 ) {
                     throw  new  IllegalArgumentException( "Array element "  + i +  ", '"
                         + object
                         "', has a length less than 2" );
                 }
                 map.put(entry[ 0 ], entry[ 1 ]);
             else  {
                 throw  new  IllegalArgumentException( "Array element "  + i +  ", '"
                         + object
                         "', is neither of type Map.Entry nor an Array" );
             }
         }
         return  map;
     }

 toMap方法的实现,让二维数组以Key-Value的形式转化为Map,从源代码中的map.put(entry[0],entry[1]);可以看出一个数组元素长度为2,多出部分不作为转化Map的一部分。

 如图下解释:

144855766.png

 测试实例:


1
2
3
4
5
6
7
Object[][] array =  new  String[ 2 ][ 2 ];
         array[ 0 ] =  new  String[] {  "k0" "v0" "e0"  };
         array[ 1 ] =  new  String[] {  "k1" "v1" "e1"  };
         Map<Object, Object> map = ArrayUtils.toMap(array);
         for  (Object obj : map.keySet()) {
             System.out.println(map.get(obj));
         }

上面使用toMap(Object[])方法的后输出的结果是:v0 \n v1.说明转化Map的时候仅仅截取数组的前两个元素,第一个作为Key,第二个作为Value.


3.关注基本类型数组和包装类型数组之间转换的方法

 基本类型和引用类型之间的转换(AutoBoxing和UnBoxing),即基本类型数组和基本类型对应的引用类型之间的转换

 toPrimitive(Integer[]) : int []

 toPrimitive(Integer[], int) int[];特别说明:int参数是对Integer[]数组中为null的元素的替换值。

 toObject(int[]) Integer[]

 同样,ArrayUtils对基本类型都提供了对象的重载方法。


  ArrayUtils提供的方法使数组的操作更加便捷,功能更加强大,特别是截取,查找,包装等常用方法的实现有很高的重用性。



本文转自 secondriver 51CTO博客,原文链接:http://blog.51cto.com/aiilive/1282062,如需转载请自行联系原作者

相关文章
|
1天前
|
消息中间件 Kafka Apache
Apache Flink 是一个开源的分布式流处理框架
Apache Flink 是一个开源的分布式流处理框架
599 5
|
1天前
|
消息中间件 API Apache
官宣|阿里巴巴捐赠的 Flink CDC 项目正式加入 Apache 基金会
本文整理自阿里云开源大数据平台徐榜江 (雪尽),关于阿里巴巴捐赠的 Flink CDC 项目正式加入 Apache 基金会。
1635 2
官宣|阿里巴巴捐赠的 Flink CDC 项目正式加入 Apache 基金会
|
1天前
|
SQL Java API
官宣|Apache Flink 1.19 发布公告
Apache Flink PMC(项目管理委员)很高兴地宣布发布 Apache Flink 1.19.0。
1640 2
官宣|Apache Flink 1.19 发布公告
|
1天前
|
SQL Apache 流计算
Apache Flink官方网站提供了关于如何使用Docker进行Flink CDC测试的文档
【2月更文挑战第25天】Apache Flink官方网站提供了关于如何使用Docker进行Flink CDC测试的文档
296 3
|
1天前
|
Oracle 关系型数据库 流计算
flink cdc 同步问题之报错org.apache.flink.util.SerializedThrowable:如何解决
Flink CDC(Change Data Capture)是一个基于Apache Flink的实时数据变更捕获库,用于实现数据库的实时同步和变更流的处理;在本汇总中,我们组织了关于Flink CDC产品在实践中用户经常提出的问题及其解答,目的是辅助用户更好地理解和应用这一技术,优化实时数据处理流程。
361 0
|
1天前
|
XML Java Apache
Apache Flink自定义 logback xml配置
Apache Flink自定义 logback xml配置
170 0

热门文章

最新文章

推荐镜像

更多