在这种情况下,什么是稀疏数组的替代品才能添加相同的键?
What is replacement of Sparse Array to be able to add same keys in this case?
我为 android 写了申请。我有几个单词(〜50000),我必须输入从指定字母开始的任何一个单词并删除该单词。我将所有单词存储在稀疏数组中,并从其中的文件中读取单词。
sparseArray = new SparseArray<String>();
String str = "";
char c;
while ((str = stream.readLine()) != null) {
c = str.charAt(0);
sparseArray.put(c, str);
}
where key - first letter in word, value - a word.
当我收到一封信时,我 select 任何首字母相同的单词
char receivedLetter;
...
String word = sparseArray.get(receivedLetter);
sparseArray.removeAt(sparseArray.indexOfValue(word));
Log.d("myLogs", "word: " + word);
但是Sparse Array只存储了26个元素,因为首字母相同(相同键)的词被覆盖,只剩下最后一个词。 HashMap 也没有决定问题。我应该用什么来解决这个问题?
有几种方法可以做到这一点。例如,无需删除元素,您可以使用已排序的可导航集合,例如 TreeSet
.
TreeSet<String> words = new TreeSet<String>(String.CASE_INSENSITIVE_ORDER);
words.add("hello");
words.add("beta");
words.add("beat");
words.add("couch");
words.add("alpha");
words.add("Bad");
现在你可以做
NavigableSet<String> bWords = words.subSet("b", true, "c", false);
System.out.println(bWords); // prints [Bad, beat, beta]
你得到的是 >= b && < c
的单词子集。然后你可以做
String removedWord = bWords.pollFirst(); // Bad
System.out.println(bWords); // prints [beat, beta]
// sub-sets affect their origin, they are "views on the original collection"
System.out.println(words); // prints [alpha, beat, beta, couch, hello]
并且您已经有效地删除了 "b" 中的一个词。 TreeSet
的优点是您可以通过多种方式导航和搜索数据。
基于char
删除元素的神奇代码行是
String removed = words.subSet(Character.toString(receivedLetter), true,
Character.toString((char) (receivedLetter + 1)), false)
.pollFirst();
另一种选择是集合集合。例如 SparseArray<List<String>>()
SparseArray<List<String>> sparseArray = new SparseArray<List<String>>();
String str;
while ((str = stream.readLine()) != null) {
char c = str.charAt(0);
// get or create list stored at letter c
List<String> list = sparseArray.get(c);
if (list == null) {
list = new ArrayList<String>();
sparseArray.put(c, list);
}
// add word to list
list.add(str);
}
要删除,您将获得列表,如果它不为空,则从中删除一个元素。
char receivedLetter;
List<String> words = sparseArray.get(receivedLetter);
if (words != null && !words.isEmpty())
words.remove(words.size() - 1);
我为 android 写了申请。我有几个单词(〜50000),我必须输入从指定字母开始的任何一个单词并删除该单词。我将所有单词存储在稀疏数组中,并从其中的文件中读取单词。
sparseArray = new SparseArray<String>();
String str = "";
char c;
while ((str = stream.readLine()) != null) {
c = str.charAt(0);
sparseArray.put(c, str);
}
where key - first letter in word, value - a word.
当我收到一封信时,我 select 任何首字母相同的单词
char receivedLetter;
...
String word = sparseArray.get(receivedLetter);
sparseArray.removeAt(sparseArray.indexOfValue(word));
Log.d("myLogs", "word: " + word);
但是Sparse Array只存储了26个元素,因为首字母相同(相同键)的词被覆盖,只剩下最后一个词。 HashMap 也没有决定问题。我应该用什么来解决这个问题?
有几种方法可以做到这一点。例如,无需删除元素,您可以使用已排序的可导航集合,例如 TreeSet
.
TreeSet<String> words = new TreeSet<String>(String.CASE_INSENSITIVE_ORDER);
words.add("hello");
words.add("beta");
words.add("beat");
words.add("couch");
words.add("alpha");
words.add("Bad");
现在你可以做
NavigableSet<String> bWords = words.subSet("b", true, "c", false);
System.out.println(bWords); // prints [Bad, beat, beta]
你得到的是 >= b && < c
的单词子集。然后你可以做
String removedWord = bWords.pollFirst(); // Bad
System.out.println(bWords); // prints [beat, beta]
// sub-sets affect their origin, they are "views on the original collection"
System.out.println(words); // prints [alpha, beat, beta, couch, hello]
并且您已经有效地删除了 "b" 中的一个词。 TreeSet
的优点是您可以通过多种方式导航和搜索数据。
基于char
删除元素的神奇代码行是
String removed = words.subSet(Character.toString(receivedLetter), true,
Character.toString((char) (receivedLetter + 1)), false)
.pollFirst();
另一种选择是集合集合。例如 SparseArray<List<String>>()
SparseArray<List<String>> sparseArray = new SparseArray<List<String>>();
String str;
while ((str = stream.readLine()) != null) {
char c = str.charAt(0);
// get or create list stored at letter c
List<String> list = sparseArray.get(c);
if (list == null) {
list = new ArrayList<String>();
sparseArray.put(c, list);
}
// add word to list
list.add(str);
}
要删除,您将获得列表,如果它不为空,则从中删除一个元素。
char receivedLetter;
List<String> words = sparseArray.get(receivedLetter);
if (words != null && !words.isEmpty())
words.remove(words.size() - 1);