博客
关于我
【Java】List集合常用创建方式
阅读量:498 次
发布时间:2019-03-07

本文共 435 字,大约阅读时间需要 1 分钟。

.has { margin: 20px; }

List languages = new ArrayList<>(); languages.add("Java"); languages.add("PHP"); languages.add("Python"); System.out.println(languages);

stone工具类可以通过asList方法将数组转换为ArrayList。例如:

List<String> jdks = asList("JDK6", "JDK8", "JDK10");
这样就会创建一个ArrayList对象,并在其中添加外围的字符串数组。

石瓷列的好处在于可以方便地批量创建列表对象,而无需手动添加每一个元素。这在工具类中非常实用,因为它可以节省代码直观性。

更多的参数设置和使用方法,可以参考JDK文档或者搜索相关技术文档,以获取更详细的操作说明。

如果需要更加灵活的操作,可以使用Collection接口提供的方法进行逆向调用。

转载地址:http://swxcz.baihongyu.com/

你可能感兴趣的文章
Netty源码—7.ByteBuf原理四
查看>>
Objective-C实现获取CPU温度(附完整源码)
查看>>
Objective-C实现获取文件头的50个字符(附完整源码)
查看>>
Objective-C实现随机图生成器算法(附完整源码)
查看>>
OJ中常见的一种presentation error解决方法
查看>>
OK335xS UART device registe hacking
查看>>
ok6410内存初始化
查看>>
one_day_one--mkdir
查看>>
OpenCV 中的图像转换
查看>>
opencv5-图像混合
查看>>
opencv9-膨胀和腐蚀
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | YOLO11介绍及五大任务推理演示(目标检测,图像分割,图像分类,姿态检测,带方向目标检测)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 使用Python和OpenCV实现火焰检测(附源码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 使用YOLO11实现区域内目标跟踪
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 使用YOLOv8做目标检测、实例分割和图像分类(包含实例操作代码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 基于PyTorch实现Faster RCNN目标检测
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 基于PyTorch语义分割实现洪水识别(数据集 + 源码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 基于YOLOv8的停车对齐检测
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 基于机器视觉的磁瓦表面缺陷检测方案
查看>>
Opencv中KNN背景分割器
查看>>