牛客刷题笔记-编程初学者入门训练(简单篇4)

BC117-小乐乐走台阶

import java.util.*;
public class Main {
    public static void main(String[] args) {
        Scanner sc = new Scanner(System.in);
        int n = sc.nextInt();
        System.out.println(fbi(n));
    }
    public static int fbi(int n) {
        if (n==0||n==1||n==2) return n;
        else return fbi(n-1)+fbi(n-2);
    }
}

为什么用菲波那切解上台阶问题:
一次可以走两阶或一阶,N = 1的时候只有一种方法,N = 2的时候有两种方法…N = K的时候,可以先走到k-1那里,然后向前走一阶,或者先走到k-2那里然后前走两阶,所以后一个答案是前两个的答案之和。到第N阶楼梯的方式为F(N)=F(N-1)+F(N-2)。

BC98-序列中删除指定数字

import java.util.ArrayList;
import java.util.Collections;
import java.util.List;
import java.util.Scanner;
import java.util.stream.Collectors;
public class Main {
    public static void main(String[] args) {
        Scanner sc = new Scanner(System.in);
        while (sc.hasNext()) {
            int n = sc.nextInt();
            List<String> list = new ArrayList<>();
            for (int i = 0; i < n; i++) {
                int temp = sc.nextInt();
                list.add(Integer.toString(temp));
            }
            String key = Integer.toString(sc.nextInt());
            list = list.stream()
                    .filter(e->!e.equals(key))
                    .collect(Collectors.toList());
            String s = list.stream().collect(Collectors.joining(" "));
            System.out.println(s);
        }
    }
}

Java 8 stream:牛客刷题笔记-编程初学者入门训练(简单篇4)_第1张图片

1. 流的创建方法:使用Collection下的 stream() 和 parallelStream() 方法

List<String> list = new ArrayList<>();
Stream<String> stream = list.stream(); //获取一个顺序流
Stream<String> parallelStream = list.parallelStream(); //获取一个并行流

2. 流的中间操作

2.1 筛选与切片
filter:过滤流中的某些元素
limit(n):获取n个元素
skip(n):跳过n元素,配合limit(n)可实现分页
distinct:通过流中元素的 hashCode() 和 equals() 去除重复元素

Stream<Integer> stream = Stream.of(6, 4, 6, 7, 3, 9, 8, 10, 12, 14, 14);
Stream<Integer> newStream = stream.filter(s -> s > 5) //6 6 7 9 8 10 12 14 14
        .distinct() //6 7 9 8 10 12 14
        .skip(2) //9 8 10 12 14
        .limit(2); //9 8
newStream.forEach(System.out::println);

2.2 映射
map:接收一个函数作为参数,该函数会被应用到每个元素上,并将其映射成一个新的元素。
flatMap:接收一个函数作为参数,将流中的每个值都换成另一个流,然后把所有流连接成一个流。

List<String> list = Arrays.asList("a,b,c", "1,2,3");
//将每个元素转成一个新的且不带逗号的元素
Stream<String> s1 = list.stream().map(s -> s.replaceAll(",", ""));
s1.forEach(System.out::println); // abc  123
Stream<String> s3 = list.stream().flatMap(s -> {
    //将每个元素转换成一个stream
    String[] split = s.split(",");
    Stream<String> s2 = Arrays.stream(split);
    return s2;
});
s3.forEach(System.out::println); // a b c 1 2 3

2.3 排序
sorted():自然排序,流中元素需实现Comparable接口
sorted(Comparator com):定制排序,自定义Comparator排序器

List<String> list = Arrays.asList("aa", "ff", "dd");
//String 类自身已实现Compareable接口
list.stream().sorted().forEach(System.out::println);// aa dd ff
Student s1 = new Student("aa", 10);
Student s2 = new Student("bb", 20);
Student s3 = new Student("aa", 30);
Student s4 = new Student("dd", 40);
List<Student> studentList = Arrays.asList(s1, s2, s3, s4);
//自定义排序:先按姓名升序,姓名相同则按年龄升序
studentList.stream().sorted(
        (o1, o2) -> {
            if (o1.getName().equals(o2.getName())) {
                return o1.getAge() - o2.getAge();
            } else {
                return o1.getName().compareTo(o2.getName());
            }
        }
).forEach(System.out::println);

2.4 消费
peek:如同于map,能得到流中的每一个元素。但map接收的是一个Function表达式,有返回值;而peek接收的是Consumer表达式,没有返回值。

Student s1 = new Student("aa", 10);
Student s2 = new Student("bb", 20);
List<Student> studentList = Arrays.asList(s1, s2);
studentList.stream()
        .peek(o -> o.setAge(100))
        .forEach(System.out::println);   
//结果:
Student{name='aa', age=100}
Student{name='bb', age=100}

3. 流的终止操作

3.1 匹配、聚合操作
allMatch:接收一个 Predicate 函数,当流中每个元素都符合该断言时才返回true,否则返回false
noneMatch:接收一个 Predicate 函数,当流中每个元素都不符合该断言时才返回true,否则返回false
anyMatch:接收一个 Predicate 函数,只要流中有一个元素满足该断言则返回true,否则返回false
findFirst:返回流中第一个元素
findAny:返回流中的任意元素
count:返回流中元素的总个数
max:返回流中元素最大值
min:返回流中元素最小值

List<Integer> list = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);
boolean allMatch = list.stream().allMatch(e -> e > 10); //false
boolean noneMatch = list.stream().noneMatch(e -> e > 10); //true
boolean anyMatch = list.stream().anyMatch(e -> e > 4);  //true
Integer findFirst = list.stream().findFirst().get(); //1
Integer findAny = list.stream().findAny().get(); //1
long count = list.stream().count(); //5
Integer max = list.stream().max(Integer::compareTo).get(); //5
Integer min = list.stream().min(Integer::compareTo).get(); //1

3.2 规约操作
Optional reduce(BinaryOperator accumulator):第一次执行时,accumulator函数的第一个参数为流中的第一个元素,第二个参数为流中元素的第二个元素;第二次执行时,第一个参数为第一次函数执行的结果,第二个参数为流中的第三个元素;依次类推。
T reduce(T identity, BinaryOperator accumulator):流程跟上面一样,只是第一次执行时,accumulator函数的第一个参数为identity,而第二个参数为流中的第一个元素。
< U > U reduce(U identity,BiFunction accumulator,BinaryOperator< U > combiner):在串行流(stream)中,该方法跟第二个方法一样,即第三个参数combiner不会起作用。在并行流(parallelStream)中,我们知道流被fork join出多个线程进行执行,此时每个线程的执行流程就跟第二个方法reduce(identity,accumulator)一样,而第三个参数combiner函数,则是将每个线程的执行结果当成一个新的流,然后使用第一个方法reduce(accumulator)流程进行规约。

//经过测试,当元素个数小于24时,并行时线程数等于元素个数,当大于等于24时,并行时线程数为16
List<Integer> list = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24);
Integer v = list.stream().reduce((x1, x2) -> x1 + x2).get();
System.out.println(v);   // 300
Integer v1 = list.stream().reduce(10, (x1, x2) -> x1 + x2);
System.out.println(v1);  //310
Integer v2 = list.stream().reduce(0,
        (x1, x2) -> {
            System.out.println("stream accumulator: x1:" + x1 + "  x2:" + x2);
            return x1 - x2;
        },
        (x1, x2) -> {
            System.out.println("stream combiner: x1:" + x1 + "  x2:" + x2);
            return x1 * x2;
        });
System.out.println(v2); // -300
Integer v3 = list.parallelStream().reduce(0,
        (x1, x2) -> {
            System.out.println("parallelStream accumulator: x1:" + x1 + "  x2:" + x2);
            return x1 - x2;
        },
        (x1, x2) -> {
            System.out.println("parallelStream combiner: x1:" + x1 + "  x2:" + x2);
            return x1 * x2;
        });
System.out.println(v3); //197474048

3.3 收集操作
collect:接收一个Collector实例,将流中元素收集成另外一个数据结构。
Collector 是一个接口,有以下5个抽象方法:
Supplier< A > supplier():创建一个结果容器A
BiConsumer accumulator():消费型接口,第一个参数为容器A,第二个参数为流中元素T。
BinaryOperator< A > combiner():函数接口,该参数的作用跟上一个方法(reduce)中的combiner参数一样,将并行流中各 个子进程的运行结果(accumulator函数操作后的容器A)进行合并。
Function finisher():函数式接口,参数为:容器A,返回类型为:collect方法最终想要的结果R。
Set characteristics():返回一个不可变的Set集合,用来表明该Collector的特征。有以下三个特征:
CONCURRENT:表示此收集器支持并发。(官方文档还有其他描述,暂时没去探索,故不作过多翻译)
UNORDERED:表示该收集操作不会保留流中元素原有的顺序。
IDENTITY_FINISH:表示finisher参数只是标识而已,可忽略。

3.3.1 Collector 工具库:Collectors

Student s1 = new Student("aa", 10,1);
Student s2 = new Student("bb", 20,2);
Student s3 = new Student("cc", 10,3);
List<Student> list = Arrays.asList(s1, s2, s3);
//装成list
List<Integer> ageList = list.stream().map(Student::getAge).collect(Collectors.toList()); // [10, 20, 10]
//转成set
Set<Integer> ageSet = list.stream().map(Student::getAge).collect(Collectors.toSet()); // [20, 10]
//转成map,注:key不能相同,否则报错
Map<String, Integer> studentMap = list.stream().collect(Collectors.toMap(Student::getName, Student::getAge)); // {cc=10, bb=20, aa=10}
//字符串分隔符连接
String joinName = list.stream().map(Student::getName).collect(Collectors.joining(",", "(", ")")); // (aa,bb,cc)
//聚合操作
//1.学生总数
Long count = list.stream().collect(Collectors.counting()); // 3
//2.最大年龄 (最小的minBy同理)
Integer maxAge = list.stream().map(Student::getAge).collect(Collectors.maxBy(Integer::compare)).get(); // 20
//3.所有人的年龄
Integer sumAge = list.stream().collect(Collectors.summingInt(Student::getAge)); // 40
//4.平均年龄
Double averageAge = list.stream().collect(Collectors.averagingDouble(Student::getAge)); // 13.333333333333334
// 带上以上所有方法
DoubleSummaryStatistics statistics = list.stream().collect(Collectors.summarizingDouble(Student::getAge));
System.out.println("count:" + statistics.getCount() + ",max:" + statistics.getMax() + ",sum:" + statistics.getSum() + ",average:" + statistics.getAverage());
//分组
Map<Integer, List<Student>> ageMap = list.stream().collect(Collectors.groupingBy(Student::getAge));
//多重分组,先根据类型分再根据年龄分
Map<Integer, Map<Integer, List<Student>>> typeAgeMap = list.stream().collect(Collectors.groupingBy(Student::getType, Collectors.groupingBy(Student::getAge)));
//分区
//分成两部分,一部分大于10岁,一部分小于等于10岁
Map<Boolean, List<Student>> partMap = list.stream().collect(Collectors.partitioningBy(v -> v.getAge() > 10));
//规约
Integer allAge = list.stream().map(Student::getAge).collect(Collectors.reducing(Integer::sum)).get(); //40

3.3.2 Collectors.joining 收集器

// 定义人名数组
final String[] names = {"Zebe", "Hebe", "Mary", "July", "David"};
Stream<String> stream1 = Stream.of(names);
Stream<String> stream2 = Stream.of(names);
Stream<String> stream3 = Stream.of(names);
// 拼接成 [x, y, z] 形式
String result1 = stream1.collect(Collectors.joining(", ", "[", "]"));
// 拼接成 x | y | z 形式
String result2 = stream2.collect(Collectors.joining(" | ", "", ""));
// 拼接成 x -> y -> z] 形式
String result3 = stream3.collect(Collectors.joining(" -> ", "", ""));
System.out.println(result1);
System.out.println(result2);
System.out.println(result3);
输出:
[Zebe, Hebe, Mary, July, David]
Zebe | Hebe | Mary | July | David
Zebe -> Hebe -> Mary -> July -> David

在上一题基础上其他1:Lambda表达式

lambda 表达式的语法格式如下:
(parameters) -> expression或(parameters) ->{ statements; }

以下是lambda表达式的重要特征:
可选类型声明:不需要声明参数类型,编译器可以统一识别参数值。
可选的参数圆括号:一个参数无需定义圆括号,但多个参数需要定义圆括号。
可选的大括号:如果主体包含了一个语句,就不需要使用大括号。
可选的返回关键字:如果主体只有一个表达式返回值则编译器会自动返回值,大括号需要指定明表达式返回了一个数值。

Lambda 表达式的简单例子:
// 1. 不需要参数,返回值为 5
() -> 5
// 2. 接收一个参数(数字类型),返回其2倍的值
x -> 2 * x
// 3. 接受2个参数(数字),并返回他们的差值
(x, y) -> x – y
// 4. 接收2个int型整数,返回他们的和
(int x, int y) -> x + y
// 5. 接受一个 string 对象,并在控制台打印,不返回任何值(看起来像是返回void)
(String s) -> System.out.print(s)

public class Java8Tester {
   public static void main(String args[]){
      Java8Tester tester = new Java8Tester();
      // 类型声明
      MathOperation addition = (int a, int b) -> a + b;
      // 不用类型声明
      MathOperation subtraction = (a, b) -> a - b;
      // 大括号中的返回语句
      MathOperation multiplication = (int a, int b) -> { return a * b; };
     // 没有大括号及返回语句
      MathOperation division = (int a, int b) -> a / b;
      System.out.println("10 + 5 = " + tester.operate(10, 5, addition));
      System.out.println("10 - 5 = " + tester.operate(10, 5, subtraction));
      System.out.println("10 x 5 = " + tester.operate(10, 5, multiplication));
      System.out.println("10 / 5 = " + tester.operate(10, 5, division));
      // 不用括号
      GreetingService greetService1 = message ->
      System.out.println("Hello " + message);
      // 用括号
      GreetingService greetService2 = (message) ->
      System.out.println("Hello " + message);
      greetService1.sayMessage("Runoob");
      greetService2.sayMessage("Google");
   }
   interface MathOperation {
      int operation(int a, int b);
   }
   interface GreetingService {
      void sayMessage(String message);
   }
   private int operate(int a, int b, MathOperation mathOperation){
      return mathOperation.operation(a, b);
   }
}
输出:
$ javac Java8Tester.java 
$ java Java8Tester
10 + 5 = 15
10 - 5 = 5
10 x 5 = 50
10 / 5 = 2
Hello Runoob
Hello Google

其他2

import java.util.Arrays;
public class ArrayDemo {
	public static void main(String[] args) {
    	int[] arr1 = {1, 2, 3, 4, 5}; 
    	int[] arr2 = Arrays.copyOf(arr1, 5);
    	int[] arr3 = Arrays.copyOf(arr1, 10);
    	for(int i = 0; i < arr2.length; i++) 
        	System.out.print(arr2[i] + " "); 
    		System.out.println();
    	for(int i = 0; i < arr3.length; i++) 
        	System.out.print(arr3[i] + " ");
	}
}
输出:
1 2 3 4 5 
1 2 3 4 5 0 0 0 0 0

Arrays.copyOf( )是实现数组的复制,返回复制后的数组。参数是被复制的数组和复制的长度。比for循环复制数组速度更快。

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