博客
关于我
为什么阿里规约手册要求谨慎使用Arrays.asList方法
阅读量:161 次
发布时间:2019-02-28

本文共 1579 字,大约阅读时间需要 5 分钟。

开发过程中,经常会遇到将数组转换为List的需求,而Java中的Arrays.asList()方法看似简单,却隐藏着容易引发的异常问题。作为一名开发人员,了解这一点至关重要,以避免在项目中造成意外崩溃。

Arrays.asList()的潜在问题

以下是一个常见的示例:

@Testpublic void test() {    List
list = Arrays.asList("a", "a", "2"); System.out.println(list.size()); // 输出3 list.add("blog.happyjava.cn"); System.out.println(list.size()); // 此行会抛出UnsupportedOperationException}

运行该代码时,第二行list.add("blog.happyjava.cn");会抛出UnsupportedOperationException异常。这一问题的根源在于Arrays.asList()返回的集合类型与我们熟悉的ArrayList有根本区别。

Arrays.asList()返回的集合类型

通过查看源码可以发现,Arrays.asList()实际返回的是Arrays的一个内部类。尽管这个内部类实现了List接口,但其对集合操作的支持大不相同。具体来说:

  • 该内部类的add方法被禁用,无法通过集合操作进行添加、删除或清空操作。

这意味着任何对集合进行修改操作的尝试都会直接引发异常,严重影响开发效率。

为什么Arrays.asList()不能随意修改集合

通过分析Arrays.asList()的实现,我们可以发现其设计初衷并非为动态集合操作提供支持。它的主要目的是快速地将数组转换为一个视图(view),以便于方便操作,而不是提供一个可修改的集合。

从源码可看出,Arrays.asList()返回的集合类直接继承自AbstractList,并在其基础上禁用了关键的集合操作方法。具体来说:

public boolean add(E e) {    add(size(), e);    return true;}public void add(int index, E element) {    throw new UnsupportedOperationException();}

这意味着任何试图通过集合操作进行添加、删除或替换操作的行为都会直接被禁止。

如何避免Arrays.asList()的潜在问题

在实际开发中,为了避免因使用Arrays.asList()而引发的异常,我们可以采取以下措施:

  • 手动创建ArrayList实例:如果需要对集合进行修改操作,可以直接使用new ArrayList(Arrays.asList(...))的方式,将Arrays视图转换为真实的ArrayList实例。

  • 使用集合工具类:可以考虑使用CollectionUtils等工具类,它们能够将数组转换为可修改的集合,例如:

    List
    list = new ArrayList<>(Arrays.asList("a", "a", "2"));
  • 谨慎使用Arrays.asList():只在不需要修改集合的情况下使用Arrays.asList()。例如,用于只读或显示操作时,可以避免不必要的异常。

  • 总结

    Arrays.asList()是一个强大的工具,但其局限性在于返回的集合无法进行修改操作。作为开发人员,了解这一点并根据实际需求选择合适的集合操作方式,是保障开发质量的关键。

    通过上述方法,我们可以避免因使用Arrays.asList()而引发的异常问题,同时确保代码的健壮性。

    转载地址:http://aquj.baihongyu.com/

    你可能感兴趣的文章
    nullnullHuge Pages
    查看>>
    NullPointerException Cannot invoke setSkipOutputConversion(boolean) because functionToInvoke is null
    查看>>
    null可以转换成任意非基本类型(int/short/long/float/boolean/byte/double/char以外)
    查看>>
    Number Sequence(kmp算法)
    查看>>
    Numix Core 开源项目教程
    查看>>
    numpy
    查看>>
    Numpy 入门
    查看>>
    NumPy 库详细介绍-ChatGPT4o作答
    查看>>
    NumPy 或 Pandas:将数组类型保持为整数,同时具有 NaN 值
    查看>>
    numpy 或 scipy 有哪些可能的计算可以返回 NaN?
    查看>>
    numpy 数组 dtype 在 Windows 10 64 位机器中默认为 int32
    查看>>
    numpy 数组与矩阵的乘法理解
    查看>>
    NumPy 数组拼接方法-ChatGPT4o作答
    查看>>
    numpy 用法
    查看>>
    Numpy 科学计算库详解
    查看>>
    Numpy.fft.fft和numpy.fft.fftfreq有什么不同
    查看>>
    numpy.linalg.norm(求范数)
    查看>>
    Numpy.ndarray对象不可调用
    查看>>
    Numpy.VisibleDeproationWarning:从不整齐的嵌套序列创建ndarray
    查看>>
    Numpy:按多个条件过滤行?
    查看>>