集合差集 哈希表 比较数据库中的图片和服务器上的图片,将服务器上的垃圾图片删除

SSH 框架下code:

public String deleRubbishAd(){

int deleADcount = 0;

rubbishADtp = configDao.rubbishADtp();
//数据库中的广告图片集合

Map<Object,Object> shujuku= new HashMap<Object,Object>();

File adfile = new File("C://Program Files//Apache Software Foundation//Tomcat 6.0//webapps//plpwmanagers//yesilovepjustdoit2014//AdImg");

String adarray[];

adarray=adfile.list();    
//服务器上的广告图片数组,由于IE存储机制,从服务器上的得到的文件都包含有一个Thumbs.db的缩略的文件,在此无须处理

//将数据库广告图片放入map 中

for(Object shujukuad:rubbishADtp){

shujuku.put(shujukuad, shujukuad);

}

List<Object> diffentTp= new ArrayList<Object>();
//用来存储差异的图片

//循环判断服务器中的图片哪些是数据库中没有的

for(String fuwuqi:adarray){

if(shujuku.containsKey(fuwuqi)==false){

diffentTp.add(fuwuqi);

}

}

//循环删除差异的图片

for(int i =0;i<diffentTp.size()-1;i++){ //Thumbs.db 文件无须处理

//找到服务器上的差异图片

File filead= new File(ServletActionContext.getServletContext().getRealPath("yesilovepjustdoit2014/AdImg")+"/"+diffentTp.get(i));

filead.delete();

deleADcount++;  //记录删除了多少张差异图片

}

rubbADmap.put("lajiadcount", diffentTp.size()-1);

rubbADmap.put("deleadcounts",deleADcount);

return "delerubbishADsuc";  //返回结果为垃圾图片张数,删除图片张数

}

集合差集 哈希表 比较数据库中的图片和服务器上的图片,将服务器上的垃圾图片删除

时间: 2024-10-11 22:27:39

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Java List集合和哈希表

List集合和Set集合,先来看List集合. List集合存储元素的特点: 1.有序(List集合中的元素有下标):存进去是什么样,取出来还是什么样 2.可重复 可以结合以下的简单代码来看一看. import java.util.*;public class ListTest01{ public static void main(String[] args){   List l=new ArrayList();   l.add(100);   l.add(32);   l.add(32); 

11、C#基础整理(特殊集合和哈希表)

特殊集合:队列.栈 一.栈Stack类:先进后出,没有索引 Stack ss = new Stack(); 1.增加数据:push :将元素推入集合 ss.Push(3); ss.Push(5); ss.Push(7); 2.获取数据:(1)peek返回位于stack顶部的对象但不移除(获取最后一个进入的元素的值) Console.WriteLine(ss.Peek());//7 (2)pop将元素一个个弹出集合(读取并移除) Console.WriteLine(ss.Pop());//7 Co

Stack集合 Queue队列集合 Hashtable哈希表

Stack集合 干草堆集合 栈集合 栈;stack,先进后出,一个一个赋值,一个一个取值,安装顺序来. 属性和方法 实例化 初始化 Stack st = new Stack(); 添加元素 1 个数 2 Console.WriteLine(st.Count); 3 只要使用一次pop方法,就会从最后一个元素开始排除 弹出 4 Console.WriteLine(st.Pop()); 5 Console.WriteLine(st.Count); 6 只想查看不弹出 7 Console.WriteL

集合框架--哈希表

其中拉链法只是解决冲突的一种算法而已 原文地址:https://www.cnblogs.com/dreamHighMjc/p/8146490.html

哈希表工作原理 (并不特指Java中的HashTable)

1. 引言         哈希表(Hash Table)的应用近两年才在NOI中出现,作为一种高效的数据结构,它正在竞赛中发挥着越来越重要的作用.  哈希表最大的优点,就是把数据的存储和查找消耗的时间大大降低,几乎可以看成是常数时间:而代价仅仅是消耗比较多的内存.然而在当前可利用内存越来越多的情况下,用空间换时间的做法是值得的.另外,编码比较容易也是它的特点之一.         哈希表又叫做散列表,分为“开散列” 和“闭散列”.考虑到竞赛时多数人通常避免使用动态存储结构,本文中的“哈希表”仅

计算数据库中各个表的数据量和每行记录所占用空间--添加架构信息-读后感及知识整理

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深入理解哈希表

有两个字典,分别存有 100 条数据和 10000 条数据,如果用一个不存在的 key 去查找数据,在哪个字典中速度更快? 有些计算机常识的读者都会立刻回答: “一样快,底层都用了哈希表,查找的时间复杂度为 O(1)”.然而实际情况真的是这样么? 答案是否定的,存在少部分情况两者速度不一致,本文首先对哈希表做一个简短的总结,然后思考 Java 和 Redis 中对哈希表的实现,最后再得出结论,如果对某个话题已经很熟悉,可以直接跳到文章末尾的对比和总结部分. 哈希表概述 Objective-C 中

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Redis源码研究-哈希表 Category: NoSQL数据库 View: 10,980 Author: Dong 作者:Dong | 新浪微博:西成懂 | 可以转载, 但必须以超链接形式标明文章原始出处和作者信息及版权声明 网址:http://dongxicheng.org/nosql/redis-code-hashtable/ 本博客的文章集合:http://dongxicheng.org/recommend/ 本博客微信公共账号:hadoop123(微信号为:hadoop-123),分享