您现在的位置：程式碼之家 >> 編程語言 > >> Java 程式設計 >> Java 程式設計入門

Java 數組完全指南：初始化、拷貝、排序、轉換與去重實戰

編輯：Java 程式設計入門

數組 vs 容器：三大核心差異

維度	數組	容器
效能	最高（連續記憶體、直接索引）	略低（封裝層、動態擴容）
類型安全	編譯期強類型	泛型擦除，運行期無類型
基本類型	直接存儲 `int[]` 等	需自動裝箱 `Integer`
長度	固定不可變	動態擴容

**建議**：現代 Java 優先用容器；證明效能瓶頸在數組時再重構。

初始化全模式

// 靜態初始化
int[] a1 = new int[5];
int[] a2 = new int[]{1,2,3,4};
int[] a3 = {1,2,3,4}; // 僅聲明處可用

// 動態初始化
int[] a4;
a4 = new int[10];

// 多維數組（必須給第一維長度）
int[][] m1 = new int[3][];
int[][] m2 = new int[][]{{1,2},{3,4,5}};
int[][][] m3 = new int[][][]{{{1,2},{3,4}}};

// 自定義類型數組
Dummy[] objs = {new Dummy(), new Dummy()};
Dummy[] objs2 = new Dummy[5]; // 元素預設 null，需逐個 new

length 唯一屬性

array.length（屬性，非方法）獲取**分配長度**，而非有效元素數。
多維數組 length 僅返回第一維長度。
區別 String.length()（方法）。

數組拷貝三大方式

方式	語法	特點
for 循環	手動逐元素賦值	靈活、效能最低
clone()	arr.clone()	淺拷貝、整體複製、不可指定範圍
System.arraycopy()	`System.arraycopy(src, srcPos, dest, destPos, len)`	原生優化、最快、支援區間、基本/引用類型通用

int[] src = {0,1,2,3,4,5,6};
int[] dest = new int[7];
System.arraycopy(src, 0, dest, 3, 3);
// dest → {0,0,0,0,1,2,6}

// 自我覆蓋移動
System.arraycopy(src, 0, src, 3, 3);
// src → {0,1,2,0,1,2,6}

注意：arraycopy 不自動裝箱/拆箱，源目類型必須兼容。

數組比較

// 一維
Arrays.equals(int[], int[]); // 長度+對應元素皆等

// 多維
Arrays.deepEquals(Object[][], Object[][]); // 遞歸深度比較

排序與查找

Arrays.sort()：基本類型雙軸快排，對象穩定歸並排序（需 Comparable 或 Comparator）。
Arrays.binarySearch()：**前提已排序**，否則結果不可預期。

數組與容器互轉

// 數組 → List（基本類型數組會變成單元素 List）
String[] strArr = {"a","b"};
List<String> list = Arrays.asList(strArr); // 固定長度 List，不可增刪

// 基本類型陷阱
int[] prim = {1,2};
List<int[]> wrong = Arrays.asList(prim); // [[I@hash]
Integer[] boxed = {1,2};
List<Integer> right = Arrays.asList(boxed); // [1,2]

// List → 數組
List<String> list = new ArrayList<>();
list.add("x");
String[] arr = list.toArray(new String[0]); // 推薦 new String[0] 讓 JVM 推斷大小

去重實戰：List 過濾法

public static String[] unique(String[] arr) {
    List<String> list = new ArrayList<>();
    for (String s : arr) if (!list.contains(s)) list.add(s);
    return list.toArray(new String[0]);
}

// 效能測試（含裝箱開銷）
Double[] data100k = randomDoubles(100_000);
Double[] data1M   = randomDoubles(1_000_000);
// 100k → ~577ms, 1M → ~5663ms（O(n²) contains 導致）

**大數據量去重建議**：改用 HashSet（O(n)）或排序後相鄰比較（O(n log n)）。