如果我有值“foo”,和一个HashMap<String> ftw,其中ftw. containsvalue(“foo”)返回真,我怎么能得到相应的键?我需要遍历hashmap吗?最好的方法是什么?
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对于针对API < 19的Android开发,Vitalii Fedorenko一对一关系解决方案无法工作,因为对象。Equals没有实现。这里有一个简单的替代方案:
public <K, V> K getKeyByValue(Map<K, V> map, V value) {
for (Map.Entry<K, V> entry : map.entrySet()) {
if (value.equals(entry.getValue())) {
return entry.getKey();
}
}
return null;
}
其他回答
试试这个:
static String getKeyFromValue(LinkedHashMap<String, String> map,String value) {
for (int x=0;x<map.size();x++){
if( String.valueOf( (new ArrayList<String>(map.values())).get(x) ).equals(value))
return String.valueOf((new ArrayList<String>(map.keySet())).get(x));
}
return null;
}
您可以将键、值对及其逆函数插入到映射结构中
map.put("theKey", "theValue");
map.put("theValue", "theKey");
使用map.get("theValue")将返回"theKey"。
这是一种快速而肮脏的方法,我已经创建了常量映射,它只适用于少数数据集:
只能包含1 ~ 1对 值集与键集不相交(1-> 2,2 ->3中断它)
你可以使用下面的:
public class HashmapKeyExist {
public static void main(String[] args) {
HashMap<String, String> hmap = new HashMap<String, String>();
hmap.put("1", "Bala");
hmap.put("2", "Test");
Boolean cantain = hmap.containsValue("Bala");
if(hmap.containsKey("2") && hmap.containsValue("Test"))
{
System.out.println("Yes");
}
if(cantain == true)
{
System.out.println("Yes");
}
Set setkeys = hmap.keySet();
Iterator it = setkeys.iterator();
while(it.hasNext())
{
String key = (String) it.next();
if (hmap.get(key).equals("Bala"))
{
System.out.println(key);
}
}
}
}
public static String getKey(Map<String, Integer> mapref, String value) {
String key = "";
for (Map.Entry<String, Integer> map : mapref.entrySet()) {
if (map.getValue().toString().equals(value)) {
key = map.getKey();
}
}
return key;
}
如果你想从value中获取key,最好使用bidimap(双向映射),你可以在O(1)时间内从value中获取key。 但是,这样做的缺点是你只能使用唯一的键集和值集。 在java中有一个数据结构叫Table,它就是map of maps 表< A, B, C > == map < A, map < B, C > > 这里通过查询T.row(a);可以得到map<B,C>,通过查询T.column(B);也可以得到map< a,C>;
在你的特殊情况下,插入C作为某个常数。
它是< a1, b1, 1 > < a2, b2, 1 >,…
如果你通过t。row(a1)——>返回——>的map get keyset这个返回的map。
如果你需要找到键值,那么T.column(b2)——>返回map of——> get keyset of返回map。
与前一种情况相比的优点:
可以使用多个值。 在使用大型数据集时效率更高。
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