本文介绍一种轻量、可维护且无需数据库的方案：通过自定义 `word` 实体类配合 `arraylist` 管理单词与释义，兼顾读写效率、代码整洁性与后续扩展性。
在 Android 开发中，当需要管理结构化数据（如 300+ 个单词及其对应释义）时，避免将单词和释义分别存于两个平行数组（如 String[] words 和 String[] definitions） 是关键设计原则。这种“双数组映射”方式极易因索引错位引发 Bug（例如删除某项后未同步更新两数组），且违背面向对象封装思想。
✅ 推荐做法：定义一个轻量实体类 Word，将语义相关的字段内聚封装：
public class Word {
private final String wordName;
private final String wordDefinition;
public Word(String wordName, String wordDefinition) {
this.wordName = wordName.trim();
this.wordDefinition = wordDefinition.trim();
}
// Getter 方法（必要时可加 setter，但建议不可变以提升线程安全与逻辑清晰度）
public String getWordName() { return wordName; }
public String getWordDefinition() { return wordDefinition; }
@Override
public boolean equals(Object o) {
if (this == o) return true;
if (o == null || getClass() != o.getClass()) return false;
Word word = (Word) o;
return Objects.equals(wordName, word.wordName);
}
@Override
public int hashCode() {
return Objects.hash(wordName);
}
}接着使用 ArrayList
private ArrayList<Word> wordList = new ArrayList<>();
// 示例：从原始文本解析并加载（假设已按行分割为 word-def 对）
List<String> lines = readLinesFromAsset("words.txt"); // 从 assets 加载
for (String line : lines) {
String[] parts = line.split(":", 2); // 假设格式为 "abate: to reduce in intensity"
if (parts.length == 2) {
wordList.add(new Word(parts[0].trim(), parts[1].trim()));
}
}
// ✅ 删除操作简洁安全（自动维护索引连续性）
wordList.removeIf(word -> word.getWordName().equals("obfuscate"));
// ✅ 随机取词、按字母排序、搜索等操作也更直观
Collections.shuffle(wordList); // 打乱用于抽词练习
wordList.sort(Comparator.comparing(Word::getWordName)); // 按单词排序⚠️ 注意事项：
- 性能无须担忧：300 条 Word 对象内存占用极小（每个对象约几十字节），ArrayList 的随机访问 O(1)、遍历 O(n)，删除（removeIf 或 remove(index)）虽涉及元素移动，但对百级数据完全无感知；
- 持久化建议：首次启动时从 assets/words.txt 解析加载，后续可缓存至 SharedPreferences（序列化为 JSON 字符串）或直接保留内存中——除非应用需支持动态增删并长期保存，否则无需引入 SQLite 或 Firebase；
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进阶优化：若未来需高频模糊搜索（如输入 “abat” 匹配 “abate”），可额外构建 TreeSet
存储词干或使用 Trie 结构，但当前场景纯 ArrayList 已足够优雅高效。
总结：用一个类封装一对数据，用一个集合统一管理——这是 Android 轻量级本地数据建模的黄金实践。
