JAVASE基础学习-Day15

本文深入探讨 Java 中 String 类的特性,包括其不变性、构造方法、常用方法等,并解析 String 对象如何通过重写 equals 方法实现高效比较。此外,还介绍了如何使用 substring 方法截取字符串。

1.API 是JAVA SRC.JAR中提供的类

2.equals类

    多态调用时不能调用子类的特有属性

    需要进行强制类型转换

3.toString类

    在输出语句中,写的是一个对象,默认调用对象的toString方法。

4.String类的概念和不变性

    String所有都是对象,所有“”都是String的对象

5.

    ""默认建立一个value数组

    String重写了equals方法,检查字符串的每一个字符是否相同

6.String类里的构造方法

    String(byte[] bytes){

        }

    将字符数组中每个字符,查询编码表,返回对应结果

    字节是负数,返回的是汉字,一个汉字用2字节表示

    String(char [] value){

    }

    将字符数组变成字符串

7.String的方法   

     String substring(int beginindex,int endindex){

        }获取字符串的一部分,返回一个新的字符串,需要用新的变量接收

    判断前后缀方法,判断是否包含某字符,查找一个字符在字符串中第一次出现的索引,若不存在返回-1;


内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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