Java流程控制|顺序、选择和循环结构

Java中的流程控制语句:顺序结构,选择结构,循环结构; Java中的流程控制语句 -流程控制语句中的结构分类 在Java中,流程控制语句主要分为三类:顺序结构,选择结构,循环结构。 目录 Java中的流程控制语句 ·流程控制语句中的结构分类 1.顺序结构 2.选择结构 1>if语句 2>switch语句 3.循环结构 1>for循环 2>while循环 3>do while循环 总结... 阅读详情

一.顺序结构

  • Java的基本结构就是顺序结构,除非特别指明,否则就按照顺序一句一句执行。顺序结构是最简单的算法结构
public static void main(String[] args) {
    System.out.println("one");
    System.out.println("two");
    System.out.println("three");
    System.out.println("four");
}
//按照自上而下的顺序执行!依次输出。

二.选择结构

1.if单选择结构

  • if语句对条件表达式进行一次测试,若测试为真,则执行下面的语句,否则跳过该语句。
if(布尔表达式){
  //如果布尔表达式为true将执行的语句
}
//如果布尔表达式为false则跳过上面的if语句
//例子
public static void main(String[] args) {
    String s1="hello";
    if (s1.equals("hello")){
        System.out.println("YES");
    }
}
//输出结果:YES

2.if双选择结构

  • 我们需要有两个判断,需要一个双选择结构,所以就有了if-else结构。
if(布尔表达式){
	//如果布尔表达式的值为true
}else{
	//如果布尔表达式的值为false
}
//例子
public static void main(String[] args) {
    boolean s2=false;
    if (s2){
        System.out.println("true");
    }else {
        System.out.println("false");
    }
}
//输出结果:false

3.if多选择结构

  • if 语句至多有 1 个 else 语句,else 语句在所有的 else if 语句之后。
  • if 语句可以有若干个 else if 语句,它们必须在 else 语句之前。
  • 一旦其中一个 else if 语句检测为 true,其他的 else if 以及 else 语句都将跳过执行。
if(布尔表达式 1){
//如果布尔表达式 1的值为true执行代码
}else if(布尔表达式 2){
//如果布尔表达式 2的值为true执行代码
}else if(布尔表达式 3){
//如果布尔表达式 3的值为true执行代码
}else {
//如果以上布尔表达式都不为true执行代码
}
//例子
public static void main(String[] args) {
    Scanner scanner = new Scanner(System.in);
    System.out.print("请输入成绩:");
    int score = scanner.nextInt();
    if (score>100){
        System.out.println("成绩输入有误");
    }else if (score>=60){
        System.out.println("成绩合格");
    }else {
        System.out.println("成绩不合格");
    }
}
/*
	输出结果:
	请输入成绩:80
	成绩合格
*/

4.嵌套的if结构

if(布尔表达式 1){
	//如果布尔表达式 1的值为true执行代码
    if(布尔表达式 2){
        //如果布尔表达式 2的值为true执行代码
    }else{
        //如果布尔表达式 2的值为false执行代码
    }
}else{
    //如果布尔表达式 1的值为false执行代码
}

5.switch多选择结构

switch(expression){
    case value :
    //语句
    break; //可选
    case value :
    //语句
    break; //可选
    //你可以有任意数量的case语句
    default : //可选
    //语句
}
  • switch 语句中的变量类型可以是: byte、short、int 或者 char。从 Java SE 7 开始,switch 支持字符串 String 类型了,同时 case 标签必须为字符串常量或字面量。
public static void main(String[] args) {
    String name="张三";
    switch(name)
    {
        case "张三":
            System.out.println("张三在");
            break;
        case "李四":
            System.out.println("李四在");
        default:
            System.out.println("未知姓名");
    }
}
//输出结果:张三在
  • switch 语句可以拥有多个 case 语句。每个 case 后面跟一个要比较的值和冒号。case 语句中值的数据类型必须与变量的数据类型相同。
  • 当变量的值与 case 语句的值相等时,那么 case 语句之后的语句开始执行,直到 break 语句出现 才会跳出 switch 语句。
  • 当遇到 break 语句时,switch 语句终止。程序跳转到 switch 语句后面的语句执行。case 语句不必要包含 break 语句。如果没有 break 语句出现,程序会继续执行下一条 case 语句,直到出现 break 语句。
public static void main(String[] args) {
    int a=2;
    switch(a)
    {
        case 1:
            System.out.println("我是1");
            break;
        case 2:
            System.out.println("我是2");
        case 3:
            System.out.println("我是3");
            break;
        default:
            System.out.println("跳出");
    }
}
//输出结果:
//我是2
//我是3
  • switch 语句可以包含一个 default 分支,该分支一般是switch语句的最后一个分支(可以在任何位置,但建议在最后一个)。default 在没有 case 语句的值和变量值相等的时候执行。
public static void main(String[] args) {
    char character='b';
    switch(character)
    {
        case 'a':
            System.out.println("我是a");
            break;
        case 'b':
            System.out.println("我是b");
        default:
            System.out.println("跳出");
        case 'c':
            System.out.println("我是c");
            break;
    }
}
/*
	当character='b'时输出结果:    
	我是b						
	跳出
	我是c
	
	当character='c'时输出结果:
	我是c
	
	当character='d'时输出结果:
	跳出
	我是c
*/

三.循坏结构

1.while循环

  • 循环条件一直为true就会造成无限循环,正常的业务编程中应该尽量避免死循环。
while( 布尔表达式 ) {
	//循环内容
}
//例子
public static void main(String[] args) {
    int i = 0;
    int sum = 0;
    while (i <= 100) {
        sum = sum+i;
        i++;
    }
    System.out.println("Sum= " + sum);
}
//输出结果:Sum= 5050

2.do…while 循环

  • while先判断后执行。dowhile是先执行后判断。dowhile总是保证循环体会被至少执行一次,这是他们的主要差别。
do {
	//代码语句
}while(布尔表达式);
//例子
public static void main(String[] args) {
    int i = 0;
    int sum = 0;
    do {
    sum = sum+i;
    i++;
    }while (i <= 100);
    System.out.println("Sum= " + sum);
}
//输出结果:Sum= 5050

3.for循环

for(初始化; 布尔表达式; 更新) {
	//代码语句
}
//例子 打印99乘法表
public static void main(String[] args) {
    for (int i = 1; i <= 9 ; i++) {
        for (int j = 1; j <= i; j++) {
            System.out.print(j + "*" + i + "=" + (i * j)+ "\t");
        }
        System.out.println();
    }
}
/*
	输出结果:
	1*1=1	
    1*2=2	2*2=4	
    1*3=3	2*3=6	3*3=9	
    1*4=4	2*4=8	3*4=12	4*4=16	
    1*5=5	2*5=10	3*5=15	4*5=20	5*5=25	
    1*6=6	2*6=12	3*6=18	4*6=24	5*6=30	6*6=36	
    1*7=7	2*7=14	3*7=21	4*7=28	5*7=35	6*7=42	7*7=49	
    1*8=8	2*8=16	3*8=24	4*8=32	5*8=40	6*8=48	7*8=56	8*8=64	
    1*9=9	2*9=18	3*9=27	4*9=36	5*9=45	6*9=54	7*9=63	8*9=72	9*9=81
*/

4.增强for循环

for(声明语句 : 表达式)
{
//代码句子
}
//例子
public static void main(String[] args) {
    int [] numbers = {10, 20, 30, 40, 50};
    for(int x : numbers ){
        System.out.print( x );
        System.out.print("\t");
    }
}
//输出结果:10	20	30	40	50
UVM概述及uvm_component和uvm_object(一) UVM:Universal Verification Methodology(通用验证方法学) UVM:是建立在systemverilog平台上的一个库,提供了一系列的接口,让我们能够更方便的进行验证。验证平台组成: Driver:用来把不同的激励施加给DUT; Monitor:用来检测DUT的输出; Scoreboard:专门用来比较期望值与monitor检测到的DUT输出; Refer 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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光步前台收银系统系统功能:商品销售、商品退货、挂单、收银员权限、会员销售、单品取消、整单取消、商品查询、脱机销售、脱机数据上传,基本资料下载,开钱箱、小票打印、收款结算,支持多币种付款方式(现金、储值卡、礼券、微信等),支持多种促销。运行环境:.net 4.0登陆信息用户名:1001 密码:123456内置商品信息,商品编码可输入00001000 - 00010000,测试效果相关功能键F5 结算 F9挂单 F11商品查询 F8退货 Insert单品取消 Del整单取消 F12开钱箱F2 会员 Ctrl+Z退出系统 Home 锁屏 相关源码待公开

Java流程控制02——顺序结构,选择结构,循环结构

Java流程控制02——顺序结构,选择结构,循环结构 顺序结构 Java的基本结构就是顺序结构,除非特别指明,否则就按照顺序一句一句执行 顺序结构是最简单的算法结构。 语句与语句之间,框与框之间是按从上到下的顺序进行的,它是由若干个依次执行的处理步骤组成的,它是任何一个算法都离不开的的一种基本算法结构 选择结构 if单选结构 语法:if(布尔表达式){ ​ //如果布尔表达式为true将执行的语句 ​ } if双选结构 语法:if(布尔表

万里顾一程的博客 585

IEM模型,地表粗糙度模拟

利用微波反演土壤水分时候,利用IEM模型可以实现对随机地表的模拟

Java中的流程控制 顺序结构 选择结构 循环结构 个人Java学习笔记(详细)

文章目录Java流程控制一、用户交互Scanner二、顺序结构三、选择结构if单选择结构if双选择结构if多选择结构嵌套的if结构switch多选择结构四、循环结构while循环do...while循环for循环五、break & continue Java流程控制 一、用户交互Scanner 输入语句Scanner 基本的语法 Scanner s = new Scanner(Sy...

爱写代码的文科男的博客 1926

Java 流程控制语句详解:顺序、判断、选择与循环结构

本文摘要: Java流程控制语句分为三类:顺序结构、判断结构和循环结构。判断结构包括if语句(单分支、双分支和多分支)和switch语句,用于根据不同条件执行不同代码块。循环结构包含for循环、while循环和do-while循环,用于重复执行特定代码。for循环适用于明确循环次数的情况,while循环适用于不确定次数但知道终止条件的情况。文中通过多个实例(如考试成绩判断、工作日区分、数字求和等)详细演示了各种控制语句的使用方法,并比较了它们的适用场景和特点。

sxjaaa的博客 928

15 java流程控制 _ 2 _结构__顺序、选择、循环

java流程控制 _ 2 _结构__顺序、选择、循环 顺序结构 java的基本结构就是顺序结构,除非特别说明,否则就按照顺序一句一句地执行。 顺序结构是最简单的算法结构 语句与语句之间,框与框之间是按照从上而下的顺序进行的,它是由若干个依次执行的处理步骤组成的, 它是任何一个算法都离不开的一种基本算法结构 选择结构 if单选择结构 我们很多时候需要去判断一个东西是否可行,然后我们才去执行,这样一个过程在程序中用if语句来表示。 语法: if(布尔表达式){ //如果布尔表达

wang_luwei的博客 261

java流程控制-Scanner,顺序、选择、循环结构,break,continue

java流程控制1.Scanner对象2.顺序结构3.选择结构4.循环结构while循环do...while循环for循环增强for循环5.break continue 1.Scanner对象 实现程序和人的交互,Scanner类可以获取用户的输入,Java.util.Scanner是java5的新特性; 基本语法格式:Scanner s = new Scanner(System.in); 通过Scanner类的next()与nextLine(方法获取输入的字符串,在读取前我们一般需要使用hasNext(

qq_44104879的博客 372

java中流程控制结构_java中的流程控制语句(顺序结构,选择结构,循环结构)...

首先呢,流程控制可以分为三类:顺序结构选择结构循环结构顺序结构定义:顺序结构就是代码从主函数开始由上至下依次执行。public class Demo {public static void main(String[] args) {System.out.println("程序开始了...");System.out.println("我爱Java");System.out.println("程序结束...

weixin_42364392的博客 182

【JAVA语言-第3话】流程控制 之 顺序、选择、循环结构

【JAVA语言-第3话】流程控制 之 顺序、选择、循环结构

Zenghaiyue_1999的博客 431

java流程控制(顺序、选择、循环结构)

java流程控制(顺序、选择、循环结构)

m0_49025634的博客 392

java比赛评级顺序输出_JavaSE流程控制(Scanner,顺序结构,选择结构,循环结构,break和continue)...

流程控制用户交互Scanner1.Scanner对象Java提供了一个工具类可以获取用户的输入。java.util.Scanner是Java5的新特性,通过Scanner类来获取用户的输入。Scanner s = new Scanner(System.in);2.next & nextLinepublic static void main(Stirng[] args){Scanner sc...

weixin_35971306的博客 174
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