深入理解Java自动装箱拆箱机制(Autoboxing and unboxing)

Java数据类型转换全解析:数字、字符与字符串互转原理与实践 数据类型转换是编程中的基础操作,其核心原理在于不同数据在内存中的表示方式差异。在Java中,数字以二进制补码形式存储,字符本质上是Unicode码点的整数表示,而字符串则是不可变的字符序列容器。理解自动装箱与拆箱机制,以及字符编码(如UTF-8、GBK)在字节流转换中的作用,是确保转换正确性的关键。这项技术的价值在于构建健壮、高效的数据处理逻辑,避免因格式错误或编码不一致导致的程序异常或性能瓶颈。在实际开发中,数据类型转换广泛应用于用户输入解析、配置文件读取、数据序列化与网络通信等场景。本文聚焦于Java中 阅读详情

1、自动装箱与拆箱的定义

装箱就是自动将基本数据类型转换为包装器类型(int-->Integer);

拆箱就是自动将包装器类型转换为基本数据类型(Integer-->int)。

Java中的数据类型分为两类:一类是基本数据类型,另一类是引用数据类型。如下图:

        由上可知Java中的基本数据类型有八种分别是:int(4字节) byte(1字节) short(2字节) long(8字节) float (4字节) double(8字节) char(2字节) boolean(1byte)基本数据类型不是对象,不能使用对象的方法。将基本数据类型转换为对象就是自动装箱的过程。下面是基本数据类型与封装器类之间对应的关系。

基本类型二进制位数分装类
int32(4字节)Integer
byte8(1字节)Byte
long64(8字节)Long
short16(2字节)Short
float32(4字节)Float
double64(8字节)Double
char16(2字节)Character
boolean1(1/8字节)Boolean

2、自动装箱

public static void main(String[] args) {
        int a=3;
        //定义一个基本数据类型的变量a赋值3
        Integer b=a;
        //b是Integer 类定义的对象,直接用int 类型的a赋值    
        System.out.println(b);
        //打印结果为3
}

       上面的代码中 Integer b=a; 一个对象怎么赋值成了基本数据类型的变量,其实这就是自动装箱的过程,上面程序在执行Integer b=a;的时候调用了Integer.valueOf ( int i ) 方法,Integer b=a; 这段代码等同于:Integer b=Integer.valueOf ( a ) 。下面是对 Integer.valueOf ( int i ) 方法简化后的源码:

public static Integer valueOf(int i) {       
        if (i >= -128 && i <= 127)
            return IntegerCache.cache[i + 127];
            //如果i的值大于-128小于127则返回一个缓冲区中已存在的一个Integer对象
        return new Integer(i);
        //否则返回 new 一个Integer 对象
}

       可以看到Integer.valueOf ( a )其实是返回了一个Integer的对象。因此由于自动装箱的存在Integer b=a 这段代码是没有毛病的。其实更简化的来写可以这样:Integer b=3,同样这段代码等价于:Integer b=Integer.valueOf (3 ) 。

上面的这段代码中:IntegerCache.cache[i + 127],下面是简化后的源码:

private static class IntegerCache {

        static final Integer cache[];
        //定义一个Integer类型的数组且数组不可变
        static {  
        //利用静态代码块对数组进行初始化。                     
            cache = new Integer[256];
            int j = -128;
            for(int k = 0; k < cache.length; k++)
                cache[k] = new Integer(j++);
        }

  //cache[]原来是一个Integer 类型的数组(也可以称为常量池),value 从-128到127,
    public static Integer valueOf(int i) {   
        if (i >=-128 && i <= 127)        
            return IntegerCache.cache[i + (-IntegerCache.low)];
            //如果装箱时值在-128到127之间,之间返回常量池中的已经初始化后的Integer对象。
        return new Integer(i);
        //否则返回一个新的对象。
    }
}

       从上面代码可知,IntegerCache 类在初始化的时候,生成了一个大小为 256 的integer 对象的常量池,并且integer.val 的值从-128-127之内,在自动装箱时候,基本数据类型在该范围内的,则直接从该缓存区获取对应的Ingeter对象并返回,超出该范围,则重新创建Ingeter对象并返回;


3、自动拆箱

public static void main(String[] args) {
        Integer b=new Integer(3);
        //b为Integer的对象
        int a=b;
        //a为一个int的基本数据类型
        System.out.println(a);
        //打印输出3。
    }

       当封装类自动拆箱时,其实 int a=b,自动调用了b.intValue()方法,这段代码等价于:int a=b.intValue(),来看看inValue()方法到底是什么,下面是源码:

//自动拆箱时调用的方法,并直接返回基本数据类型
public int intValue() {
     return value;
}
private final int value;
//而自动装箱时,通过构造函数创建对应的封装类,并将该基本数据类型赋值给该类的静态成员变量
public Integer(int value) {
    this.value = value;
}

4、相关题目

自动装箱和拆箱已经解决了,看看下面的代码输出什么:

public static void main(String[] args) {        
        //1
        Integer a=new Integer(123);
        Integer b=new Integer(123);
        System.out.println(a==b);//输出 false
        //分别创建两个封装类对象,比较的对象的引用类型变量,则不相等

        //2 
        Integer c=123;
        Integer d=123;  
        System.out.println(c==d);//输出 true
        //对于同一个值,且值在-128~127范围内,自动装箱时直接返回缓存区已存在的Ingeter对象,则他们的引用类型变量是相等的,c、f为指向同一个对象

        //3
        Integer e=129;
        Integer f=129;
        System.out.println(e==f);//输出 false
        //自动装箱时,值超过了-128~127范围内,重新创建Ingeter对象,则e、f为指向两个对象
        
        //4
        int g=59;
        Integer h=new Integer(59);
        System.out.println(g==h);//输出 true
        //当一个基本数据类型,跟封装类做对比时,封装类会自动拆箱成基本数据类型,然后再比较值得大小
    }

 

Transformer论文解读 Transformer有多牛逼不用多说,时隔7年我们再来看看论文原文,看看这篇深刻改变世界的文章都说了什么。当然逐字逐句解读已经意义不大,我们只列考点。 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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常备不懈 2731

java知识点---装箱拆箱

在Java中,和是指基本数据类型(也称为值类型)与它们对应的包装器类(引用类型)之间相互转换的过程。

u011489056的专栏 2171

Java自动装箱和自动拆箱

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土豆丝的博客 1577

Java基础6:自动拆装箱

Java基础6之自动拆装箱,主要包括自动装拆箱的情景和缓存机制。

u014282578的博客 2001

JAVA中拆箱和装箱

浅谈JAVA中拆箱与装箱 一. 什么是装箱?什么是拆箱? 在Java SE5之前,如果要生成一个数值为10的Integer对象,必须这样进行: Integer i = new Integer(10); 在栈中储存引用变量;该引用变量指向在堆中储存的对象i; 而在从Java SE5开始就提供了自动装箱的特性,如果要生成一个数值为10的Integer对象,只需要这样就可以了: Integer i=1...

qq_37432174的博客 1766
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