java中的static

谈谈Java中的static 摘要:本文详细介绍了Java中static关键字的特性与应用。static可修饰变量、方法和类,具有共享性、优先加载等特点。静态成员变量在内存中只有一份拷贝,生命周期与类相同;静态方法可直接通过类名调用,不能使用this/super;静态代码块在类加载时执行;静态内部类只能访问外部类静态成员。最后探讨了static final组合的特性,指出容器类型变量虽然不可改变引用,但可修改其内容。这些特性为Java程序设计提供了重要的共享机制和初始化方式。 阅读详情
学习本文你到底要学到什么:
1、 
static在java中到底代表什么,为何要用它?
2、 
static在java中怎么用?
3、 
static  有那些特点和使用的“局限”?


1、 
static在java中到底代表什么,为何要用它?
 
          static――静态――“指定位置“
 
          首先,我们来看看java的内存:java把内存分为栈内存和堆内存,栈内存用来存放一些基本类型的变量和数组及对象的引用变量,而堆内存主要是来放置对象的。
 
            用static的修饰的变量和方法,实际上是指定了这些变量和方法在内存中的“固定位置”-static  storage。既然要有“固定位置”那么他们的“大小”似乎就是固定的了,有了固定位置和固定大小的特征了,在栈中或堆中开辟空间那就是非常的方便了。如果静态的变量或方法在不出其作用域的情况下,其引用句柄是不会发生改变的。
 
            我们常看到:static变量有点类似于C中的全局变量的概念;静态表示的是内存的共享,就是它的每一个实例都指向同一个内存地址。把static拿来,就是告诉JVM它是静态的,它的引用(含间接引用)都是指向同一个位置,在那个地方,你把它改了,它就不会变成原样,你把它清理了,它就不会回来了。我们常可看到类似以下的例子来说明这个问题:

[java]  view plain copy
  1. class Student{  
  2.       static int numberOfStudents=0;  
  3.       Student(){  
  4.              numberOfStudents++;  
  5.        }  
  6. }  


创建两个Student实例, stu1=new Student();   tu2=new  Student();     

每一次创建一个新的Student实例时,成员numberOfStudents都会不断的递增,并且所有的Student实例都访问同一个numberOfStudents变量,实际上int  numberOfStudents变量在内存中只存储在一个位置上。
 
                       

  
      多个实例共享一个变量似乎不足以让我们对static那么的热情,实际上java引入static却有另外的含义:

 
            (1)、引用static的方法和变量,不需要和实例捆绑在一起,这可以提高代码的编写的效率,这样的例子我们随处可见;
 
            (2)、java的主类中main()方法本身就是一个static的,所以main方法的执行就是在没有产生新的实例的情况;对于静态的东西,JVM在加载类时,就在內存中开辟了这些静态的空间,所以虽没有静态的main()方法但是程序还是执行了,不过抛出来了无main()方法的异常。这也不知算不算是java的一个漏洞;
 
            (3)、如果需要创建一个脱离于实例的变量或方法(只与整个类有关),那么用static作修饰是再好不过了,如我们经常看到要统计实例实现的个数(通常的例子就是计数)。
 
            (4)、使用一种静态的方法的编程通常叫做防御(defensive)编程,它可以在API供应商突然中断支持的情况下保护代码   


2、 
static在java中怎么用?
 
          使用static时,要记着我阐述的static代表什么。
 
            static使用非常的简单,如果要修饰一个静态块只需:staic  {……..}即可(常用静态块来初始化一些变量);
       
静态方法就参照main()的形式:访问标识  static  returnType  method(…)  {};
       静态变量就是:static 
type  fields;
 
          在使用静态的方法时,可以直接用类名来引用,不需要创建实例(当然创建实例也是可以的),例如,System.out,String.valueOf()等等。

3、 
static  有那些特点和使用的“局限”?
 
          从上面的分析可知,static的东西在类加载时,就分配了内存空间,即编译时就为这些成员变量的实例分配了空间。
 
            那么在static块内和方法体内,我们能给它放一个在内存中还没有着落的变量?显然与我们先前所说的相左。static的东西,人家是在static  storage中有“指定位置“的,如果我们茫然的在static的作用域中放置一个普通的变量,那么编译时JVM就毫不客气的给你个异常:
non-static 
variable  a  cannot  be  referenced  from  a  static  context或non-static  method  Test()  cannot  be  referenced  from  a  static  context(注:Test()是我试验时的一个例子),除非我在static中现场开辟空间,用new来要内存。
对于static的初始化问题,我们还是值得讨论的。现看下面的例子:
[java]  view plain copy
  1. //StaticInit show the static decorated initialization   
  2.   
  3. package com.blogchina.qb2049;  
  4. public class StaticInit  
  5. {  
  6.     static int i;  
  7.     int a;  
  8.     public StaticInit()  
  9.     {  
  10.        a=6;  
  11.        System.out.println("a 的初始化"+a);  
  12.     }   
  13.     public static void main(String[] args)  
  14.    {  
  15.      new StaticInit();  
  16.    }  
  17.    static   
  18.    {  
  19.       i=5;  
  20.       System.out.println("i 的初始化"+i);  
  21.    }  
  22. }  
  23. 运行结果如下:i 的初始化5  
  24.                        a 的初始化6   
  25.        静态块的初始化要早于非静态的,原因就是在于这些东西是在类装载时就开始初始化了。  
  26.        说起static的“局限“,总结起来就是:在static的方法中仅能够调用其他的static方法和static变量;  
  27.        在static方法中不能以任何方式引用this或super;static变量在定义时必须进行初始化,并且初始化的时间早于非静态。  
  28.        还有一个局限我需要具体的说明一下,static的变量的初始化仅能一次,如下例:  
  29.   
  30.     //Static.java, initialize only one  
  31.      class T1{     
  32.         static int t=1;  
  33.         T1(int b){  
  34.             t=b;  
  35.         }  
  36.      }  
  37.     public class Static  
  38.      {  
  39.         T1 t1=new T1(2);  
  40.         T1 t2=new T1(3);  
  41.         T1 t3=new T1(4);  
  42.         public Static()  
  43.         {  
  44.           System.out.println("t1: "+t1.t);  
  45.           System.out.println("t2: "+t2.t);  
  46.           System.out.println("t3: "+t3.t);  
  47.        }  
  48.        public static void main(String args[])  
  49.        {  
  50.          new Static();  
  51.        }  
  52.     }  


[plain]  view plain copy
  1. 运行结果为: t1: 4  
  2.                   t2: 4  
  3.                   t3: 4  


该static变量只是接受了最后一次的初始化.实际这还是我们先前提到的多个实例共享一个静态的变量的问题。
总之,static就是给我们一个这样的忠告:static的东西在编译时,就已向内存要到了存取空间了。
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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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雨溪的博客 907

java static int a_java中static作用详解

static表示“全局”或者“静态”的意思,用来修饰成员变量和成员方法,也可以形成静态static代码块,但是Java语言中没有全局变量的概念。被static修饰的成员变量和成员方法独立于该类的任何对象。也就是说,它不依赖类特定的实例,被类的所有实例共享。只要这个类被加载,Java虚拟机就能根据类名在运行时数据区的方法区内定找到他们。因此,static对象可以在它的任何对象创建之前访问,无需引用任...

weixin_32365089的博客 3259

Java中的static

学习本文你到底要学到什么: 1、 static在java中到底代表什么,为何要用它? 2、 static在java中怎么用? 3、 static 有那些特点和使用的“局限” 1、 static在java中到底代表什么,为何要用它?       static――静态――“指定位置“       首先,我们来看看java的内存:java把内存分为栈内存和堆内存,栈内存用来存放一些基本类型的

水寒 2933

c static java static_C C++ Java中的static

【原文出处】:http://hi.baidu.com/aezealer/blog/item/fb8fdd438113c8169213c6c5.html术语“static”有段不寻常的历史。起初,在C中引入关键字static是为了表示退出一个块后仍然存在的局部变量。在C中static实际通常有两种含义:一是在声明局部变量时,表示该局部变量的值在函数调用结束后不消失而保留原值,即其占用的存储单元不释放...

weixin_39719165的博客 192

java 中static 类详解_java中的static详解

java中的static详解如果一个类成员被声明为static,它就能够在类的任何对象创建之前被访问,而不必引用任何对象。static 成员的最常见的例子是main( ) 。因为在程序开始执行时必须调用main() ,所以它被声明为static。声明为static的变量实质上就是全局变量。当声明一个对象时,并不产生static变量的拷贝,而是该类所有的实例变量共用同一个static变量,例如:声明...

weixin_27012835的博客 2023

java static final 内存_Java中的static和final

java中的static和final此篇文章是记录我在学习Java中static和final关键字的笔记。static:一、static变量:按照是否静态的对类成员变量进行分类可分两种:一种是被static修饰的变量,叫静态变量或类变量;另一种是没有被static修饰的变量,叫实例变量。两者的区别是:对于静态变量在内存中只有一个拷贝(节省内存),JVM只为静态分配一次内存,在加载类的过程中完成静态...

weixin_33321740的博客 213

java static 括号_Java中的 static{ …… } 是什么意思?

展开全部关于Java中的static{}块,通过调试以62616964757a686964616fe78988e69d8331333337396237下两个程序就能弄清楚用途:1、第一个小程序packagecom.babyDuncan.Sohu;publicclasstestStatic{static{intx=5;}staticintx,y;publicstaticvoi...

weixin_42524842的博客 709
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