关于java数组的声明及创建

18、Java 数组的声明、创建与使用 本文详细介绍了 Java 中数组的声明、创建与使用方法,包括数组的初始化方式、元素操作、异常处理机制等内容。通过多个示例程序演示了如何使用数组进行数据统计、计算、图形化展示等常见操作,并提供了注意事项和最佳实践,帮助开发者更好地理解和应用数组。 阅读详情

关于java数组的声明及创建

我们在之前的文章中,了解方法的时候,都涉及到了数组的知识,但是没有放在前面给大家去深入,我们本篇文章中,先初步了解一下数组,数组的概念,数组的定义及创建等,还是秉持理解学习的思想,结合实际的代码去深入😀

数组的定义

  • 数组是一个相同类型数据的有序集合。

这句话大家可以理解为一个足球队,或者篮球队,每个队员都有自己的编号,比如NBA的库里是30号😀

一个标准的篮球队是由12个人,12个人每个人都有自己的编号,12个人组成一个数组。

  • 数组描述的相同类型的若干数据。
  • 数组一定是按照先后顺序排列组合而成。
  • 定义变量可以是多个,但是定义数组就一个。
public class Demo
{
    public static void main(String[] args)
    {
        int a =1;//变量需要一个一个去定义
        int b =2;
        
        int[] num = new int[10];//数组定义代表一组数。具体的方法下文会说明。
    }
}

数组的声明及创建

  • 首先,必须声明数组变量,在程序中才可以使用数组。
  • 数据类型[] + 数组名; 或 数据类型 + 数组名字[];
  • 上述的两种声明方式都是可以的,但是后边的那种是C和C++常用的,所以我们在声明的时候尽量用前面那种😊。
public class Demo
{
    public static void main(String[] args)
    {    
        int[] num;//常用
        
        int num1[];//C和C++
    }
}
  • 数组的创建:
  • 数组名字 = new 数据类型[范围];
public class Demo
{
    public static void main(String[] args)
    {    
        int[] num;
        
        num = new int[10];//存放10个int类型的数字,创建一个数组
        
    }
}
  • 所以我们可以直接简化,直接声明+创建
public class Demo
{
    public static void main(String[] args)
    {    
        int[] num = new int[10];//存放10个int类型的数字,创建一个数组    
    }
}

数组赋值

  • 我们给数组赋值一下,但是先要了解一下数组中元素的概念。
  • 每个数据在数组中都称之为数组元素,每个元素都可以通过下标去访问。
  • 数组中的元素是通过索引访问的,数组的索引从0开始。
public class Demo
{
    public static void main(String[] args)
    {    
        int[] num = new int[10];
        
        nums[0]=1;//数组的索引从0开始
        nums[1]=2;
        nums[2]=3;
        nums[3]=4;
        nums[4]=5;
        nums[5]=6;
        nums[6]=7;
        nums[7]=8;
        nums[8]=9;
        nums[9]=100;
        
    }
}
  • 我们for循环来计算一下所有元素的合,这里就引入了一个获取数组长度的用法。
  • array.length 获取数组的长度。
public class Demo
{
    public static void main(String[] args)
    {    
        int[] num = new int[10];
        
        nums[0]=1;//数组的索引从0开始
        nums[1]=2;
        nums[2]=3;
        nums[3]=4;
        nums[4]=5;
        nums[5]=6;
        nums[6]=7;
        nums[7]=8;
        nums[8]=9;
        nums[9]=100;
        
        int sum=0;//声明总和变量,初始值是0
        
        for(int i=0;i<nums.length;i++)//判断i和数组长度的大小
        {
            sum=sum+num[i];
        }
        
        System.out.println("总和为:"+sum);
    }
}

因为我们定义创建数组的时候,给的范围是10,所以数组的长度就是10,但是由于从0开始,所以排序为0-9。

我们分解一下for循环中的执行语句 sum=sum+num[i];

1、当 i = 0 的时候,sum=0+num[0] = 0+1=1

2、循环,i++,i = 1 的时候,sum = 1 + num[1] = 1 + 2 = 3

3、循环,i++,i = 2 的时候,sum = 3 + num[2] = 3 + 3 =6 依次往下循环,直到结束。

我们运行一下上述的代码,可以看到执行结果是

总和为:145
    
进程结束.....

理解数组

  • 其长度是确定的。数组一旦被创建,它的大小就是不可以改变的。
  • 其元素必须是相同类型,不允许出现混合类型。
  • 数组中的元素可以是任何数据类型,包括基本类型和引用类型。
  • 数组变量属引用类型,数组也可以看成是对象,数组中的每个元素相当于该对象的成员变量。
  • 数组本身就是对象,Java中对象是在堆中的,因此数组无论保存原始类型还是其他对象类型,数组对象本身是在堆中的。

我们在后面的文章中,会说明堆,栈等知识,数组的基本声明,创建对象,用法,就是以上的内容,大家可以多写代码反复的理解一下😀

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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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