在Java中数组的概念以及对一个数组进行排序

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1、
首先,了解什么是数组。
数组就是存储多个数据的容器,这里面的数据类型必须全部相同。
他的特点:
(1)在Java中,数组中元素的数据类型是相同的;
(2)数组被初始化以后,他在内存中所占的空间就被固定下来了,因此数组的长度是固定的;
(3)即使数组中的内容被清空,但是他所在的内存空间还在,所以,数组的长度依然不变。
定义的方式:
数组类型[] 数组名 = new 数组类型[数组长度或者元素个数];
例如:int[] array = new int[10];//定义一个长度为10的int类型的数组array
遍历数组的方式:
(1)for循环遍历

int[] arr= {2,234,49,85,866,232,2656,333,566};
for( int i = 0;i < arr.length;i++){
		int value = arr[i];//当前遍历到的第i个值
		System.out.println("索引为"+i+"的值为:"+value);
	}

(2)增强for循环

int[] arr= {2,234,49,85,866,232,2656,333,566};
for(int value:arr) {
	System.out.println(value);
}

二维数组:
二维数组中的每一个元素是一个一维数组。
二维数组的定义格式:
(1)定义一个3*4的二维数组,其中二维数组长度是3,二维数组中的每一个元素又是一个长度为4的一维数组
int[][] arr = new int[3][4];
(2)只确定了二维数组的长度,但是每一个一维数组的长度不确定
int[][] arr = new int[3][];
(3)直接定义里面的元素
int[][] arr = {{1,2},{3,4,5,6},{7,8,9}};
二维数组的遍历:
(1)for循环遍历

int[][] array= {{1,2},{3,4,5,6},{7,8,9}};
for(int i = 0;i < array.length;i++){
	int[] arr = array[i];
	for(int j = 0;j < arr.length;j++){
	System.out.println(arr[j]);
	}
}

(2)增强for循环

int[][] array= {{1,2},{3,4,5,6},{7,8,9}};
for (int[] arr: array) { //arr代表每一次遍历到的一维数组
   for (int value : arr) {
   System.out.println(value);
   }
}

2、下面介绍几种常用的数组的排序:
(1)冒泡排序
他是交换排序的一种,每一次比较两个元素,如果前一个元素大于后一个元素,那就进行交换,进行多次比较之后得出结果。每一次比较之后,最后一个元素就是这一轮中的最大值,所以多次比较结束后就能达到排序的目的。
例如:{1,3,55,7,9,8}
第 0 趟: 找最大值,把最大值放到了数组的最后面
{1,3,55,7,9,8}
{1,3,55,7,9,8}
{1,3,7,55,9,8}
{1,3,7,9,55,8}
{1,3,7,9,8,55}

第 1 趟:
{1,3,7,9,8,55}
{1,3,7,9,8,55}
{1,3,7,9,8,55}
{1,3,7,8,9,55}

第 2 趟:
{1,3,7,8,9,55}
{1,3,7,8,9,55}
{1,3,7,8,9,55}

第 3 趟:
{1,3,7,8,9,55}
{1,3,7,8,9,55}

第 4 趟:
{1,3,7,8,9,55}

综上:我们发现一共要进行5次比较,也就是元素个数-1;每一次又要比较长度-1-次数次,一次可以把它归类成:先按照比较趟数length-1,在比较次数length-1-i来做。
代码如下:

pubilc class BubbleSort{
	public static void main(String[] args){
		//对这个数组进行从小到大排序
		int[] arr= {2,255,565,22,33,697,2356,11644,15};
		for(int i = 0;i < arr.length-1;i++){//表示要进行多少趟比较
			for(int j = 0;j < arr.length-1-i;j++){//表示每一趟要进行多少次比较
				if(arr[j] > arr[j+1]){//如果前一个元素>后一个元素,则进行交换
				int temp = arr[j];//定义一个暂存变量存放原来的数据,避免覆盖后找不着
				arr[j] = arr[j+1];
				arr[j+1] = temp;//arr[j+1]的值应该等于arr[j]没有被覆盖的值
				}	
			}
		}
		System.out.println(Arrays.toString(arr));
	}
}

(2)选择排序
选择排序就是第一次从这个数组中找出一个最小的元素,放在这个数组的最开始位置,之后就从这个元素后面再去找后面这组元素中最小的放到之前那个最小的元素后面,以此类推,直到要排序的元素个数为0。
例如:{1,3,55,7,9,8}
第 0 次:
{1,3,55,7,9,8}

第 1 次:
{1,3,55,7,9,8}

第 2 次:
{1,3,7,55,9,8}

第 3 次:
{1,3,7,8,55,9}

第 4 次:
{1,3,7,8,9,55}

第 5 次:
{1,3,7,8,9,55}

综上:有多少个元素就要进行多少趟比较,每一次就相当于一个循环。
简单选择排序代码如下:

public class SimpleSelectionSort{
	public static void main(String[] args){
	int[] arr = { 200, 255, 565, 22, 2, 33, 697, 2356, 11644, 15 };
		// 要进行多少趟
		for (int i = 0; i < arr.length; i++) {
			// 执行每一趟的操作,即找出剩余元素的最值,第0趟就是从索引位置为0的位置往后找最值
			// 第一趟就是从索引位置为1的元素开始往后找最值
			// 找当前这趟i索引位置的最值
			int min = i;// 假设当前i位置的元素为最值
			for (int j = i + 1; j < arr.length; j++) {
				if (arr[j] < arr[min]) {
					min = j;// 如果比较到的元素比min位置的元素小,就让min的值为当前元素的索引

				}
			}
			if (min != i) {// 如果当前位置不是最值,则需要把当前位置的值和最值进行交换位置
				int temp = arr[i];
				arr[i] = arr[min];
				arr[min] = temp;
			}
			System.out.println("第" + i + "趟找出了" + i + "索引位置的最值:" + arr[i] + ",交换最之后的数组为:" + Arrays.toString(arr));//把每一次的比较打印出来观察每一次比较的结果
		}
		System.out.println(Arrays.toString(arr));
	}
}

(3)插入排序
选择一个数插入到一个数组中使其排序仍然有序,首先要明确插入的位置,其次把数据插入到该位置,该位置原有的数据以后其后面的数据后挪。
例如:{1,3,55,7,9,8} 进行排序:
从前往后依次取出元素,往前面已经排好序的数据中插入
第一次取1:
只有元素 1,我们认为该元素就是有序的
1

第二次取3:
把元素3,往前面的数据堆里面插入,保证插入之后,前面的数据还是有序的;
1,3

第三次取55:
把元素55,往前面的数据堆里面插入,保证插入之后,前面的数据还是有序的;
1,3,55

第四次取7:
把元素7,往前面的数据堆里面插入,保证插入之后,前面的数据还是有序的;
1,3,7,55

第五次取9:
把元素9,往前面的数据堆里面插入,保证插入之后,前面的数据还是有序的;
1,3,7,9,55

第六次取8:
把元素8,往前面的数据堆里面插入,保证插入之后,前面的数据还是有序的;
1,3,7,9,8,55
1,3,7,8,9,55

理论上有多少个数据,就执行多少次的插入,但是对于第一个元素,不需要进行插入操作,因此一共需要进行 数据-1 次插入;

代码如下:

public class InsertionSorttest {
	public static void main(String[] args) {
		int[] arr= {265,33,2,11,56,999,123,55,6};
		for(int i=1;i<arr.length;i++) {//从索引位置1开始往后的所有元素都要执行插入操作,因为索引为0的元素就一个
			int temp=arr[i];//要插入的元素
			System.out.println("要插入的数据:"+arr[i]);
			//如果要插入的元素比该元素前面一个位置的元素值还大,说明比前面排好序的任意一个都大
			//则不需要进行插入操作,否则进行插入
			if(temp<arr[i-1]) {//轮流跟前面的元素比较寻找插入点	
				int j;
				//执行后挪操作和表示没有找到插入点,当不在执行循环里面后移操作的时候,
				//表示找到插入点,哪个元素不后移,不后移的元素后面一个位置就是插入点
				//而不执行循环的那个j索引就是不执行后移的元素
				for(j=i-1;j>=0 && temp<arr[j];j--) {
					arr[j+1]=arr[j];
				}
				//插入点是j+1,原因是本次循环结束之后,执行了迭代操作j--
				System.out.println("插入点索引:"+(j+1));
				arr[j+1]=temp;
			}
		}
		System.out.println(Arrays.toString(arr));		
	}
}
Linux Kernel入门到精通系列讲解(RV-Kernel 篇) 5.5 RTC设备编写与实现 4. Linux kernel RTC子系统goldfish_rtc driver分析。电脑,会需要时间,还比如 我们的手机、平板,都需要时间;驱动基本就是应用层需要什么数据你给什么数据就行,基本必须实现的就是。3.2 Linux kernel RTC 设备描述符讲解。中看到他的具体实现,也可以根据他的寄存器描述直接在。5. 将驱动添加进kernel和测试RTC驱动。系统来说,时间是一个非常重要的功能;之类的函数接口,接下来我们就开始讲解如何写。,所以我们直接移植设备树即可。,他的寄存器很简单,你可以从。 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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Java--数组

需要统计某公司50个员工的工资情况,例如计算平均工资、找到最高工资等。用之前知识,首先需要声明50个变量来分别记录每位员工的工资,这样会很麻烦。因此我们可以将所有的数据全部存储到一个容器中统一管理,并使用容器进行计算。水杯(装水等液体),衣柜(装衣服等物品),集装箱(装货物等)。将多个数据存储到一起,每个数据称为该容器的元素。因为第一个元素距离数组首地址间隔0个单元格。Java 语言里提供了支持多维数组的语法。如果说可以把一维数组当成几何中的线性图形,那么二维数组就相当于是一个表格。

@南初的博客 2878

Java数组

一. Java数组01 1.数组的定义 数组是相同类型数据的有序集合。 数组描述的是相同类型的若干个数据,按照一定的先后次序排列组合而成。 其中,每一个数据称作一个数组元素,每个数组元素可以通过一个下标来访问它们。 二.Java数组02 1.数组的声明与创建 首先必须声明数组变量,才能在程序中使用数组。下面是声明数组变量的语法: ``··dataType[] arrayRefVar;//首选的方法 或 dataType arrayRefVar[];//效果相同,但不是首选方法 Java语言使用

qq_63762763的博客 4万+

Java数组排序:比大小+冒泡排序+选择排序+插入排序

Java日报 部门:**大数据开发六部 姓名:cqmfx(阡陌飞絮) 日期:2020.10.25 备注:部分转自百度,优快云,菜鸟,侵权删 大纲 一、数组介绍 二、排序 数组那些事

cqmfx的博客——Java那些事 1279

Java数组与排序

Java数组与排序 数组 (1)概念 一个引用数据类型 用来保存多个相同的数据类型的数据 内存中分配一块连续的内存空间 一旦被定义,长度就不可更改 定义数组时,一些数据类型会被默认为相应的值; String => null; int ,double => 0; char => ‘/0’=>’’ (2)语法 数据类型[ ] 数组名; 数据类型 数组名[ ];...

weixin_42421734的博客 208

java中数组的排序(冒泡排序)01

这是昨天上课老师讲的内容,内容是关于java的数组,白天老师上课讲的有点快,于是就晚上回去自己百度了一翻,最后终于搞出来了点东西,也算是功夫不负有心人吧! 学习数组,大家都知道对数组的排序是不可 缺少的,当然排序的方法有很多,但是常用的也就那么几个,这里我给大家具体的讲一讲冒泡的排序方法,也是以后大家java公司面试中经常会问的题目,以下是代码: import java.util.Arrays

cj_Hydra's Blog 1292

java第十三课 —— 二维数组 排序

数组 排序 查找

Liuxu 的博客 2331

java中数组的初始化和基本排序算法

java中数组是一个十分重要的概念,我就java中数组的定义及使用和基本算法做自己的解释。 数组中的声明和赋值:  数组中的声明和赋值一般都在同一行中进行,可以称为初始化,除了一种方式除外(下面会做介绍)  数组中的初始化分为两种,一个是静态初始化,另外一个是动态初始化,下面就来分析两种初始化的不同;  动态初始化:  动态初始化数组,系统会根据数组类型和大小,默认给数组元素赋初

demo_h的博客 754

java 一般数组的概念和使用2

  方法的可变长参数,可接收不限个数的同类型实参,只能写在方法参数的最后,使用方式和数组相同。 public static void main(String[] args) { // 3 System.out.println(method1(5,6,7,9,5,5,5)); // 卡 System.out.println(method2("卡", "特")[0]); } public static int method1(int num, int... arr) { for..

liu1shi的博客 169

数组 排序

数组6

pythontxt的博客 1157

Java数组及排序

1、数组的概念 1)什么是数组? 数组是有序的元素序列。组成数组的各个变量称为数组的分量,也称为数组的元素,也成为下标变量。用于区分数组的各个元素的数字编号称为下标。 2)js中和Java中数组对比: js数组:数组没有数据类型限制,并且可以随意扩充 Java数组:将相同数据类型的数据进行存储的数据格式。定容,统一数据类型 两者数组下标都是从0开始。 3)Java数组的特点: a. Java数组是一种引用数据类型 b. Java数组中的数据类型必须统一 c...

Dumpling_skin的博客 971
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Stephen MING
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