为什么1000 == 1000 返回false 100 == 100 返回 true

最新推荐文章于 2023-12-22 14:36:36 发布
转载 最新推荐文章于 2023-12-22 14:36:36 发布 · 422 阅读 · 0

本文探讨了 Java 中 Integer 对象的缓存机制。当 Integer 值在-128到127之间时，valueOf 方法会复用已存在的对象，超出此范围则创建新对象。文章通过示例代码展示了这一特性。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

运行代码：

Integer a=1000,b=1000;

System.out.println(a==b);   返回false

Integer d=100,c=100;

System.out.println(c==d);返回true

原因是因为:Integer的内部是这样的

Integer i=Integer.valueOf(100);

valuof()函数的值得缓存在-128-127之间

所以c和d指向的是同一个对象，a和b超出了缓存不是同一个对象。



为什么2 != True ？
Hammer_DA的专栏
03-08 3613
为什么 2 != True ？
【js】0 == null 和 0 == undefined 转换结果为什么false
向着光芒的女孩
12-21 2290
记得0转换为布尔类型的值是false，众所周知null == undefined是为true，本以为 0 == null 和 0 == undefined也为true,但答案结果却为false。 0单独在if语句是会转换为false的 if(0){ console.log('0在if语句转换true'); }else{ console.log('0在if语句转换为false'); } 打印结果如下： 百思不得其解故查询了一下，得到了网上的答案： 相等运算符用于比较两个值，返回true或.
为什么 Java 中“1000==1000”为false，而”100==100“为true？
开发者技术前线-DevolperFront
08-28 273
点击“开发者技术前线”，选择“星标????”在看|星标|留言, 真爱来自：码农网译文链接：http://www.codeceo.com/article/why-java-1000-1...
漫话：如何给女朋友解释为什么Java 中"1000==1000"为false，而"100==100"为true？
weixin_43167418的博客
04-26 2285
publicstaticvoidmain(String[]args){ Integerinteger1=100; Integerinteger2=1...
新手常踩的坑，为啥 1000 == 1000 是 false？
12-22 429
今天跟大家聊一个有趣的话题，在Java中两个Integer对象做比较时，会产生意想不到的结果。其运行结果是：true。其运行结果是：false。看到这里，懵了没有？为什么会产生这样的结果呢？-128~127。其实默认调用了如果数字在-128~127之间，则直接从缓存中获取Integer对象。如果数字在-128~127之外，则该方法会new一个新的Integer对象。我们在判断两个对象是否相等时，一定要多注意：判断两个对象的引用是否相等，用==号判断。
Java中运行1000==1000为false，而100==100为true？
这个时代，作为程序员可能要学习小程序
10-08 166
来源：码农网codeceo.com/article/why-java-1000-100.html前言这是一个挺有意思的讨论话题。如果你运行下面的代码Integera=1000,b...
为什么1000==1000返回false，100==100返回true？
zhupanlinch的博客
10-28 534
这可能是个讨论得较多的话题，但是我觉得它很有趣：为什么1000==1000返回false，100==100返回true？public static void main(S...
Integer a = 200； Integer b = 200； a.equals(b) 为什么是 true？
Theend_7889的博客
10-31 2143
1：Integer Short Long是Java的类，也称之为封装数据类型，对应的基础数据类型是：int short long 2：为什么提供封装数据类型，可以方便的进行数据类型的转换 3：因为在开发中，我们经常有些是字符串的数字比如：“520” 如果没有封装数据类型，就必须自己去转换 4：为了提升性能，这个几个对 byte 的范围的数字做了缓存处理。所以只要是在 -128~127 的数字用 == 去比较是 true，反之都是 false 5：明白一点，基础数据类型比较，只要值相同就是 true（这点是关
Python返回真假值（True or False）——类似C# “? true : false”
热门推荐
linglongbayinhe的博客
01-21 1万+
python源码如下： arr=['a','b','c'] if len(arr)==0: isFind=False else: isFind=True 在C#中，以上代码可用一句话表示： hasLen=(arr.length==0)? false : true 感觉在Python中也应该有此类代码，找了些资料终于让我找到了： # 方法1： hasLen=False if len(arr)...
校验时间格式是否为 yyyy-MM-dd HH:mm:ss 匹配返回true 不匹配返回false
开心就好
08-18 7407
/** * 校验时间格式是否为 yyyy-MM-dd HH:mm:ss 匹配返回true 不匹配返回false * @param date * @return */ public static final String PATTERN_DEFAULT = "yyyy-MM-dd HH:mm:ss"; public static Boolean isDateVail(String date) { //用于指定 日期/时间 模式
来来来，通过反射了解一下 Integer 神奇的缓存机制
我有明珠一颗的博客
05-05 1059
package integerReflect; import java.lang.reflect.Field; public class IntegerCache { public static void main(String[] args) throws NoSuchFieldException, IllegalAccessException { Class ca...
为什么Java中1000==1000为false而100==100为true
水墨仟的博客
01-04 347
Integer有一个好玩的特性。如果你运行下面的代码：public class test { public static void main(String[] args) { Integer a = 1000, b = 1000; Integer c = 100, d = 100; System.out.println("a==b:" + (a == b)); System.ou
为什么Java中1000==1000为false，而100==100为true？
MarkerHub的博客
09-02 436
小Hub领读：有点意思，哈哈！来源于公众号Java高效学习这是一个挺有意思的讨论话题。如果你运行下面的代码：Integera=1000,b=1000; System.ou...
为什么Java中1000==1000为false而100==100为true？
zdy0_2004的专栏
11-22 2845
http://www.codeceo.com/article/why-java-1000-100.html 这是一个挺有意思的讨论话题。 如果你运行下面的代码 Integer a = 1000, b = 1000; System.out.println(a == b);//1 Integer c = 100, d = 100; System.out
java中Integer 1000 == 1000为什么是false
奔跑的菜鸡
09-08 1683
先上结果 当我们在做 Integer a = 1000; 的时候,其实在内部它做的是 Integer a = Integer.valueOf(1000); IntegerCache.low = -128 IntegerCache.high = 127 下面的 IntegerCache.cache[i + (-IntegerCache.low)] 其实就是在IntegerCache.cache这个数组中用下标取值 所以上面Integer a = 1000,b = 1000;其实都是new Inte
为什么在Java中使用Integer，1000==1000是false，而100==100是true？
未知的希望，是我不灭的信仰
08-28 846
为什么在Java中使用Integer，1000==1000是false，而100==100是true？
为什么 Java 中 1000==1000 为 false ？
程序猿DD
09-16 468
点击上方蓝色“程序猿DD”，选择“设为星标”回复“资源”获取独家整理的学习资料！来源：Java高效学习这是一个挺有意思的讨论话题。如果你运行下面的代码：Integera=1000,...
Java中1000==1000为false而100==100为true
每天进步一点点！
04-16 1711
public class Test {     public static void main(String[] args) {         Integer a = 1000,b=1000;         System.out.println(a == b);    //false         Integer c = 100,d=100;         System.out.
ascending = False, inplace = True
最新发布
07-28
<think>我们正在讨论pandas的sort_values方法，特别是参数ascending和inplace的作用。 根据引用[2]和[3]，sort_values的函数签名是： DataFrame.sort_values(by, axis=0, ascending=True, inplace=False, kind='quicksort', na_position='last') 参数解释： - by: 指定按哪一列或哪些列排序（可以是字符串或字符串列表） - ascending: 指定排序方式，True表示升序，False表示降序。如果是多个列排序，可以传入一个布尔值列表，分别对应每一列的排序方式[^1]。 - inplace: 如果为True，则直接在原DataFrame上进行排序，不返回新的DataFrame；如果为False（默认），则返回排序后的新DataFrame，原DataFrame不变。 因此，当使用： df.sort_values(by=['列名'], ascending=False, inplace=True) 时，表示： 1. 按'列名'这一列的值进行排序 2. ascending=False表示降序排列（从大到小） 3. inplace=True表示直接在df上做排序，不会返回新的DataFrame，所以不需要赋值操作（原df被改变） 注意：如果inplace=False（默认），则必须使用赋值操作，例如： sorted_df = df.sort_values(by=['列名'], ascending=False) 示例： 假设有一个DataFrame如下： 姓名 成绩 0 张三 85 1 李四 92 2 王五 78 执行： df.sort_values(by='成绩', ascending=False, inplace=True) 排序后，df变为： 姓名 成绩 1 李四 92 0 张三 85 2 王五 78 另外，ascending参数也可以是一个列表，用于多列排序时指定每一列的排序方向。例如： df.sort_values(by=['列1','列2'], ascending=[True, False], inplace=True) 表示先按列1升序排列，再按列2降序排列。 引用[1]中的例子也展示了多列排序： stexcel.sort_values(by=['值得','单价'], inplace=True, ascending=[True,False]) 表示先按“值得”列升序排列，再按“单价”列降序排列。 总结： ascending=False: 降序排列（从大到小） inplace=True: 原地排序，修改原DataFrame，不返回新对象。 如果不设置inplace=True，则原DataFrame不变，排序结果会返回，需要用一个变量来接收。 注意事项： 使用inplace=True时，原数据会被修改，所以如果后续还需要原数据，请先备份。</think>在 Pandas 中，`sort_values` 方法的 `ascending` 和 `inplace` 参数是控制排序行为的关键参数： ### 1. `ascending=False` 参数的作用 - **功能**：指定排序方向为**降序**（从大到小） - **默认值**：`True`（升序，从小到大） - **使用场景**： ```python # 单列降序排序 df.sort_values(by='成绩', ascending=False) # 多列混合排序（先按成绩降序，再按姓名升序） df.sort_values(by=['成绩', '姓名'], ascending=[False, True]) ``` - **效果**：数值型数据按数值大小降序排列，文本型数据按字母表逆序排列（Z→A）[^2][^4] ### 2. `inplace=True` 参数的作用 - **功能**：直接在原 DataFrame 上修改，**不创建新对象** - **默认值**：`False`（返回排序后的新 DataFrame，原数据不变） - **使用场景**： ```python # 正确用法（不需要赋值操作） df.sort_values(by='成绩', ascending=False, inplace=True) # 错误用法（返回None，原数据也不会改变） sorted_df = df.sort_values(by='成绩', inplace=True) ``` - **内存优势**：避免创建数据副本，节省内存（特别适合大数据集）[^3] ### 参数组合效果对比 | 参数组合 | 结果 | 内存使用 | |---------|------|---------| | `ascending=False, inplace=False` | 返回降序排序的新 DataFrame | 创建副本 | | `ascending=False, inplace=True` | 原 DataFrame 被降序排序 | 无额外内存 | | `ascending=True, inplace=True` | 原 DataFrame 被升序排序 | 无额外内存 | ### 实际应用示例 ```python import pandas as pd # 创建示例数据 data = {'姓名': ['张三', '李四', '王五'], '成绩': [85, 92, 78], '班级': ['A班', 'B班', 'A班']} df = pd.DataFrame(data) # 按成绩降序排序（直接修改原DataFrame） df.sort_values(by='成绩', ascending=False, inplace=True) print("排序结果:") print(df) ``` 输出： ``` 姓名 成绩 班级 1 李四 92 B班 0 张三 85 A班 2 王五 78 A班 ``` ### 使用注意事项 1. **多列排序优先级**：`by` 参数中列的顺序决定排序优先级 ```python # 先按班级升序，再按成绩降序 df.sort_values(by=['班级', '成绩'], ascending=[True, False], inplace=True) ``` 2. **缺失值处理**：配合 `na_position` 参数控制缺失值位置 ```python # 将缺失值放在开头 df.sort_values(by='成绩', na_position='first', inplace=True) ``` 3. **性能优化**：大数据集建议使用 `kind='mergesort'` 保证稳定排序 ```python df.sort_values(by='成绩', kind='mergesort', inplace=True) ``` 4. **避免误用**：`inplace=True` 时不要赋值给变量，否则会得到 `None` ```python # 正确 ✅ df.sort_values(by='成绩', inplace=True) # 错误 ❌（sorted_df将是None） sorted_df = df.sort_values(by='成绩', inplace=True) ``` ### 关键总结 - `ascending=False` → 控制**排序方向**（降序） - `inplace=True` → 控制**操作对象**（直接修改原数据） - 组合使用可实现高效降序排序：`df.sort_values(by=列名, ascending=False, inplace=True)`
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值