五、数组

1. 数组概述
数组可以看成是多个相同类型数据组合,对这些数据的统一管理。
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。
数组中的元素可以是任何数据类型,包括基本类型和引用类型。
一维数组的声明:type var[]; 或 type[] var;Java语言中声明数组时不能指定其长度(数组中元素的个数),例如:int a[5]; //非法
Java中使用关键字 new 创建数组对象,格式为:数组名 = new 数组元素的类型 [数组元素的个数]
注意:元素为引用数据类型的数组中的每一个元素都需要实例化。
数组是引用类型,它的元素相当于类的成员变量,因此数组分配空间后,每个元素也被按照成员变量的规则被隐式初始化,如:
public class Test {
public static void main(String args[]) {
int a[] = new int[5];
Date[] days = new Date[3];
System.out.println(a[3]);
System.out.println(days[2]);
}
}
class Date {
int year,month,day;
Date(int y, int m, int d) {
year = y; month = m; day = d;
}
}

2. 数组元素的引用
定义并用运算符new为之分配空间后后,才可以引用数组中的每个元素,数组元素的引用方式为:arrayName[index] index为数组元素下标,可以是整型常量或整型表达式。如:a[3], b[i], c[6*i] 。数组元素下标从0开始;长度为n的数组的合法下标取值范围为0 ~ n-1 。每个数组都有一个属性length指明它的长度,例如:a.length的值为数组a的长度(元素个数)。
3. 二维数组
二维数组可以看成以数组为元素的数组。例如:int a[][] = {{1,2},{3,4,5,6},{7,8,9}};
Java中多维数组的声明和初始化应按从高维到低维的顺序进行,例如:
int a[][] = new int[3][];
a[0] = new int[2];
a[1] = new int[4];
a[2] = new int[3]
int t1[][] = new int[][4]; //非法

4. 二维数组初始化
 静态初始化:
int intA[][] = {{1,2},{2,3},{3,4,5}};
int intB[3][2] = {{1,2},{2,3},{4,5}};//非法
动态初始化:
int a[][] = new int[3][5];
int b[][] = new int[3][]
b[0] = new int[2];
b[1] = new int[3];
b[2] = new int[5];

5. 数组的拷贝
使用java.lang.System类的静态方法
public static void arraycopy(Object src,int srcPos,Object dest, int destPos,int length)
可以用于数组src从第srcPos项元素开始的length个元素拷贝到目标数组从destPos项开始的length个位置。
如果源数据数目超过目标数组边界会抛出 ndexOutOfBoundsException 异常。
class Test {
public static void main(String args[]) {
String[] s =
{"Mircosoft","IBM","Sun","Oracle","Apple"};
String[] sBak = new String[6];
System.arraycopy(s,0,sBak,0,s.length);

for(int i=0;i<sBak.length;i++){
System.out.print(sBak[i]+" ");
}

System.out.println();
int[][] intArray = {{1,2},{1,2,3},{3,4}};
int[][] intArrayBak = new int[3][];
System.arraycopy
(intArray,0,intArrayBak,0,intArray.length);
intArrayBak[2][1] = 100;

for(int i = 0;i<intArray.length;i++){
for(int j =0;j<intArray[i].length;j++){
System.out.print(intArray[i][j]+" ");
}
System.out.println();
}
}
}

6. 排序
//选择排序
//java NumSort 3 5 7 1 2 8 9 4 6
//读程序的方法:1,画图2,打印测试信息
class Test {
public static void main(String[] args) {
int[] a = new int[args.length];
for (int i=0; i<args.length; i++) {
a[i] = Integer.parseInt(args[i]);
}
print(a);
selectionSort(a);
print(a);
}
//每一次外层循环,最多交换一次
public static void selectionSort(int[] a) {
int temp;
for (int i = 0; i < a.length; i++) {
//System.out.println(i);
for (int j = i + 1; j < a.length; j++) {
//System.out.println(" "+j);
if (a[i] > a[j]) {
temp = a[i];
a[i] = a[j];
a[j] = temp;
//System.out.print(" " + i +" <-->"+j +" ");
//print(a);

}
}
}
//for (int i = 0; i < a.length; i++) {
// System.out.print(a[i] + " ");
//}
}
//每一次外层循环,可能交换多次
public static void selectionSort1(int[] a) {
int k, temp;
for (int i = 0; i < a.length; i++) {
k = i;
for (int j = k + 1; j < a.length; j++) {
if(a[j] < a[k]) {
k = j;
}
}

if(k != i) {
temp = a[i];
a[i] = a[k];
a[k] = temp;
}
}
}

private static void print(int[] a) {
for(int i=0; i<a.length; i++) {
System.out.print(a[i] + " ");
}
System.out.println();
}


}


下载前可以先看下教程 https://pan.quark.cn/s/a426667488ae 标题“仿淘宝jquery图片左右切换带数字”揭示了这是一个关于运用jQuery技术完成的图片轮播机制,其特色在于具备淘宝在线平台普遍存在的图片切换表现,并且在整个切换环节中会展示当前图片的序列号。 此类功能一般应用于电子商务平台的产品呈现环节,使用户可以便捷地查看多张商品的照片。 说明中的“NULL”表示未提供进一步的信息,但我们可以借助标题来揣摩若干核心的技术要点。 在构建此类功能时,开发者通常会借助以下技术手段:1. **jQuery库**:jQuery是一个应用广泛的JavaScript框架,它简化了HTML文档的遍历、事件管理、动画效果以及Ajax通信。 在此项目中,jQuery将负责处理用户的点击动作(实现左右切换),并且制造流畅的过渡效果。 2. **图片轮播扩展工具**:开发者或许会采用现成的jQuery扩展,例如Slick、Bootstrap Carousel或个性化的轮播函数,以达成图片切换的功能。 这些扩展能够辅助迅速构建功能完善的轮播模块。 3. **即时数字呈现**:展示当前图片的序列号,这需要通过JavaScript或jQuery来追踪并调整。 每当图片切换时,相应的数字也会同步更新。 4. **CSS美化**:为了达成淘宝图片切换的视觉效果,可能需要设计特定的CSS样式,涵盖图片的排列方式、过渡效果、点状指示器等。 CSS3的动画和过渡特性(如`transition`和`animation`)在此过程中扮演关键角色。 5. **事件监测**:运用jQuery的`.on()`方法来监测用户的操作,比如点击左右控制按钮或自动按时间间隔切换。 根据用户的交互,触发相应的函数来执行...
垃圾实例分割数据集 一、基础信息 • 数据集名称:垃圾实例分割数据集 • 图片数量: 训练集:7,000张图片 验证集:426张图片 测试集:644张图片 • 训练集:7,000张图片 • 验证集:426张图片 • 测试集:644张图片 • 分类类别: 垃圾(Sampah) • 垃圾(Sampah) • 标注格式:YOLO格式,包含实例分割的多边形点坐标,适用于实例分割任务。 • 数据格式:图片文件 二、适用场景 • 智能垃圾检测系统开发:数据集支持实例分割任务,帮助构建能够自动识别和分割图像中垃圾区域的AI模型,适用于智能清洁机器人、自动垃圾桶等应用。 • 环境监控与管理:集成到监控系统中,用于实时检测公共区域的垃圾堆积,辅助环境清洁和治理决策。 • 计算机视觉研究:支持实例分割算法的研究和优化,特别是在垃圾识别领域,促进AI在环保方面的创新。 • 教育与实践:可用于高校或培训机构的AI课程,作为实例分割技术的实践数据集,帮助学生理解计算机视觉应用。 三、数据集优势 • 精确的实例分割标注:每个垃圾实例都使用详细的多边形点进行标注,确保分割边界准确,提升模型训练效果。 • 数据多样性:包含多种垃圾物品实例,覆盖不同场景,增强模型的泛化能力和鲁棒性。 • 格式兼容性强:YOLO标注格式易于与主流深度学习框架集成,如YOLO系列、PyTorch等,方便研究人员和开发者使用。 • 实际应用价:直接针对现实世界的垃圾管理需求,为自动化环保解决方案提供可靠数据支持,具有重要的社会意义。
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