阿里巴巴面试题--Java对象初始化 (转)

本文深入解析了一道经典的Java对象初始化面试题,详细介绍了Java中对象初始化的顺序,并通过具体示例帮助初学者更好地理解静态与非静态成员的执行流程。
Java对象初始化
         这是一道阿里巴巴的关于Java对象初始化的面试题,堪称经典,代码很简单(编写格式做了些修改),但是需要面试者对Java中对象初始化有一个透彻的认识,那么通过这道面试题,对我有点启发,所以希望在这里分享给大家,希望能给迷惘的初学者一起指引,下面我们直入主题,先看看代码:
  1. public class InitializeDemo {  
  2.     private static int k = 1;  
  3.     private static InitializeDemo t1 = new InitializeDemo("t1");  
  4.     private static InitializeDemo t2 = new InitializeDemo("t2");  
  5.     private static int i = print("i");  
  6.     private static int n = 99;  
  7.     static {  
  8.         print("静态块");  
  9.     }  
  10.     private int j = print("j");  
  11.     {  
  12.         print("构造块");  
  13.     }  
  14.     public InitializeDemo(String str) {  
  15.         System.out.println((k++) + ":" + str + "   i=" + i + "    n=" + n);  
  16.         ++i;  
  17.         ++n;  
  18.     }  
  19.     public static int print(String str) {  
  20.         System.out.println((k++) + ":" + str + "   i=" + i + "    n=" + n);  
  21.         ++n;  
  22.         return ++i;  
  23.     }  
  24.     public static void main(String args[]) {  
  25.         new InitializeDemo("init");  
  26.     }  
  27. }  
做些小补充,这也是很多Java学习者最初都能接触到的一些但是不是很理解的概念:
核心理念:
  1. 1.静态属性和静态代码块都是在类加载的时候初始化和执行,两者的优先级别是一致的,  
  2.   且高于非静态成员,执行按照编码顺序。  
  3. 2.非静态属性和匿名构造器在所有的构造方法之前执行,两者的优先级别一致,执行按照编码顺序。  
  4. 3.以上执行完毕后执行构造方法中的代码。  
读者仔细揣摩上面三条句子,也就是Java对象初始化的顺序,也就明白以上程序的输出结果为什么如下:
[plain] view plain copy 在CODE上查看代码片 派生到我的代码片
  1. 1:j   i=0    n=0  
  2. 2:构造块   i=1    n=1  
  3. 3:t1   i=2    n=2  
  4. 4:j   i=3    n=3  
  5. 5:构造块   i=4    n=4  
  6. 6:t2   i=5    n=5  
  7. 7:i   i=6    n=6  
  8. 8:静态块   i=7    n=99  
  9. 9:j   i=8    n=100  
  10. 10:构造块   i=9    n=101  
  11. 11:init   i=10    n=102  
如果还是没有明白,就看下面详解,一下详解的顺序就是按照上文的核心理念的顺序来执行的(建议读者把自己带入JVN的世界里,跟着JVM一步一步往下面走):
  1. 1.运行main方法的时候,JVM会调用ClassLoader来加载InitializeDemo类,那么一起源于这次加载。  
  2. 2.上面有四个静态属性,所以会按顺序逐一初始化这四个静态属性。  
  3. 3.private static int k = 1; 此时将k初始化为1。  
  4. 4.private static InitializeDemo t1 = new InitializeDemo("t1");创建InitializeDemo对象,  
  5.   那么按照核心理念中的顺序,先执行private int j = print("j");,打印出j,然后执行构造  
  6.   块,最后执行构造方法。  
  7. 5.private static InitializeDemo t2 = new InitializeDemo("t2");同步骤4。  
  8. 6.private static int i = print("i");打印i。  
  9. 7.private static int n = 99;直到这一步,n才被赋值为99,之前是从默认的0开始++的。  
  10. 8.静态属性初始化完毕,代码走到静态块,打印出静态块,此时n=99。  
  11. 9.静态属性和静态块执行完毕,然后执行main方法中的代码new InitializeDemo("init");  
  12. 10.main方法中创建对象,先初始化非静态属性,private int j = print("j");打印j,  
  13.    然后执行构造块,最后执行构造方法。  


不知道我解说清楚了没有,只要把握住核心理念,碰到在复杂的问题也都不会怕了。
用一个公式概括一下Java对象初始化执行优先级别:
(静态属性=静态代码块)> (非静态属性 = 构造块)> 构造方法
总结一下核心理念:
  1. 1.静态只在类加载的时候执行,且执行一次。  
  2. 2.非静态只在实例化的时候执行,且每次实例化都执行。  
  3. 3.静态在非静态之前执行。  
  4. 4.静态属性和静态块的执行顺序取决于编码顺序,对它们一视同仁。  
  5. 5.非静态属性和构造块的执行顺取决于编码顺序,对它们也一视同仁。  
  6. 6.最后执行构造方法。  
上面的总结有点绕对吧,问题进一步简化的话,就更好理解了:
读者将静态代码块视为一个静态属性,将构造块视为一个非静态属性,那么问题简化到了这种路线“静态属性-->非静态属性-->构造方法“
内容概要:本文介绍了一个基于冠豪猪优化算法(CPO)的无人机三维路径规划项目,利用Python实现了在复杂三维环境中为无人机规划安全、高效、低能耗飞行路径的完整解决方案。项目涵盖空间环境建模、无人机动力学约束、路径编码、多目标代价函数设计以及CPO算法的核心实现。通过体素网格建模、动态障碍物处理、路径平滑技术和多约束融合机制,系统能够在高维、密集障碍环境下快速搜索出满足飞行可行性、安全性与能效最优的路径,并支持在线重规划以适应动态环境变化。文中还提供了关键模块的代码示例,包括环境建模、路径评估和CPO优化流程。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识,从事无人机、智能机器人、路径规划或智能优化算法研究的相关科研人员与工程技术人员,尤其适合研究生及有一定工作经验的研发工程师。; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机自主导航与避障;②研究智能优化算法(如CPO)在路径规划中的实际部署与性能优化;③实现多目标(路径最短、能耗最低、安全性最高)耦合条件下的工程化路径求解;④构建可扩展的智能无人系统决策框架。; 阅读建议:建议结合文中模型架构与代码示例进行实践运行,重点关注目标函数设计、CPO算法改进策略与约束处理机制,宜在仿真环境中测试不同场景以深入理解算法行为与系统鲁棒性。
在科技快速演进的时代背景下,移动终端性能持续提升,用户对移动应用的功能需求日益增长。增强现实、虚拟现实、机器人导航、自动驾驶辅助、手势识别、物体检测与距离测量等前沿技术正成为研究与应用的热点。作为支撑这些技术的核心,双目视觉系统通过模仿人双眼的成像机制,同步获取两路图像数据,并借助图像处理与立体匹配算法提取场景深度信息,进而生成点云并实现三维重建。这一技术体系对提高移动终端的智能化程度及优化人机交互体验具有关键作用。 双目视觉系统需对同步采集的两路视频流进行严格的时间同步与空间校正,确保图像在时空维度上精确对齐,这是后续深度计算与立体匹配的基础。立体匹配旨在建立两幅图像中对应特征点的关联,通常依赖复杂且高效的计算算法以满足实时处理的要求。点云生成则是将匹配后的特征点换为三维空间坐标集合,以表征物体的立体结构;其质量直接取决于图像处理效率与匹配算法的精度。三维重建基于点云数据,运用计算机图形学方法构建物体或场景的三维模型,该技术在增强现实与虚拟现实等领域尤为重要,能够为用户创造高度沉浸的交互环境。 双目视觉技术已广泛应用于多个领域:在增强现实与虚拟现实中,它可提升场景的真实感与沉浸感;在机器人导航与自动驾驶辅助系统中,能实时感知环境并完成距离测量,为路径规划与决策提供依据;在手势识别与物体检测方面,可精准捕捉用户动作与物体位置,推动人机交互设计与智能识别系统的发展。此外,结合深度计算与点云技术,双目系统在精确距离测量方面展现出显著潜力,能为多样化的应用场景提供可靠数据支持。 综上所述,双目视觉技术在图像处理、深度计算、立体匹配、点云生成及三维重建等环节均扮演着不可或缺的角色。其应用跨越多个科技前沿领域,不仅推动了移动设备智能化的发展,也为丰富交互体验提供了坚实的技术基础。随着相关算法的持续优化与硬件性能的不断提升,未来双目视觉技术有望在各智能系统中实现更广泛、更深层次的应用。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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