java的流程控制语句

本文介绍了Java中的流程控制语句,包括顺序、分支和循环结构。详细解释了if、switch、for、while及do-while等语句,并对比了它们之间的区别。

    java使用了所有C 的流程控制语句,所有条件语句都利用条件表达式的true或false来决定执行控制流程。

这里只大概把语法列出来,在开发中能用到的,不做细化的语法分析。

顺序结构、分支结构、循环结构
一、分支结构包括:
(1)单分支结构
if(条件)
{
    满足条件后需要执行的语句
}
(2)双分支结构
if(条件)
{
    满足条件后需要执行的语句
}
else
{
   在if的条件不满足的情况下需要执行的语句
}
else后面不能加条件
(3).多分支语句结构
if(条件1)
{
  满足条件1 需要执行的语句;
}
else if(条件2)
{
  不满足条件1,才会判断条件2
  满足条件2,要执行的语句序列;
}
else if(条件3)
{
.....
}
else
{
以上条件均不满足需要执行的语句序列
}
(5)switch ....case
switch(条件表达式)      //条件表达式的结果必须是整型的
{
    case  常量值1:
             语句序列1;
             break;     //跳出switch结构
    case  常量值2:
             语句序列2;
             break;
    case  常量值3:
             语句序列3;
             break;
    case  常量值4:
             语句序列4;
             break;
    ....
    case  常量值n:
             语句序列n;
             break;
 
    default:
             语句序列;
             break;
}//自然出口,安全出口


二、循环结构
1、循环结构的三要素
(1)初始化(一般指对循环变量的初始化)
(2)循环条件表达式(一般用来确定循环变量的终止值)
(3)循环增量(一般用来描述循环变量在每次循环之后的改变值)
   增长:正增长/负增长
2、for结构
for(表达式1;表达式2;表达式3)
{
循环体语句;(1---n句)
}
或者理解成
for(循环变量的初始化 ; 循环条件 ; 循环变量增量表达式)
{
需要循环重复执行的语句;
}

3while循环
while (<
表达式>)
{
  <
语句>
}
语义是:当<表达式>的值为非零时,则执行<语句>,然后再判断<表达式>的值,只要它不为零,继续执行<语句>,如此重复,直到<表达式>的值为零为止。
4
do-while语句:
do 
{                               
  <
语句>
}
while  (<
表达式>)
语义是:先执行<语句>,再判别<表达式>,若<表达式>的值为非零,则重复执行<语句>,直到<表达式>的值为零为止。
5
、下面几种循环语句的比较:
1whilefor都是先判断后循环,而do-while是先循环后判断。do-while循环要无条件的执行一次循环体,而whilefor循环在条件不成立时,循环体一次也不执行。
2)对于同一问题,三种语句均可解决,但方便程度视具体情况而异。
6
breakcontinue的区别
break
语义:为跳出当前的switch语句或循环语句,用于循环表示终止一层循环,即跳出当层循环;
continue
语义为:结束本次循环,即跳过循环语句中尚未执行的语句,接着进行循环条件的判定,准备下一次循环

本课题设计了一种利用Matlab平台开发的植物叶片健康状态识别方案,重点融合了色彩与纹理双重特征以实现对叶片病害的自动化判别。该系统构建了直观的图形操作界面,便于用户提交叶片影像并快速获得分析结论。Matlab作为具备高效数值计算与数据处理能力的工具,在图像分析与模式分类领域应用广泛,本项目正是借助其功能解决农业病害监测的实际问题。 在色彩特征分析方面,叶片影像的颜色分布常与其生理状态密切相关。通常,健康的叶片呈现绿色,而出现黄化、褐变等异常色彩往往指示病害或虫害的发生。Matlab提供了一系列图像处理函数,例如可通过色彩空间转换与直方图统计来量化颜色属性。通过计算各颜色通道的统计参数(如均值、标准差及主成分等),能够提取具有判别力的色彩特征,从而为不同病害类别的区分提供依据。 纹理特征则用于描述叶片表面的微观结构与形态变化,如病斑、皱缩或裂纹等。Matlab中的灰度共生矩阵计算函数可用于提取对比度、均匀性、相关性等纹理指标。此外,局部二值模式与Gabor滤波等方法也能从多尺度刻画纹理细节,进一步增强病害识别的鲁棒性。 系统的人机交互界面基于Matlab的图形用户界面开发环境实现。用户可通过该界面上传待检图像,系统将自动执行图像预处理、特征抽取与分类判断。采用的分类模型包括支持向量机、决策树等机器学习方法,通过对已标注样本的训练,模型能够依据新图像的特征向量预测其所属的病害类别。 此类课题设计有助于深化对Matlab编程、图像处理技术与模式识别原理的理解。通过完整实现从特征提取到分类决策的流程,学生能够将理论知识与实际应用相结合,提升解决复杂工程问题的能力。总体而言,该叶片病害检测系统涵盖了图像分析、特征融合、分类算法及界面开发等多个技术环节,为学习与掌握基于Matlab的智能检测技术提供了综合性实践案例。 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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