Java中数组遍历初学习

在Java学习中,我们经常使用数组遍历,这里我提供两种方法进行遍历 :
第一种 : 从头开始
第二种 :由尾向头开始

public static void main(String[] args) {
	 int [] arr = new int [] {89,34,270,17};
	 // 打印数组的长度
	 System.out.println("数组的长度为:"+arr.length);
	 // 从头开始遍历
	 for (int x =0; x<arr.length; x++){
		 // 数组中最大的角标一定是数组长度减去1
		 System.out.print("arr[+x+]="+arr[x]+";");
		 
	 }
	 System.out.println("*********");
	 // 从尾开始遍历
	 for(int x= arr.length-1;x>=0;x--){
		 System.out.print("arr[+x+]="+arr[x]+";");
		 // arr[+x+]是为了编译结果的时候好看一点
	 }
}
根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学交流. 现在的深度学本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学 机器学是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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