java流程控制

java流程控制

顺序结构

java的基本结构就是顺序结构,除非特别指明,否则就按照顺序一句一句执行。

语句与语句之间,框与框之间是按照从上往下的顺序进行的,它是由若干个依次执行的处理步骤组成的,它是任何一个算法都离不开的一种基本算法结构。

选择结构

  • if单选择结构

我们很多时候需要去判断一个东西是否可行,然后我们去执行,这样一个过程在程序中用if语句来表示

语法: if(布尔表达式) {如果布尔表达式为TRUE 将执行的语句}

表达式成立才执行这里的话,否则就直接跳过了,这就是if单选择结构。

  • if双选择结构

当布尔表达式为真时,执行语句块1,否则,执行语句块2。需要一个双选择结构,所有就有了if-else结构。

语法:if(布尔表达式){ 如果布尔表达式的值为true 则执行的语句} else{否则 则需要执行的语句}

  • if多选择结构

存在区间多级判断,例如成绩,90-100为优秀,70-89为良好,60-69为及格,60以下为不及格

if(布尔表达式 1){ //如果布尔表达式 1的值为true,执行代码 }else if(布尔表达式 2){ //如果布尔表达式 2的值为true,执行代码 }else if(布尔表达式 3){ //如果布尔表达式 3的值为true,执行代码 }else{ //如果以上布尔表达式都不为true,执行代码 }

  • 嵌套的if结构

使用嵌套的if...else语句是合法的,也就是说可以在另一个if或者else if语句中使用if 或者else if语句。类似于在1-100之间查找一个数的情况。

语法:

if(布尔表达式 1){

如果布尔表达式1的值为true,执行代码

if(布尔表达式 2){

如果布尔表达式2的值为true,执行代码*

}

}

  • Switch多选择结构

    多选择结构还有一个实现的方式就是Switch case语句。

    Switch case语句判断一个变量与一些列值中某个值是否相等,每个值称为一个分支。

    switch case 语句语法格式如下:

    switch(expression){

    case value :

    //语句

    break; //可选

    case value :

    //语句

    break; //可选

    //你可以有任意数量的case语句

    default : //可选

    //语句

    }

Switch语句中的变量类型可以是:byte , short ,int 或者char , 从java SE7之后加上了 String类型

同时case标签必须为字符串常量或者字面量

如果case语句块没有写break,那么程序就会一直往下运行,而不是跳出case语句块。

循环结构

  • while循环

while是最基本的循环,它的结构为:

while(布尔表达式){

循环内容

}

只要布尔表达式为true,循环就会一直执行下去。

我们大多数情况是会让循环停止下来的,我们需要一个表达式失效的方式来让循环结束。

  • do...while循环

对于while循环而言,如果不满足条件,则不能够进入循环。但是do...while循环而言,则会至少执行一次。

while和do...while的区别是:

while先判断后执行,do ...while是先执行后判断

do...while总是能够保证循环体至少被执行一次!

  • for循环

for循环语句是支持迭代的一种通用结构,是最有效,最灵活的循环结构。

for循环的执行次数是在执行前就确定好的,语法格式如下:

for(初始化; 布尔表达式; 更新) {

代码语句

}

 用for循环输出1-1000之间能被5整除的数,并且每行输出3个

 计算0-100之间的奇数和偶数的和

break 、continue

break在任何循环语句的主体部分,均可用break控制循环的流程。。break用于强行退出循环,不执行循环中的剩余语句。(break语句在Switch语句中也能够使用)!!!只是跳出这个循环,但是不会终止整个程序!!!!

continue语句用在循环语句体中,用于终止某次循环的过程,即跳过循环体中尚未执行的语句,紧接着进行下一次判断是否执行循环的判定!!!

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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