[第3天] 程序的控制结构 (循环)[while]、[do while]、[for]

本文详细介绍了Java中三种循环结构:while、do-while、for的区别,并通过示例代码说明了它们的使用场景。重点强调了while循环先判断后执行的特点,do-while循环至少执行一次且先执行后判断的特点,以及for循环的简洁性和灵活性。此外,文章还讨论了循环结构的应用场合,即当需要重复执行某段代码多次时使用循环结构。

【整理来源】黑马毕老师的java基础视频

【while】和【do  while】的区别

class WhileDemo
{
	public static void main(String[] args) 
	{
		 int x=1;

		 /*
		 定义初始化表达式;
		 while(条件表达式)
		 {
			循环体(执行语句);
		 } 
		 */
		 while(x<3)
		{
		 		x++;
				System.out.println("x="+x);
		 }

	} 
}

while:先判断条件,只有条件满足才执行循环体;

do while:先执行循环体,在判断条件,条件满足,再继续执行循环体;

总结:

do while 无论条件是否满足,循环体至少执行一次

【for】和【while】

class ForDemo 
{
	public static void main(String[] args) 
	{
		/*
		for (初始化表达式;循环条件表达式;循环后的操作表达式)
		{
			执行语句;
		}
		
		*/
	
		for(int x=0;x<3;x++)
		{
			System.out.println("x="+x);
		}

		//	System.out.println("x======"+x);
			/*--报找不到符合 变量x, 
			注意:变量.在定义的时候,初始值能使用的,还有个作用域的范围。

			循环结束,x就不存在了。
			*/
         int y =0 ;
		 while(y<3)
		{
		 
		 	/*
				参与运算的时候, 初始化表达式只进行一次
				条件不满足,循环结束
			*/
			 System.out.println("Y="+y);
			 y++;
		 }
			 System.out.println("Y====="+y);
	}
}


1.变量有自己的作用域,对于for来讲,如果将用于控制循环的增量定义在for语句中,那么该变量只在for语句内有效,

for语句执行完毕,该变量在内存中被释放。
2.for 和while可以进行互换,如果需要定义循环增量,用for更为适合。
3.一个变量,变量的数值变化是有规律的,用while.
总结:
   什么时候使用循环结构?
当需要对某些语句执行很多次时,就使用循环结构。

该数据集通过合成方式模拟了多种发动机在运行过程中的传感器监测数据,旨在构建一个用于机械系统故障检测的基准资源,特别适用于汽车领域的诊断分析。数据按固定时间间隔采集,涵盖了发动机性能指标、异常状态以及工作模式等多维度信息。 时间戳:数据类型为日期时间,记录了每个数据点的采集时刻。序列起始于2024年12月24日10:00,并以5分钟为间隔持续生成,体现了对发动机运行状态的连续监测。 温度(摄氏度):以浮点数形式记录发动机的温度读数。其数值范围通常处于60至120摄氏度之间,反映了发动机在常规工况下的典型温度区间。 转速(转/分钟):以浮点数表示发动机曲轴的旋转速度。该参数在1000至4000转/分钟的范围内随机生成,符合多数发动机在正常运转时的转速特征。 燃油效率(公里/升):浮点型变量,用于衡量发动机的燃料利用效能,即每升燃料所能支持的行驶里程。其取值范围设定在15至30公里/升之间。 振动_X、振动_Y、振动_Z:这三个浮点数列分别记录了发动机在三维空间坐标系中各轴向的振动强度。测量值标准化至0到1的标度,较高的数值通常暗示存在异常振动,可能与潜在的机械故障相关。 扭矩(牛&middot;米):以浮点数表征发动机输出的旋转力矩,数值区间为50至200牛&middot;米,体现了发动机的负载能力。 功率输出(千瓦):浮点型变量,描述发动机单位时间内做功的速率,取值范围为20至100千瓦。 故障状态:整型分类变量,用于标识发动机的异常程度,共分为四个等级:0代表正常状态,1表示轻微故障,2对应中等故障,3指示严重故障。该列作为分类任务的目标变量,支持基于传感器数据预测故障等级。 运行模式:字符串类型变量,描述发动机当前的工作状态,主要包括:怠速(发动机运转但无负载)、巡航(发动机在常规负载下平稳运行)、重载(发动机承受高负荷或高压工况)。 数据集整体包含1000条记录,每条记录对应特定时刻的发动机性能快照。其中故障状态涵盖从正常到严重故障的四级分类,有助于训练模型实现故障预测与诊断。所有数据均为合成生成,旨在模拟真实的发动机性能变化与典型故障场景,所包含的温度、转速、燃油效率、振动、扭矩及功率输出等关键传感指标,均为影响发动机故障判定的重要因素。 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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