一道经典的java面试题分析

本文详细解析了一段Java代码实现将整数进行反转输出的功能。通过类和方法的介绍,展示了如何使用递归算法将一个整数的每一位逆序输出到屏幕上。以实例演示了整数反转的具体步骤和过程。
public class FanZhuan {
public static void main(String [] args){
A a=new A();
a.inverse(654);
}
}
class A{
public void inverse(int n) {
    System.out.print(n % 10);
    if (n >= 10)
    inverse(n / 10);
}

}

这是一道痕常见的面试题目,我今天来给大家分析一下这个代码

public class FanZhuan{}

        这段代码是定义了一个类,说到类,那么什么是类呢?对于初学者来说,类就是有关键字class的部分就称作是类!java语言是面向对象的语言,一个类就相当于是一个对象!

再回头看看上面的这段代码,很明显,上面的代码里面总共有两个类,分别是:class A{}   、  public class FanZhuan {}

       类中的代码统称为类体,其中包括属性和方法,而方法又有成员方法和构造方法。

说的有点跑题了,我们回过头来分析下面的算法吧:

       inverse()是java   jar包中的实现对定义的变量内容进行反转,也就是我们通常所说的倒叙输出。

上面代码的功能是将一个int整形的数进行反转,打印在屏幕上!

比如说,我们举一个例子来说明:

假如我们定义了一个整形的变量 int   a=123;

那我们如何来在屏幕上打印出321呢?

首先我们队123进行对10的取余   得到的就是末尾的数字3     在屏幕上打印出3

然后我们对123进行对10 的除法运算    得到的整数结果就是12    然后利用inverse()函数   把12 转换成21 打印在屏幕上   

在上面打印3的时候去掉换行   也就是println中的ln去掉,意思就是在输出的时候不会换行

这样就在屏幕中打印出了321 的效果了!



【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值