java 数组的输出方式总结

Obsidian免费同步全攻略:手把手教你用OneDrive+Remotely Save插件跨设备同步笔记 本文提供了一份详细的Obsidian免费同步方案指南,核心是利用OneDrive云存储与Remotely Save插件实现跨设备笔记同步。文章手把手教学,涵盖插件安装、OneDrive授权配置、桌面端与移动端的同步设置,并解答了常见问题,帮助用户在不依赖官方付费服务的情况下,构建稳定、自主的免费同步工作流。 阅读详情

PrintArrayMethod.java

package com.example.demo.util;

import java.util.Arrays;

public class PrintArrayMethod {
    public static void main(String[] args) {
        String[] text = {"a","b","c"};

        System.out.println("传统的for循环方式: ");
        test1(text);

        System.out.println("\nfor each 方式: ");
        test2(text);

        System.out.println("\nArrays.toString(Object[] a) 方式: ");
        test3(text);

        System.out.println("\n lambda表达式方式: ");
        test4(text);

        System.out.println("\n Arrays.deepToString()方式: ");
        test5(text);
    }

    /**
     * 传统的for循环方式
     * @param array
     */
    public static void test1(String[] array) {
        for (int i = 0; i < array.length; i++) {
            System.out.println(array[i]);
        }
    }

    /**
     * for each 方式
     * @param array
     */
    public static void test2(String[] array) {
        for (String str:array) {
            System.out.println(str);
        }
    }

    /**
     * Arrays.toString(Object[] a)
     * @param array
     */
    public static void test3(String[] array) {
        System.out.println(Arrays.toString(array));
    }

    /**
     * lambda表达式
     * @param array
     */
    public static void test4(String[] array) {
        Arrays.stream(array).forEach(System.out::println);

        System.out.println("\n");

        Arrays.stream(array).forEach(str -> {
            System.out.println(str);
        });
    }

    /**
     * Arrays.deepToString()
     * 如果数组中有其他数组,即多维数组,也会用同样的方法深度显示
     * @param array
     */
    public static void test5(String[] array) {
        System.out.println(Arrays.deepToString(array));

        System.out.println("\n多维数组");
        int[][] magicSquare = { {16,3,2,13}, {5,10,11,8}, {9,6,7,3} };
        System.out.println(Arrays.deepToString(magicSquare));
    }
}

输出

传统的for循环方式: 
a
b
c

for each 方式: 
a
b
c

Arrays.toString(Object[] a) 方式: 
[a, b, c]

 lambda表达式方式: 
a
b
c


a
b
c

 Arrays.deepToString()方式: 
[a, b, c]

多维数组
[[16, 3, 2, 13], [5, 10, 11, 8], [9, 6, 7, 3]]
萤石摄像头批量下载视频后FFmepg拼接 本文描述萤石摄像头,如何批量下载视频,然后把视频片段拼接为一个完整的视频,亲测有效。有问题,可以下面留言 阅读详情

相关推荐

基于Python实现的捕鱼达人小游戏源代码+使用说明

摘要: 本文介绍了一款自制的捕鱼达人小游戏,使用Python3和Pygame模块开发。游戏包含完整的资源文件(图片、音效、字体)和源码结构(11个功能模块),实现了大炮移动射击、特殊子弹、炸弹、难度递增等核心玩法。安装需配置Python环境和Pygame模块,运行main.py即可启动游戏。游戏支持键盘控制(方向键移动、空格射击、1键放炸弹),默认时长600秒,包含开始菜单、游戏界面和结束界面。所有代码均有详细注释,项目已开源并提供下载链接。(150字)

2301_76484015的博客 666

java输出数组的方法

这就需要调用Arrays里的toString方法,这个toString方法是有参数的方法,需要传进去你想要的打印的数组为参数。对于初学者来说,数组的输入输出是一个麻烦的问题,下面列举几个数组的输出方法。1.单个数组元素的输入输出。

web13618542420的博客 1618

开关电源EMC整改实录:用WSX系列共模电感搞定30MHz辐射超标

本文详细介绍了开关电源EMC整改实战,通过WSX系列共模电感成功解决30MHz频段辐射超标问题。文章分析了共模干扰的产生机制,对比了不同磁芯材料的性能差异,并提供了电路布局优化与安装技巧,最终通过实测数据验证了整改方案的有效性。

weixin_29305313的博客 414

Java数组输出

Java数组输出

weixin_44824428的博客 2979

QMT与通达信代码实战:从预警到交易的自动化实现

本文详细介绍了如何利用QMT量化交易平台与通达信软件实现从预警到交易的全自动化。通过读取通达信预警生成的板块文件,QMT策略可自动执行买卖指令,有效解决手动交易滞后问题。文章提供了完整的代码框架、核心原理拆解及实盘注意事项,帮助投资者构建高效、纪律性的自动化交易系统。

ansible6ops的博客 648

西电微机系统课程设计步进电机开环控制系统

** 微机系统与应用课程设计 课题二 步进电机开环控制系统设计** 一、程设计目的 掌握微机系统总线与各芯片管脚连接方法,提高接口扩展硬件电路的连接能力。 加深对 A/D 和并行接口芯片的工作方式和编程方法的理解。 搞懂步进电机的工作原理及控制方式,掌握开环控制系统的设计思路和实现方法。 二、课程设计的内容 手动调节电位器旋钮(0V~5V),通过 ADC0809 模拟输入水库水位 0 米~50...

qq_37015775的博客 4034

JAVA 数组的输出的三种方式

定义一个数组: 第一种:利用Array类中的toString方法 调用Array.toString(a),返回一个包含数组元素的字符串,这些元素被放置在括号内,并用逗号分开 输出:第二种:for each循环 输出: 第三种:传统的for循环方式 输出: 源码:...

qq_44544908的博客 2万+

USB PD快充功率监测仪:高精度嵌入式USB电压电流测量终端

USB供电已从数据接口演进为关键电源总线,尤其在PD快充场景下,工程师亟需对5V–20V宽压范围内的实时电压、电流及瞬时功率进行精准捕获。其底层原理依赖高共模抑制比的高边电流检测与分压采样+ADC数字化处理,结合LDO低噪声供电保障模拟链路精度。该类设备的技术价值在于以低成本实现协议无关的‘电气层可视化’,规避商用ASIC测试仪的黑盒局限,支撑PD充电验证、电源设计调试与教学实验等工程实践。本文介绍的开源USB表即基于N32G430 MCU与INA199电流检测芯片,覆盖USB-C输入/输出双通道监测,具备

weixin_42174098的博客 207

Java怎样输出数组——三种方法

2:使用Arrays类的toString方法将数组转换为字符串并输出,如果数组中包含其他数组或对象,toString()方法默认会输出它们的引用地址,需要重写对应类的toString()方法才能输出更有意义的内容。可以使用Arrays类的toString()方法来输出数组,它会将数组转换为字符串并且带有中括号和逗号分隔符。1:使用for循环遍历数组并逐个输出数组元素。输出结果为:1 2 3 4 5。输出结果为:1 2 3 4 5。

m0_74000148的博客 1万+

RK3568平台(KBuild篇)KBuild编译体系

从Linux内核2.6开始,Linux内核的编译采用Kbuild系统,这和过去的编译系统有很大的不同,尤其对于Linux内核模块的编译。在新的系统下,Linux编译系统会两次扫描Linux的Makefile:首先编译系统会读取Linux内核顶层的Makefile,然后根据读到的内容第二次读取Kbuild的Makefile来编译Linux内核。kbuild,即 kernel build,用于编译 Linux 内核文件。

weixin_49303682的博客 348

TenserRt平台SMOKE 3D目标检测部署完整教程:从理论到实践

本教程详细介绍了在RK3588平台上部署SMOKE 3D目标检测模型的完整流程。SMOKE是一种创新的单阶段单目3D检测方法,通过关键点估计直接预测3D目标信息,有效解决了深度信息缺失等挑战。文章从理论基础出发,解析了SMOKE的核心算法和网络架构,包括DLA-34主干网络和关键点中心化策略。同时提供了详细的Docker环境配置、模型导出到ONNX格式的实践指南,以及TensorRT引擎构建和性能优化的关键技术要点。该教程为开发者在嵌入式平台上实现高效3D目标检测提供了完整的技术参考。

LXY_LOVE36的博客 371

Java输出数组的内容

Java输出数组的内容作者:chszs,转载需注明。作者博客主页:http://blog.youkuaiyun.com/chszs1. 输出内容最常见的方式// List类型的列表 List list = new ArrayList(); list.add("First"); list.add("Second"); list.add("Third"); list.add("Fourth"); System.o

chszs的专栏 7万+

【YOLOv11改进 - 特征融合】DySample :超轻量级且高效的动态上采样器

【YOLOv11改进 - 特征融合】DySample :超轻量级且高效的动态上采样器

专注于图像领域,主要研究内容包括计算机视觉和深度学习,特别是在图像分类、目标检测和图像生成等方面有深入的研究和实践经验。 1070

JAVA数组 第二篇:二维、多维数组的两种输出方法:String输出方式、“降级型”输出方式

上一章节我们讲述了二维、多维数组的输入和复制,今天我们来讲讲二维、多维数组的输出。 关于数组的输出方式有两种,一种是转换为String类型输出;还有一种是“降级型”方式输出,“降”到最后以元素的方式输出。 一、Arrays.toString()、Arrays.deepToString() 这两个方法是将原数组(二维数组、多维数组)转换为String类型后,按照数据“集合”的方式输出。(前一章节我们已经讲述过,在此仅仅再次示范一下) 我们在main()方法中输入如下代码: int a[] =

ldjbekcj的博客 1051

蓝牙模块HM-10手册

蓝牙模块HM-10手册,该手册对蓝牙模块HM-10进行了详细的介绍和使用方法以及一些AT指令。

IEM模型,地表粗糙度模拟

利用微波反演土壤水分时候,利用IEM模型可以实现对随机地表的模拟

Java char数组的神奇打印(数组名直接输出内容!)

char数组的神奇打印 一维char数组的输出 char[] cArr = new char[]{'a','b','c'}; System.out.println(cArr);//char类型数组的输出比较神奇,可以直接用数组名打印 输出结果 二维char数组的输出 char[][] map = new char[][]{ {'#','#','#','#','#','#'}...

影龙武的博客qq_43594119 3362

pscad IEEE标准系统搭建说明

pscad IEEE标准系统搭建说明,包含典型的IEEE 9节点、14节点、30节点、39节点和118节点系统。内含标准测试系统的原始数据和潮流结果。

Java数组初始化、赋值与输出

文章目录Java数组相关知识数组初始化一维数组二维数组数组输出一维数组二维数组 Java数组相关知识 数组初始化 一维数组 初始化为0 int[] a; a = new int[5]; int[] b = new int[5]; 初始化为指定值 int[] a = new int[]{0,1,2,3,4};//正确 int[] b = {0,1,2,3,4};//正确,同上一指令 int[] c = new int[5] = {0,1,2,3,4};//错误,new操作已经初始化为0,不能初始化为指定值。

FD-lsy的博客 2191

深度学习工具包 DeepLearningToolbox

深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

java不等长二维数组_二维数组的声明2019_04_18

-------------[感谢小郡提供的图片][广告位招租] -------------------------------------------------------------------------------------...

weixin_36272673的博客 436

Java二维数组,将古诗《相思》分别用横版和竖版的形式输出

Java二维数组,将古诗《相思》分别用横版和竖版的形式输出 ---横版---                                                  ---竖版--- 红豆生南国,                                            此 愿 春 红 春来发几枝。

咪了个喵喵呀的博客 4811

java数组小结

java数组

Stay hungry,stay foolish. 438

Java学习10--数组

数组能够使用=声明+创建创建的语法如下变量类型[] 变量名=new 变量类型[N];(按照这一行或者上一行写)举例比如可拆分为int[] nums;比如可拆分为double[] data;数组名.length比如 nums.length。

weixin_42892630的博客 417

JAVA 打印数组

今天输出数组遇到问题,学习一下打印输出数组内容的几种方式 错误示范:System.out.println(array);  //这样输出的是数组的首地址,而不能打印出数组数据。(唉,我开始就是这么写的。。。) 一维数组: int[] array= {1,2,3,4,5,6}; 方式一:for循环 for(int i=0;i<array.length;i++) { System.out.pri...

qq_41438541的博客 173

从零开始的java_day1.数组问题

1.声明数组: 有两种方式,一是[]在数组名后,如float boy[];二是[]在数组名前,如int [] a。 特别的是[]在前的方式,一次声明多个一维数组时,如:int [] a,b;一次声明多个二维数组时,如: int [] a,b[]。其中a是一维数组,b是二维数组。我认为括号在前是各数组共享的第一个括号。 还有就是声明数组时的[]中不允许指定数组元素个数,int a[2]语法错误。 2.创建数组: 数组名 = new 数组元素的类型[数组元素的个数]; 如 boy = new ..

qq_53248038的博客 247

【Java】 容器与数组的输出方式

【Java】 容器与数组的输出方式一、容器输出方式二、数组的输出方式三、toString() 函数理解(二维数组) 一、容器输出方式 1、容器不同于数组,容器若是想输出全部元素,可以直接利用 System.out.println(collection)。此时默认调用了 toString() 方法。 输出的三种方法: 1、toString 2、foreach 3、Iterator package Packger; import java.util.HashSet; import java.util.It

haoweixl的博客 488

char类型数组无论是new还是直接赋值初始化,直接打印后显示的居然不是地址值,而是数组内容

组内容 问题描述 引用型变量存储的是对象实例的地址值,如果直接打印变量,输出的应该是地址值。 数值型数组如int型数组:初始化后直接打印数组名,输出的是地址值。 但是:char类型数组无论是new还是直接赋值初始化,直接打印后显示的居然不是地址值,而是数组内容。 原因分析 char类型的数组就相当于一个字符串。 因为输出流System.out是PrintStream对象,PrintStream有多个重载的println方法,其中一个就是public void

沈荣荣的博客 910

C++转Java个人银行账户管理程序

4.9 1.private,public等在Java里面需要单独写在每一个成员前面 java private int id; private void record(int date, double amount) c++ private: int id; void record(int date, double amount); 2.输出方式不同 java System.out.println(date+"\t#"+id+"\t"+amount+"\t"+balance); c++ cout

weixin_45765431的博客 782

java中将string数组转成string

今天在学习String 的split方法时( 根据给定正则表达式的匹配拆分此字符串。)//“abc”.split("a")使用规则将字符串进行切割 public static void sp() { String a = "12-1-3-5-68"; a=Arrays.toString(a.split("-")); System.out.println(a); }}发现输出结果为@开头的ha...

h895835747的博客 3万+
上一篇: java 拆分句子,并保留分隔符
下一篇: 各种类型的对象的输出格式总结
脾气很倔呢
博客等级 码龄9年 190粉丝 309原创
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
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
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
实付元
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