java代码优化随笔(一)

Java 领域中 Eclipse 的代码优化工具推荐 在 Java 开发过程中,代码质量的高低直接影响着软件的性能、可维护性和可扩展性。Eclipse 作为一款广泛使用的 Java 集成开发环境,提供了丰富的插件来辅助开发者进行代码优化。本文的目的在于推荐一些实用的 Eclipse 代码优化工具,详细介绍它们的功能、使用方法以及应用场景,帮助 Java 开发者提升代码质量和开发效率。本文的范围涵盖了多种类型的代码优化工具,包括静态代码分析工具、性能分析工具等。 阅读详情

一:不要盲目用自动拆装类

public static void main(String[] arg){
Long sum=0
L;
for(int i=0;i<10000;i++){
sum=sum+i;
}
System.out.println(i);
}

这种写法,结果正确,但计算时间会比预计长,因为Long是自动装箱类型,不是基本类型,在相加时需要new Long(),而新建对象大大增加了计算时间


二:避免使用finalizer,优先级低,在处理数据多时,可能等待被终结的对象的增加速度比终结速度还快,导致程序死掉,其次处理效率低。


三:封装的主要原因是:促使模块独立,完成解耦,有利于并行开发。


四:养成检查参数的有效性的习惯

在大多数方法中参数值都有某些限制,比如不能是NULL,书写时要有在方法体前检查参数的习惯,

这样错误的出现是可预知的;否则会有以下危险:

1:方法处理过程中失败,出现令人费解的异常;(比较严重,异常不好理解但能知道是哪里错了)

2:方法可以正常的返回,但出现错误的计算结果;(很严重,结果错误,没有异常无从分析错误来源,只能对相关代码逐步审查)

3:方法可以正常返回,但让某个对象处于破坏状态,在将来某个不确定的时候,在某个不相关的点引发错误(爆炸,这种情况认栽,选择重写可能在决策上更有效)


五:重载注意点:不能通过访问权限、返回类型、抛出的异常进行重载;


六:慎用可变参数:可变参数相对容易引起错误

static void run(int...s){
int sum=100;
for (int str : s) {
sum/=str;
}
System.out.println("结果为:"+sum);
}

例如这个例子,传参中假如有0程序就有错误


七:for-each和传统的for循环:尽量使用for-each,书写更简洁,在嵌套循环时候不容易出错


八:需要精确计算(货币)的时候不要使用float和double他们会缺失精度,请使用int,long,BigDecimal。


九:引用类型尽量声明成接口的:

ArrayList<User> list = new ArrayList<User>();//
List<User> list = new ArrayList<User>();//这种方式更加灵活


十:做后期优化维护时,尽量不要进行全局的优化


十一:类的成员变量声明尽量注意,是否是共享变量,是否会引起线程不安全。




Java代码优化 因为当 StringBuilder 达到最大容量的时候,它会将自身容量增加到当前的2倍再加2,无论何时只要 StringBuilder 达到它的最大容量,它就不得不创建一个新的字符数组然后将旧的字符数组内容拷贝到新字符数组中—-这是十分耗费性能的一个操作。另外,栈中创建的变量,随着方法的运行结束,这些内容就没了,不需要额外的垃圾回收。· 在4096 的基础上,再申请8194个大小的字符数组,加起来相当于一次申请了12290个大小的字符数组,如果一开始能指定5000个大小的字符数组,就节省了一倍以上的空间; 阅读详情

相关推荐

Java代码优化(长期更新)

前言 2016年3月修改,结合自己的工作和平时学习的体验重新谈一下为什么要进行代码优化。在修改之前,我的说法是这样的: 就像鲸鱼吃虾米一样,也许吃一个两个虾米对于鲸鱼来说作用不大,但是吃的虾米多了,鲸鱼自然饱了。 代码优化一样,也许一个两个的优化,对于提升代码的运行效率意义不大,但是只要处处都能注意代码优化,总体来说对于提升代码的运行效率就很有用了。 这个观点,在现在看来,是要进行代码优化的一个原因,但不全对。在机械工艺发展的今天,服务器动辄8核、16核,64位CPU,代码执行效率非常高,Strin

wjxhhy的博客 437

gcc 编译优化标志说明

                                                     gcc 编译优化标志说明         在编译过程中我们经常会使用gcc及其相关的编译参数来编译源文件。编译Nginx编译debug版本使用的gcc 参数如下:         -pipe  -O -W -Wall -Wpointer-arith -Wno-unused-paramete...

冰冻三尺非一日之寒 2665

基于OpenCV的围棋终局识别与胜负判定系统实现

计算机视觉是人工智能领域的关键技术,它使计算机能够从数字图像或视频中获取、处理和分析信息。其核心原理在于通过图像处理算法提取特征,并基于这些特征进行识别、分类和测量。在工程实践中,计算机视觉技术为自动化、智能化应用提供了强大支持,广泛应用于工业检测、自动驾驶、医疗影像分析等领域。本文聚焦于一个具体的应用场景:利用OpenCV库实现围棋终局识别。通过图像预处理、棋盘检测与透视校正、交叉点定位等步骤,结合围棋规则逻辑,构建了一套从棋盘图像自动判定胜负的解决方案。该方案涉及自适应二值化、霍夫变换、连通域分析等关键

weixin_29100927的博客 280

java编译器优化和运行期优化

概述    最近在看jvm优化,总结一下学习的相关知识 (一)javac编译器 编译过程 1、解析与填充符号表过程 1)、词法、语法分析    词法分析将源代码的字符流转变为标记集合,单个字符是程序编写过程的最小元素,而标记则是编译过程的最小元素,javac中由com.sun.tools.javac.parser.Scanner类实现    语法分析是根据token序列构造抽...

Arkham的专栏 6958

Cadence导入tsmcN65GP PDK的完整流程与常见问题解析

本文详细介绍了Cadence导入tsmcN65GP PDK的完整流程,包括文件解压、目录结构解析、安装脚本运行及Cadence集成配置。重点解析了常见问题如文件路径错误、权限问题和工艺库显示不全的解决方案,并提供了实战技巧与优化建议,帮助用户高效完成PDK安装与配置。

weixin_29215391的博客 546

台达伺服B3驱动器参数的设定和CN1的接法

3. B2的电子齿轮比是直接设定P1-44(分子)和P1-45(分母)就就可以的,但是B3的有个隐藏的细节,就是P1-44的默认值77216不用去更改,这是官方客服说的,需要改的是P1-45这个参数,比如说,我使用的丝杆螺距是5mm的,那么就是以5000脉冲走完5mm为一圈,则就把P1-45设定为5000即可;我的是三菱FX3S系列的PLC,是NPN型的,输出点是24V-作为信号的,所以接41、37,具体可参考B3的。,跟着客服的讲解操作才解决的,以下就是解决方法,希望能够帮到需要的各位。

qq_38681017的博客 1万+

Java代码优化指南

代码优化是通过改进算法和数据结构,使代码运行得更快、更节省内存、更易于维护。在这方面,主要可以从算法优化、数据结构优化和代码层面的优化入手。本文将详细介绍这些优化方法,并通过具体示例说明如何在Java中进行代码优化。

微笑听雨 6367

PSIM+PIL+CCS三剑客:手把手教你搞定DSP28335的软硬件联合调试

本文详细介绍了如何利用PSIM、PIL与CCS三款工具,实现DSP28335的软硬件联合调试。通过搭建兼容环境、从PSIM仿真生成PIL代码,再到实战联合调试与问题诊断,手把手指导开发者构建从虚拟模型到实际硬件的完整验证闭环,有效提升电力电子与电机驱动等领域的开发效率与可靠性。

weixin_29183637的博客 186

java代码优化:35个技巧

转自:https://blog.youkuaiyun.com/qq_15766297/article/details/70503222 代码优化,一个很重要的课题。可能有些人觉得没用,一些细小的地方有什么好修改的,改与不改对于代码的运行效率有什么影响呢?这个问题我是这么考虑的,就像大海里面的鲸鱼一样,它吃一条小虾米有用吗?没用,但是,吃的小虾米一多之后,鲸鱼就被喂饱了。 代码优化也是一样,如果项目着眼于尽...

青鸟飞鱼 3166

使用SSE流式输出(Javaweb前后端实战)

SSE(Server-Sent Events)是一种在Web应用中实现单向实时通信的技术。通过SSE,服务器可以主动向客户端发送更新,而无需客户端不断发起请求。这对于需要实时更新的应用场景(如聊天应用、实时数据监控等)非常有用。(服务端单向传输客户端,长连接)

记得开心一点嘛的博客 1万+

MATLAB - 激光雷达 - 相机联合标定(Lidar-Camera Calibration)

激光雷达传感器和相机通常在自动驾驶应用中结合使用,因为激光雷达传感器收集三维空间信息,而相机则以二维图像捕捉空间的外观和纹理。您可以融合来自这些传感器的数据来改进物体检测和分类。激光雷达-相机标定可以估算出一个变换矩阵,给出两个传感器之间的相对旋转和平移。在进行激光雷达-相机数据融合时,您可以使用该矩阵。本图说明了激光雷达和相机标定 (LCC) 过程的工作流程,我们使用棋盘格作为标定对象。我们从激光雷达和相机数据中提取棋盘角和平面,然后在它们的坐标系之间建立几何关系,进行标定。

机器人控制与仿真应用 7371

代码优化

Java代码优化(长期更新) 前言 2016年3月修改,结合自己的工作和平时学习的体验重新谈一下为什么要进行代码优化。在修改之前,我的说法是这样的: 就像鲸鱼吃虾米一样,也许吃一个两个虾米对于鲸鱼来说作用不大,但是吃的虾米多了,鲸鱼自然饱了。 代码优化一样,也许一个两个的优化,对于提升代码的运行效率意义不大,但是只要处处都能注意代码优化,总体来说对于提升代码的运行效率就很有用了。 这个观点,在现在...

学习和工作总结,共勉! 1587

模糊控制 (Fuzzy Control) 算法详解及案例分析

模糊控制是一种基于模糊逻辑的控制策略,其核心思想是通过模糊规则和模糊推理实现对复杂系统的控制。模糊控制不依赖于精确的数学模型,而是通过模拟人类的决策过程来处理不确定性和非线性问题。

闲人编程的博客 3657

Java代码优化小结

Java代码优化代码优化代码优化方式指定类和方法的final修饰符重用对象使用局部变量及时关闭流减少对重复变量的计算懒加载策略谨慎使用异常不要在循环中使用tryCatch指定集合的初始长度乘法和除法使用移位操作不要在循环用创建对象的引用不要将数组声明为public static final合理使用单例模式合理使用静态变量及时清除不再需要的会话使用for循环遍历实现RandomAccess接口的集合 代码优化 代码优化的目标: 减少代码的体积 提高代码的运行效率 代码优化方式 指定类和方法的fina

攻城狮Chova的博客 1439

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。

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代码优化策略

Java代码优化是Java编程开发很重要的一个步骤,Java代码优化要注重细节优化,一个两个的细节的优化,产生的效果不大,但是如果处处都能注意代码优化,对代码减少体积、提高代码运行效率是有巨大帮助的,还能在一定程度上避免未知错误,常用的Java代码优化细节如下: 1. 为类、方法指定final修饰符 为类指定final修饰符可以让类不可以被继承,为方法指定final修饰符可以让方法不可以被重写,如...

Kobe Bryant 1094

Statistics and Machine Learning Toolbox

Statistics and Machine Learning Toolbox(带书签),MATLAB统计学习工具

Java 代码优化之细节是魔鬼

原文链接https://www.cnblogs.com/xrq730/p/4865416.html就像鲸鱼吃虾米一样,也许吃一个两个虾米对于鲸鱼来说作用不大,但是吃的虾米多了,鲸鱼自然...

趣学程序 601

温度PID控制PLC程序

温度PID稳定控制程序,适用于欧姆龙PLC,对其他PLC也具有很大参考价值

常用Java代码优化

Java 代码优化是一项持续的工程,需要根据具体的项目需求和场景进行权衡。通过合理的代码结构、性能调优、内存管理、I/O 优化、多线程优化和数据库操作优化,可以显著提升 Java 应用的可维护性和运行效率。在优化过程中,始终要考虑代码的可读性和可维护性,避免过早优化和不必要的复杂化。综上所述,Java代码优化是一个综合性的工作,需要从多个方面入手。通过合理的代码设计、算法选择、资源利用以及JVM配置等手段,可以显著提升Java应用程序的性能表现。避免重复代码:重构和提取公共代码。

刘皇叔说Java的博客 1118

Java中的代码优化技巧

好了,今天的分享就到这里了。希望这些Java代码优化技巧能对你有所帮助。记住,优化代码不仅仅是为了提升性能,更是为了写出高质量、可维护的代码。在实际开发中,我们要时刻保持对代码质量的追求,不断学习和提升自己的技能。最后,欢迎大家关注我,和我一起交流和探讨更多的技术话题。让我们在编程的道路上共同进步,不断超越自己!

weixin_46372265的博客 809

java代码优化浅析

优化原则 代码优化是指对程序代码进行等价(指不改变程序的运行结果)变换。程序代码可以是中间代码,也可以是目标代码。等价的含义是使得变换后的代码运行结果与变换前代码运行结果相同。优化的含义是最终生成的目标代码更加轻松自如(运行时间更短、占用空间更小)地工作,时空效率优化。 代码调优属于性能优化的范畴,制定代码优化的目标是什么才不会偏离优化的本质。如果开始编码的时候就将大多

2816

Java代码优化方法有哪些?

Java代码优化是Java编程开发很重要的一个步骤,Java代码优化要注重细节优化,一个两个的细节的优化,产生的效果不大,但是如果处处都能注意代码优化,对代码减少体积、提高代码运行效率是有巨大帮助的,还能在一定程度上避免未知错误,常用的Java代码优化细节如下: 1. 为类、方法指定final修饰符 为类指定final修饰符可以让类不可以被继承,为方法指定final修饰符可以让方法不可以被重写...

lmseo5hy的博客 948

Java代码优化提点

页前导语        代码优化是指对程序代码进行等价(指不改变程序的运行结果)变换。程序代码可以是中间代码,也可以是目标代码。等价的含义是使得变换后的代码运行结果与变换前代码运行结果相同。优化的含义是最终生成的目标代码更加轻松自如(运行时间更短、占用空间更小)地工作,时空效率优化。       代码调优属于性能优化的范畴,制定代码优化的目标是什么才不会偏离优化的本质。如果开始编码的时候就将大

纸上得来终觉浅,绝知此事要躬行 1万+

java代码优化equal_Java代码优化(一)

前言2016年3月修改,结合自己的工作和平时学习的体验重新谈一下为什么要进行代码优化。在修改之前,我的说法是这样的:就像鲸鱼吃虾米一样,也许吃一个两个虾米对于鲸鱼来说作用不大,但是吃的虾米多了,鲸鱼自然饱了。代码优化一样,也许一个两个的优化,对于提升代码的运行效率意义不大,但是只要处处都能注意代码优化,总体来说对于提升代码的运行效率就很有用了。这个观点,在现在看来,是要进行代码优化的一个原因,但不...

weixin_39884738的博客 129

案例分析:常用的Java代码优化法则

代码优化方法从缓冲、缓存、池化对象、大对象复用、并行计算、锁优化、NIO 等优化方法,它们对性能的提升往往是质的飞跃。但语言本身对性能也是有影响的,比如就有很多公司就因为语言的特性由 Java 切换到 Golang。对于 Java 语言来说,也有它的一套优化法则,这些细微的性能差异,经过多次调用和迭代,会产生越来越大的影响。今天我们一起看看一些常用的代码优化法则,从而在编码中保持好的习惯,让代码保持最优状态。

Java全能学习+面试指南 1381

java代码优化工具有哪些_Java代码优化,都有哪些常用方法?

原标题:Java代码优化,都有哪些常用方法? Java代码优化是Java编程开发很重要的一个步骤,Java代码优化要注重细节优化,一个两个的细节的优化,产生的效果不大,但是如果处处都能注意代码优化,对代码减少体积、提高代码运行效率是有巨大帮助的,还能在一定程度上避免未知错误,常用的Java代码优化细节如下:1. 为类、方法指定final修饰符为类指定final修饰符可以让类不可以被继承,为方法指定...

weixin_39808143的博客 114
上一篇: java编程思想随笔(一)/子类方法和向上转型
下一篇: java虚拟机(一,java为什么可以是平台无关性)
gcc_front
博客等级 码龄9年 16粉丝 98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