实现数组元素互换位置(乘机理解java参数传递)

设备管理器找不到蓝牙?从驱动到BIOS的系统排查指南 在Windows系统中,蓝牙功能依赖硬件、驱动、系统服务三层协同工作。设备管理器作为硬件状态的可视化窗口,当蓝牙设备消失时,往往意味着某一层链路中断。常见原因包括BIOS无线开关关闭、驱动异常、蓝牙支持服务被禁用,或系统文件损坏。排查思路应从基础概念出发,先理解蓝牙设备在设备管理器中的四种隐藏位置,再通过扫描硬件、检查BIOS、重装驱动、修复服务等步骤逐层定位。这一方法不仅适用于Windows电脑,也适用于HC-05、ESP32等嵌入式蓝牙模块,因为硬件、协议栈、应用层的故障逻辑相通。掌握这套技术价值在于减 阅读详情

      Java中函数参数是按值传递的,在实现数组元素互换位置之前,我想先说一下Java函数参数传递过程。一般情况下我们会把参数分为基本数据类型和引用数据类型,然后分别来讲参数传递,因为他们的外在表现似乎是不同的,然而,他们的本质都是值传递。在讲值传递时,请务必将“实参的副本”这五个字刻在脑海,因为它是理解值传递的关键。

            

       

      // 例子1
      int a = 0;
      void  value(int x) {
            x = 1;
       }
      value(a);
      System.out.println(a); // 结果是 0

       // 例子2
      StringBuilder a = new StringBuilder("iphone");
      void  value(StringBuilder str) {
            str.append("7");
       }
      value(a);
      System.out.println(a.toString()); // 结果是 iphone7

         从上面的结果可以看到,第一个例子值没有变,因为只是给a的副本赋新值,a的值没有变化。

         第二个例子a是引用,a的副本和a指向同一块内存地址,所以调用函数是内存地址中的值发生了变化,所以a所指向的内存地址中的值发生了变化。我们那个打印函数打印的是a所指向的内存地址中的值,而不是a本身,a本身还是不变的。

        下面是实现数组元素互换的代码,我们自己试着理解一下:

        

        // 交换两个元素
         private void exchange(int[] nums, int x, int y) {
    	       int temp = nums[x];
    	       nums[x]  = nums[y];
    	       nums[y]  = temp;
        }
         

         这里调用函数时,具体操作的是nums,x和y的副本,但是由于nums副本和nums都指向同一块地址,所以当函数内部对副本所指向的内存中的值进行操作时,nums所指向的内存中的值也是变化的,而nums这个引用本身是不变的。也就是说,nums中的值(内存地址,如0x0029)不变。





路径跟踪 | 图解纯追踪算法Pure Pursuit(附ROS C++/Python/Matlab仿真) 纯追踪算法(Pure Pursuit)参考了人类驾驶行为,其基本思想是在待跟踪路径上设置预瞄点(goal-ahead),通过简单的几何方法驱动机器人跟踪预瞄点直至抵达目标位置.本文详细推导纯追踪算法的理论原理及其变种——自适应纯追踪算法(APP)和规范化纯追踪算法(RPP),并提供ROS C++/Python/Matlab三种仿真实现加深理解 阅读详情

相关推荐

C++总结笔记

/ ++操作 这是因为定义的数组,申请的是连续的内存空间,当ptr++(ptr是int类型的指针变量),地址空间向后偏移是以int类型的大小为单位进行偏移的,相当于int类型数组元素的向后偏移。使用场景:它是最通用的转换形式,用于将一种类型转换为另一种类型,例如基本数据类型的转换(如 float 转 int),指向基类的指针或引用转为指向派生类的指针或引用等。在派生类被调用时会调用派生类中的函数,不会调用基类中的被重写的函数(基类中的函数需要加上virtual才可以,即基类中的函数是虚函数)。

weixin_50890461的博客 5233

调换数组内元素的位置

调换数组内元素的位置,不做替换。

HeyOldThiefSima的博客 4740

香橙派5b 移植 imx415

修改设备树,以为例,关闭ov13855,添加imx4151;0;1;0;1;0;1;0;1;0;1;0;1;0;以此类推,修改三个dtsi。

ChenYX的博客 4536

数组中的位置交换

题目 一个数组有8个元素,将前3个元素通过移动串到后3个位置上,如果其初始数据为:12345678不增加数组,也不增加数组的存储单元,通过移动数组元素将数组变化为:45678123 int[] arr = new int[] { 1,2,3,4,5,6,7,8}; int temp ;//用于后面替换 ...

FYANGFEI的博客 6609

【STM32】STM32 CANFD外设的几种消息接收过滤模式

在控制器区域网络(CAN)系统中,正确配置消息过滤器对于有效管理网络通信至关重要。特别是在使用Flexible Data-rate Controller Area Network(FDCAN)时,选择合适的过滤器类型可以大大提高网络效率和消息处理速度。

林愿留的博客 6226

逆向实战:喜马拉雅新版xm-sign算法解析与本地化生成方案

本文深入解析了喜马拉雅新版xm-sign算法的逆向过程与本地化生成方案。通过详细拆解browserid和sessionid的生成机制,提供了基于Node.js的核心代码实现,帮助开发者在不依赖官方环境的情况下生成有效签名。文章还涵盖了参数获取技巧、常见问题排查及性能优化建议,为爬虫开发者提供了实用的技术参考。

weixin_29256771的博客 299

[转]JavaScript交换数组元素位置的几种方式

array.splice(index1, 1 , array[index2])会将index1位置上的元素替换为index2位置的元素,同时返回[array[index1]](注意此时返回的是数组,所以在代码中加入了扩展运算符…再利用同样的方式将index2位置上的元素替换为被删除的原数组的array[index1]的值。原文:https://blog.youkuaiyun.com/qq_45494634/article/details/114674162。等号左右两边模式相同,就会将右边的值赋给左边的变量。

Admans的专栏 3045

YOLOv8改进策略【Neck】| BiFPN:双向特征金字塔网络-跨尺度连接和加权特征融合

可扩展的高效物体检测BiFPN(加权双向特征金字塔网络)

Limiiiing的博客 1082

数组中交换元素的几种方法总结

在完成关于数组的大量算法中,基本都会涉及到元素交换,比如排序中是最常见的,一般的方法是新建一个临时变量,然后完成交换,如果给定的数组中元素是有范围的,其实还有其他方法也可以完成交换。下面就来总结一下这些方法。 临时变量法 临时变量法是最简单的,这个不过多解释。试用任何类型的元素交换。 public static void swap(int[] a, int i, int j){ int t...

技术的点点滴滴 1万+

AutoSAR从0开始实战 --- 目录

​​​​​​本专栏是全网最真实的AutoSAR实战专栏,博主将从一个0基础小白的身份来讲解AutoSAR工具的配置,以及相应代码的讲解。

wj博客 1728

DDR5 输入时钟抖动规范全解析!技术宅必看

简单说,时钟抖动就是时钟信号边沿的“颤抖”——信号本来应该在某个固定时间跳变,但实际时刻可能会前后波动。这种波动可能是随机的,也可能是确定性的。随机抖动(Random Jitter, Rj):符合高斯分布,像是你家猫咪不经意的晃动。确定性抖动(Deterministic Jitter, Dj):受限于特定周期或模式,像是邻居装修时的规律敲击声。⚠️ 注意,如果时钟抖动超出规格,DDR5可能无法正确接收或发送数据,内存错误、系统崩溃可就跟着来了!

weixin_43199439的博客 391

调换数组中指定的两个元素的位置

调换数组中指定的两个元素的位置 方法1 使用两个数组判断元素索引的方法 let arr = [1,2,3,4,5,6,7]; let arr1 = []; arr.map((item, index) => { if (index === 2) { arr1.push(arr[3]) } else if (index === 3) { arr1.push(arr[2]) } else { arr1.push(item) } }); console,log(arr

web5197的博客 5490

C#串口通信从入门到精通(5)——打开、关闭串口

本文详细介绍如何打开串口

qq_34059233的博客 6783

java数组交换_实现数组元素互换位置(乘机理解java参数传递)

Java中函数参数是按值传递的,在实现数组元素互换位置之前,我想先说一下Java函数参数传递过程。一般情况下我们会把参数分为基本数据类型和引用数据类型,然后分别来讲参数传递,因为他们的外在表现似乎是不同的,然而,他们的本质都是值传递。在讲值传递时,请务必将“实参的副本”这五个字刻在脑海,因为它是理解值传递的关键。// 例子1int a = 0;void value(int x) {x = 1;}...

weixin_30836221的博客 1875

迈瑞BS系列全自动生化分析仪LIS协议接口手册(内含HL7和ASTM)

迈瑞BS系列全自动生化分析仪LIS协议接口手册,内含HL7和ASTM)

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中数组首位互换的代码,实现数组元素互换位置(乘机理解java参数传递)

Java中函数参数是按值传递的,在实现数组元素互换位置之前,我想先说一下Java函数参数传递过程。一般情况下我们会把参数分为基本数据类型和引用数据类型,然后分别来讲参数传递,因为他们的外在表现似乎是不同的,然而,他们的本质都是值传递。在讲值传递时,请务必将“实参的副本”这五个字刻在脑海,因为它是理解值传递的关键。// 例子1int a = 0;void value(int x) {x = 1;}...

weixin_42222501的博客 694

C# WinForm 基于DirectShow.dll编写的程序,可边预览边保存视频,音频和图片

基于微软的DirectShow.dll的二次开发1.自动识别连接的摄像头跟麦克风且可以对其进行选择(默认选中第一个)2.可录制wmv和avi两种格式的视频并且都带有音频,avi可以录制的分辨率和帧数进行选择,wmv默认进行了淸晰度优化如不喜欢可去除代码中有相关提示3.可在预览点开之后进行拍照,也可边录制视频边拍照4.添加了视频和音频的压缩功能(酌情使用)这次二次开发发现C#对DirectShow的相关信息太少,这次做完也不敢藏私共享出来,还望大家指正

java数组类型的参数与排序

Java数组类型的参数与排序一、数组类型的参数?1.1数组类型的返回值二、可变长参数2.1 可变长参数三、数组的排序【重点】3.1 数组的排序四、 二维数组4.1二维数组的概念4.2 二维数组的赋值4.3 二维数组的内存分配4.4 二维数组的访问4.5 二维数组创建语法 一、数组类型的参数? 方法调用时,将nums中的地址赋值给oneArray,此时二者指向同一个数组。 传递参数时:基本类型传递的是变量中的值;引用类型传递的是变量中的地址。 1.1数组类型的返回值 调用数组类型返回值的方法时,方法执

qq_43710400的博客 886

Outlook Express 6 (OE6) for Win7/Win8/Win10

英文版 Outlook Express6.0, 兼容Win7/Win10/WinXP,解压就可用。

Java第一轮基础巩固之字符串(3)

特性toString()作用获取对象的字符串表示创建一个新的String对象返回类型通常返回现有对象的信息返回一个新的String对象用途打印对象信息、调试转换数据(如char[]byte[])为字符串示例。

rozaji2008的博客 755

Java 数组练习|原地交换 vs 逆序赋值,搞懂数组反转

Java数组反转的两种实现方式:原地交换法(对称互换,节省内存)和逆序赋值法(新建数组,逻辑清晰)。附完整源码和思路解析,一篇搞懂数组反转。

2401_84947565的博客 575

黑马java学习笔记3(阶段一 第一章1-5 08~1-7)第一章完结

黑马java学习笔记3(第一章1-5 08~1-7)第一章完结

xiaozhuzhu__的博客 762

Java基础习题库

习题库

qq_61524266的博客 1万+

7.数组排序,查找

并不是在原有的数组里面扩容,其实是创建一个更大的数组把需要扩容的数组拷贝进去,然后把旧的数组丢掉,将大数组赋值给原来的数组;例: int[1,2,3,4,5,6] 左边界1,有边界6 中间值位0+(5-0)/2 =2 下标为2 值为3。遍历最小值的位置,与开头的交换位置,最小的在前面,将数组分为两个区间,前面的为排序过的区间,后面的是未排序过的区间。语法:被拷贝的数组,被拷贝数组的数值的下标(要被拷贝的位置),大数组,大数组的下标(从哪里开始粘贴),要粘贴的长度。将一个数组拷贝到另一个数组中。

2301_80238602的博客 601

黑马程序员-Java基础:面向对象-2

——Java培训、Android培训、iOS培训、.Net培训、期待与您交流! ——-day07:面向对象(上)一、成员变量和局部变量的区别1. 在类中的位置不同: 成员变量:类中方法外 局部变量:方法定义或方法声明上2. 在内存中的位置不同: 成员变量:在堆内存中 局部变量:在栈内存中3. 生命周期不同: 成员变量:随着对象的创建而存在,随对象的消失而消失 局部变量:随方

BlackHorseKevin的博客 650

java成员方法概念知识

java成员方法基本概念

sywyg 6万+

JAVA基础05-jvm中内存的划分

Java基础

mkhgyj6645的博客 97

java学习(方法)

一、方法的基本用法 什么是方法 方法就是一个代码片段,类似于 C 语言中的函数。它是一个语句的集合,它们在一起执行一个功能 1)能够模块化的组织代码 2) 做到让代码被重复使用,一份代码可以用在多个位置 3) 让代码更好理解、更简单 4) 直接调用现有方法,不必重复造轮子 语法定义 定义 方法的调用 1)定义方法时,不会执行代码,调用时才执行 2)当方法被调用时,会将实参赋值给形参 3) 参数传递完毕后,就会执行到方法体代码 4)当方法执行完毕后护(遇到return 语句),就会回到方法调用

qq_40599849的博客 611

Java入门必知:基础语法全攻略

本文是一个Java学习笔记,主要记录了Java基础语法、数组操作和常用类库的使用。内容包括: Java基础语法:介绍了包声明、类定义、输出方法、数据类型、运算符、流程控制等基本概念,特别强调了println、printf、print的区别和使用场景。 数组操作:详细讲解了数组的定义、初始化、访问和遍历方法,包括一维和二维数组的使用,以及常见算法如查找、排序等。 函数使用:说明了函数的定义、调用、参数传递和返回值,重点介绍了递归函数的原理和实现方法。 常用类库:介绍了Scanner输入工具和Arrays工具类

AA_AA114514的博客 834
上一篇: Java实现Find All Numbers Disappeared in an Array
下一篇: 求最大子数组(利用动态规划)
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