java中的方法参数传递机制---值传递

Java参数传递:值传递编程实例 总结一下,Java中的参数传递采用的是值传递方式。这意味着在方法内部对参数的修改不会影响到原始的变量。如果你希望在方法内部修改原始变量的值,可以考虑使用对象引用作为参数,或者将修改后的值作为方法的返回值。值传递是指将实际参数的副本传递给方法或函数,而不是传递参数本身。本文将通过一个实例来解释值传递的概念,并提供相应的源代码。这是因为在Java中,参数传递采用的是值传递方式,即传递的是原始值的副本。方法内部,我们首先打印出传递进来的参数值,然后将。的值修改为20,并再次打印出修改后的值。 阅读详情

一直以来,都被java中的参数传递方式都是 — 值传递。被这个说法搞的很糊涂。有时候传过去的值会发生变化,有的又不会,相信初学者会遇到这样的坑。今天就来说为啥会这样?

先来一段代码?

/**
 * 值传递的演示
 * @author hjm
 *
 */
public class TestDemo {

public static void swap(int a,int b) {
    //用一个临时变量来存a的值
    int temp = a;
    a = b;
    b = temp;
    System.out.println("来自swap方法内的"+a+",和"+b);
}
public static void main(String[] args) {

    int a = 6;
    int b = 9;
    swap(6,9);
    System.out.println("来自swap方法外的"+a+",和"+b);      

}

}   

看下这两个输出是否一致?

第一个输出是 来自swap方法内的9,和6
第二个输出是 来自swap方法外的6,和9

为什么会出现不一样的结果呢?真相是main方法中调用的swap(6,9);将6,9作为实参传到形参中去,问题就出在这里。传过去的值其实是这俩个值的拷贝。就好比《西游记中》的孙悟空在要干架的时候,都是变出几个假孙悟空跟别人打。 这个也是道理。我传过去的值都是我的替身,你在swap中进行的一番折腾,其实都是改变的我的替身值,我真身没有丝毫变化。于是就出现了两个输出内容不一样的值。

这么写的话不好理解的话,那就看图帮助理解

基本数据类型传值

这图看了之后应该不会有疑惑了?那么这个是基本类型的传值,那么传过去的是个引用类型的呢?那么值会发生变化 吗?

public class TestDemo02 {
public static void swap(DataSwap ds) {
    int temp = ds.a;
    ds.a = ds.b;
    ds.b = temp;
    System.out.println("来自swap方法内的"+ds.a+",和"+ds.b);

}
public static void main(String[] args) {

    DataSwap ds = new DataSwap();
    ds.a = 6;
    ds.b = 9;
    swap(ds);
    System.out.println("来自swap方法外的"+ds.a+",和"+ds.b);

}

}

 class DataSwap{
//成员变量不用赋初值,但最好还是赋比较好
int a;
int b;

这个会出现什么情况呢?

来自swap方法内的9,和6
来自swap方法外的9,和6

为什么值会发生变化呢?难道不是用到了值传递的方式吗?
其实,敢肯定的是 他们用到了都是值传递的方式。 记得引用类型的引用变量存的是什么吗?引用变量存的是对象的地址。 所以将引用变量作为参数传过去,其实就是将对象的地址传过去。 这个好比 我将家里的地址告诉你,你去找这个地址,不就找到了我家(这个对象 )。然后你在我家(对象中)的各种操作不就会有影响产生。

看图
引用类型传值示意图

看到这个图,应该就会恍然大悟了吧。
真正明白了,java中的参数传值传值都是采用值传递方式。以后看见了着种情况不会再迷惑了吧。

本篇思路来源于《疯狂java讲义》

我只是大自然的搬运工。

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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; 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% 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")

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