Java基本语法基本类型

Java练习题-数据类型转换&运算符&基本语法 Java练习题-数据类型转换&运算符&基本语法 第一题 按步骤编写代码,效果如图所示: 编写步骤: 定义类 Test1 定义 main方法 定义两个byte类型变量b1,b2,并分别赋值为10和20. 定义变量b3,保存b1和b2的和,并输出. 定义两个short类型变量s1,s2,并分别赋值为1000和2000. 定义变量s3,保存s1和s2的和,并输出. 定义一个char类型变量c1赋值为’a’,一个int类型变量i1赋值为10. 定义变量ch3,保存c1和i1的差,并输出. 阅读详情

前言

本文将简单介绍Java的基本语法规则,数据类型及数据类型的互相转换、运算符的分类和使用方式及表达式的运用。

一、标识符与关键字

1.标识符

标识符:可以理解为是一个名字。它可以用于对类名、变量名、常量名、方法名、参数名、包名等的修饰。

命名规则

1)以字母、下划线、 开 头 , 其 后 可 以 是 字 母 、 下 划 线 、 开头,其后可以是字母、下划线、 开头,其后可以是字母、下划线、、数字,但不能以数字开头,不能带有除下划线,$,以外的其他符号。
2)标识符对大小写敏感
3)
不能把java关键字、保留字作为标识符。

命名要求

1)标识符的长度无限制,但一般不超过15个字符。
2)建议使用英文单词,一般不建议使用拼音或无意义的字符串组合。
3)建议变量名称、参数名称、方法名称等采用驼峰命名法(首字母小写,后面单词的字母大写)命名。
4)建议类名的每个首字母大写。

2. 关键字

java包括48个关键字,2个保留字,3个直接变量,都是小写,不能使用这些关键字来命名类、方法或变量。

关键字列表

点击查看关键字列表详解

3.分隔符

Java语言里的分号(;)、花括号({})、方括号([])、圆括号(())、空格、圆点(.)都具有特殊的分隔作用,因此被统称为分隔符。
1)分号(;):huajava语言采用分号作为语句的结束标记,因此每个Java语句必须使用分号作为结尾。
2)花括号({}):其作用就是定义一个代码块,一个代码块指的就是“{”和“}"所包含的一段代码,代码块在逻辑上是一个整体。花括号一般成对出现。
3)方括号([]) :其主要作用是用于访问数组元素,方括号通常紧跟数组变量名。而方括号里指定希望访问的数组元素的索引。
4)圆括号(()):圆括号是一个功能非常丰富的分隔符,定义方法是必须使用圆括号来包含所有的形参声明,调用方法时也必须使用圆括号来传入实参值。
5)空格:Java语言里使用空格分割一条语句的不同部分。java语言是一门格式自由的语言,所以空格几乎可以出现在Java程序的任何部分,也可以出现任意多个空格,但不要使用空格把一个变量名隔开成两个,这会导致程序出错。
6)圆点(.):圆点通常用作类/对象和它的成员之间的分隔符。

4.注释

Java的注释有3种,分别是
1)单行注释: //注释内容/。
一般用于对一行Java语句作用的描述。
2)多行注释:/* … 注释内容…*/。
一般用于对Java方法的描述
3)文档注释:/** … 注释内容… **/
这种注释可以用来自动地生成帮助文档。

二、数据类型

1.变量与常量

变量

变量是指内存中的一个存储区域,当创建变量时,需要在内存中申请空间。

变量的使用注意事项

Java中的变量必须申明后才能使用。
变量的作用域:一对{}中的区域为有效区间。
需要进行初始化后才能使用变量。
变量的值在程序中可以随时更改,但必须时同一类型的值。
不同类型的变量之间,类型转换要遵循一定的规则。

创建变量的基本格式

数据类型 变量名 = 初始化值;
例: int a = 10;就是创建了一个整型变量a,其值为10。

常量

与变量不同的是,常量一经初始赋值后,在程序运行时都不能修改。在java中使用final关键字来修饰常量,声明方式和变量类似。
例: final double PI = 3.1415926;

变量作用域

java的变量并不是在代码中所有的位置都有用,一般将变量分为全局变量和局部变量。全局变量是在程序范围之内都有效的变量,而局部变量只是在部分位置有效。在java中,全局变量在同一个类的任意位置都可以访问和使用,

全局变量实例
public class VarSimple {
	//整型变量temp是全局变量,在该类的任意位置都可以访问和使用
	static int temp =10;
	//内部方法
	static void print(){
		System.out.println("全局变量temp="+temp);
	}
	public static void main(String[] args){
	//实例化VarSimple,这样才可以调用该类中的方法
	VarSimple varSimple = new VarSimple();
	//调用print()方法
	VarSimple.print();
	}
	}

运行结果:
全局变量temp=10

局部变量示例
public class Varsimple {
private static String temp;
	// 局部方法
	void print() {
		//整型变量temp是局部变量,只能在声明该变量的方法内使用
		int temp = 20;
		
	}
	/*程序入口,通常放在类的末尾*/
	public static void main(String[] args) {
		// 实例化VarSimple,这样才可以调用该类中的方法
		VarSimple VarSimple = new VarSimple();

		// 输出局部变量temp的值
		System.out.println("这是局部变量temp=" + temp);
	}
}


整数类型

整数类型是java的基本数据类型之一。按照取值范围从大到小分为4种,分别为byte,short,int和long。

byte

byte 数据类型是8位,有符号的,以二进制补码表示的整数。

short

short 数据类型是16位、有符号的,以二进制补码表示的整数。

int

int 数据类型是32位、有符号的,以二进制补码表示的整数。

long

long 数据类型是64位,有符号的,以二进制补码表示的整数。

浮点数类型

浮点数类型是java的基本数据类型之一,按照取值范围的从小到大分为两种,分别是float和double。

float

float 数据类型是单精度,32位,符合IEEE 754标准的浮点数。
float在存储大型浮点数组时课节省内存空间。
浮点数不能用来表示精确的值。

double

double 数据类型时双精度,64位,符合IEEE 754标准的浮点数。
浮点数的默认类型为double类型。
double类型同样不能表示精确的值。

布尔类型

布尔类型时java的基本类型之一。只有一种boolean类型。
boolean 类型只有两个取值:true和false。一般只作为一种标志不用于计算。

字符类型

字符类型时java的基本数据类型之一,只有一种char类型。
char 类型是一个单一的16位Unicode字符,一个char数据占2个字节。
char 数据类型可以储存任意单个字符:所有的ASCII码都可以用char类型表示。

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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; 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")

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【JAVA SE】第二章 Java语法基础、数据类型、基本类型的字面值、基本类型的类型转换和运算规则

2022年毕业的萌新程序猿,输出一下自己的学习内容~ 507

java boolean 语法_Java基础语法:基本数据类型

Java是一种强类型语言,每个变量都必须声明其类型。Java的数据类型 分为两大类:基本类型(primitive type)和引用类型(reference type)。Java的所有八种基本类型的数据各自都占有固定的内存空间,最小的占1字节,最大的占8字节,字节是一种计算机内部的存储单位。一、强类型语言强类型语言也称为强类型定义语言。要求变量的使用要严格符合规定,所有变量都必须先定义后才能使用。一...

weixin_30219613的博客 322

三.Java基本语法及基本数据类型

java基本语法和基本数据类型

qq_41975388的博客 132
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