Java泛型程序设计(持续更新)

Java 泛型 本文介绍了 Java 泛型的概念及其应用场景。泛型类似于生活中的标签,用于在类、接口或方法中表示未知的通用类型参数。通过集合框架中的 List、Map 等案例展示了泛型如何保证类型安全,避免运行时类型转换异常。文章还演示了泛型在比较器接口 Comparable/Comparator 中的使用,并通过 Circle 类的代码示例说明泛型在自定义类中的应用。泛型的主要优势包括:编译时类型检查、代码简洁性和健壮性提升。 阅读详情

目录

1.为什么要使用泛型程序设计?

1.1类型参数的好处

2.定义简单泛型类

3.定义简单泛型方法

4.类型变量的限定


泛型类和泛型方法有类型参数,这使得他们可以准确地描述用特定类型实例化时会发生什么。

在有泛型类之前,Java程序员都是使用Object来编写适用于多种类型的代码。这很繁琐同时很不完全。

1.为什么要使用泛型程序设计?

泛型程序设计意味着编写的代码可以对应多种不同类型的对象重用,比如你一一定不希望为收集到的String,File对象分别编写不同的类。事实上,确实不需要这么做,因为一个ArrayList类就可以收集任何类的对象。这就是泛型程序设计的一个例子。

1.1类型参数的好处

在Java中增加泛型类之前,泛型程序设计使用继承实现。ArrayList类只维护一个Object引用的数组:

public class ArrayList {
    private Object[] elements;
    //.......
    public Object get(int i){
        return null;
    };
    
    public void add(Object o){
        
    }

    public static void main(String[] args) {
        ArrayList files = new ArrayList();
        String filename = (String) files.get(0);
        files.add(new File("xxxxxxx"));
        files.add(new Student());
    }
//这里的方法存在两个问题,
//1.当获取一个值时由于get方法的返回值参数为Object我们调用add得到的返回值必须进行强制类型转换。
//2.此外,这里没有错误检查,我们可以向数组列表中添加任何类的值,我们定义的files只想插入文件类型但是我们定义一个Student类型之后也可以插入。
}

泛型提供了一个很好的解决方案:类型参数。

ArrayList有一个类型参数来指明元素的类型:

ArrayList<String> list = new ArrayList<>(); 

这使得代码的可读性很好,让人一眼看起来就知道这个数组列表中包含的是String对象。

此时我们调用String filename = files.get(0); 编译器知道返回类型是String了无需从Object的返回类型强转为String。

编译器还知道ArrayList<String>的add方法有一个String的参数,这比有一个可以包含万物的Object类型的参数要安全的多,现在编译器就可以检查,防止你插入错误的对象。

比如:

ArrayList<String> files = new ArrayList<>();
String filename = "xxxxxx";
files.add(filename);
files.add(new Student());  //编译报错

第四行是无法编译通过的。不过,出现编译错误比运行时出现类的强制类型转换异常好得多。

这正是类型参数的魅力所在,它会让你的程序更易读更安全。

2.定义简单泛型类

泛型类就是有一个或者多个类型变量的类,我们使用一个Pair的简单类来作为例子。这个类使得我们可以只关注泛型,而不用为数据存储的细节而分心。

public class Pair<T>{
    private T first;
    private T second;

    public Pair(T first, T second) {
        this.first = first;
        this.second = second;
    }
    public Pair(){
        first = null;
        second = null;
    }
}

Pair类引入了一个类型变量T,使用尖括号(<>)括起来,放在类名的后面。泛型类可以有多个类型变量。例如,Pair类,其中第一个字段和第二个字段使用不同的类型:

public class Pair<T , U>{.......}

类型变量<T, U>等在整个类定义中用于指定方法的返回类型以及字段和局部变量的定义类型。

可以用具体的类型替换类型变量来实例化泛型类型,比如:

public class Pair<String> {
    private String first;
    private String secodn;

    public Pair(String first, String secodn) {
        this.first = first;
        this.secodn = secodn;
    }

    public Pair() {
    }

    public String getFirst() {
        return first;
    }

    public void setFirst(String first) {
        this.first = first;
    }

    public String getSecodn() {
        return secodn;
    }

    public void setSecodn(String secodn) {
        this.secodn = secodn;
    }
}

换句话说,泛型类相当于普通类的工厂。

如下代码中具体使用了Pair类。静态的minmax方法遍历了数组同时据算出最小值和最大值,他用一个Pair对象反回两个结果。

回想一下:compareTo方法比较两个字符串,如果字符串相同则返回0,按照字典顺序,如果第一个字符串比第二个字符串靠前,就返回一个负整数,如果第一个字符串比第二个字符串靠后就返回一个正整数。

public class PairTest1 {
    public static void main(String[] args) {
        String[] words = {"Marry","had","a","little","lamb"};
        Pair<String> mm = ArrayAlg.minmax(words);
        System.out.println("min = " + mm.getFirst());
        System.out.println("max = " + mm.getSecond());
    }
}

public class ArrayAlg{
    public static Pair<String> minmax(String[] a){
        if(a == null || a.length == 0) return null;
        String min = a[0];
        String max = a[a.length-1];
        for (int i = 1; i < a.length; i++) {
            if(min.compareTo(a[i]) > 0) min = a[i];
            if(max.compareTo(a[i]) < 0) max = a[i];
        }
        return new Pair<>(min,max);
    }
}

3.定义简单泛型方法

我们不仅可以定义一个带参数的泛型类,还可以定义一个带有类型参数的方法。

public class ArrayAlg{
    public static <T> T getMiddle(T[] a){
        return a[a.length / 2];
    }
}

这个方法是在普通类中定义的,而不是在泛型类中。不过这确实是一个泛型方法,可以从尖括号和类型变量看出这一点。注意,类型变量放在修饰符后面,并在泛型类型的前面。

泛型方法也可以定义在泛型类当中。

当调用一个泛型方法时,可以把具体类型包围在尖括号中,放在方法名前面。

String middle1 = ArrayAlg.<String>getMiddle(words);
System.out.println(middle1);

其实编译器可以推断出你想要的方法是哪个即方法调用中可以省略<String>类型参数。

String middle = ArrayAlg.getMiddle(words);

System.out.println(middle);

几乎在所有情况下泛型方法的类型推导都可以正常工作。偶尔,编译器也会提示错误,考虑下面这个案例:

4.类型变量的限定

Java 泛型设计 -- Java 语言泛型的概述、类型擦出、协变与逆变 泛型(Generics)是在 JDK 5.0 版本中引入的一个新特性,泛型提供了编译时类型安全检测机制,该机制允许程序员在编译时检测到非法的类型。泛型的本质是参数化类型,也就是说所操作的数据类型被指定为一个参数。在 JDK 5.0 引入泛型之前,Java 的集合框架并没有使用泛型,所有的集合类(如ListSetMap等)都是处理Object类型的对象。这意味着它们可以存储任何类型的对象,但这种通用性也带来了几个问题:缺乏类型安全:集合可以存储任何类型的对象,这可能导致运行时的。 阅读详情

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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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**My Coding Family** 1366

21.<简单认识Java的集合框架&包装类&泛型>

本篇博客主要讲解Java基础语法中的 集合框架、什么是集合框架、集合框架的重要性、集合框架背后所涉及到的数据结构。 包装类、装箱和拆箱、【面试题】、泛型、裸类型、泛型如何编译的、泛型如何编译的

m0_73456341的博客 1583

2024年Go最全java 泛型详解-绝对是对泛型方法讲解最详细的,没有之一(1),做了6年的Golang

4)与泛型类的定义一样,此处T可以随便写为任意标识,常见的如T、E、K、V等形式的参数常用于表示泛型。//在泛型方法中添加上下边界限制的时候,必须在权限声明与返回值之间的上添加上下边界,即在泛型声明的时候添加。* 这个方法也是有问题的,编译器会为我们提示错误信息:"UnKnown class ‘T’ "* 如果在类中定义使用泛型的静态方法,需要添加额外的泛型声明(将这个方法定义成泛型方法)* 2)只有声明了的方法才是泛型方法,泛型类中的使用了泛型的成员方法并不是泛型方法。

2401_84910839的博客 1122

Java进阶之泛型在集合中:用法实例(九十七)

本篇目的:Java进阶之泛型在集合中:用法实例基本概念泛型是Java语言的一种类型机制,允许在定义类、接口和方法时使用类型参数。泛型在集合中的应用可以提高代码的类型安全性和可读性。功能提供类型安全的集合操作,避免类型转换错误。允许在编译时检查类型错误,减少运行时错误。使用限制泛型类型参数必须是类类型,不能是基本类型。泛型类型参数在运行时会被擦除,即类型擦除。性能特性泛型不会影响运行时性能,只是编译器的类型检查机制。合理使用泛型可以提高代码的可读性和可维护性。使用场景。

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zhaojiakang99
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