jdk5.0新功能之Autoboxing

博客主要介绍了JDK 5.0的新特色autoboxing和unboxing。在JDK 5.0之前,Java程序员将基本类型变量放入集合对象需手动转换为包装类,取出时也需转换,过程繁琐。而JDK 5.0的自动装箱和拆箱功能可自动完成转换,简化代码,还结合范型和for - each循环举例说明。

作为一个java程序员都知道,你不能把一个int型变量(或其他的基本类型变量primitive value,如float等)直接放到到一个集

合类型的对象中去。集合类型仅仅能够接受对象引用,你必须将原始类型转换成对应的包装类(如Integer,Float等)才可以放到

集合对象中。
比如:
List l = new ArrayList();
你只能l.add(new Integer(8));
而不能l.add(8); 而这在jdk50里是合法的。

你从集合中取出对象的时候,你取出的试Integer,而你需要的是int,你必须使用intValue方法来转换。这些转换(boxing and

unboxing )过程非常的痛苦,并且使你的代码很混乱。jdk5.0的新特色autoboxing 和 unboxing将改变这种状况。

下面举例说明autoboxing and unboxing,同时需要用到另外的新特色“范型”和for-each循环。

import java.util.*;

// Prints a frequency table of the words on the command line
public class Frequency {
public static void main(String[] args) {
Map<String, Integer> m = new TreeMap<String, Integer>();
for (String word : args) {
Integer freq = m.get(word);
m.put(word, (freq == null ? 1 : freq + 1));
}
System.out.println(m);
}
}

java Frequency if it is to be it is up to me to do the watusi
{be=1, do=1, if=1, is=2, it=2, me=1, the=1, to=3, up=1, watusi=1}

以上代码打印 由命令行参数的单词出现的频率表,我们可以看到,Map m用范型定义了key value为String和Integer,看这一句
m.put(word, (freq == null ? 1 : freq + 1));中(freq == null ? 1 : freq + 1)的结果本来是一个简单类型int,由于jdk50

的autoboxing特色,可以直接put到Map中去。

我们还可以用一个简单的代码来验证这个功能,比如:

Map mm = new HashMap();
mm.put("aa",2); //直接将基本类型值2 put到Map中,程序自动将基本类型转换成包装类对象Integer类型

int v;
v = (Integer)mm.get("aa"); //这里程序将自动将包装类型转换成基本类型int

Integer v1 = 200;//这样定义也是允许的。在jdk50之前只有String可以这么定义,String是特殊的对

象。
这里以int和Integer来举例,当然其他的基本类型float long等都是可以的。
autoboxing 和 unboxing的新特色的确可以简化我们的原来的代码吧。
(部分内容来自JDk文档)

<!-- google adv --> &lt;!-- google_ad_client = "pub-9232855773311077"; google_ad_width = 300; google_ad_height = 250; google_ad_format = "300x250_as"; google_ad_channel =""; google_color_border = "336699"; google_color_bg = "FFFFFF"; google_color_link = "0000FF"; google_color_url = "008000"; google_color_text = "000000"; //--&gt; <iframe name="google_ads_frame" marginwidth="0" marginheight="0" src="http://pagead2.googlesyndication.com/pagead/ads?client=ca-pub-9232855773311077&amp;dt=1111399866453&amp;format=300x250_as&amp;output=html&amp;color_bg=FFFFFF&amp;color_text=000000&amp;color_link=0000FF&amp;color_url=008000&amp;color_border=336699&amp;u_h=768&amp;u_w=1024&amp;u_ah=738&amp;u_aw=1024&amp;u_cd=32&amp;u_tz=480&amp;u_his=15&amp;u_java=true" frameborder="0" width="300" scrolling="no" height="250" allowtransparency="65535"></iframe>
【评估多目标跟踪方法】9个高度敏捷目标在编队中的轨迹和测量研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“评估多目标跟踪方法”,重点研究9个高度敏捷目标在编队飞行中的轨迹生成与测量过程,并提供完整的Matlab代码实现。文中详细模拟了目标的动态行为、运动约束及编队结构,通过仿真获取目标的状态信息与观测数据,用于验证和比较不同多目标跟踪算法的性能。研究内容涵盖轨迹建模、噪声处理、传感器测量模拟以及数据可视化等关键技术环节,旨在为雷达、无人机编队、自动驾驶等领域的多目标跟踪系统提供可复现的测试基准。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事控制工程、自动化、航空航天、智能交通或人工智能等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于多目标跟踪算法(如卡尔曼滤波、粒子滤波、GM-CPHD等)的性能评估与对比实验;②作为无人机编队、空中交通监控等应用场景下的轨迹仿真与传感器数据分析的教学与研究平台;③支持对高度机动目标在复杂编队下的可观测性与跟踪精度进行深入分析。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注轨迹生成逻辑与测量模型构建部分,可通过修改目标数量、运动参数或噪声水平来拓展实验场景,进一步提升对多目标跟踪系统设计与评估的理解。
本软件实现了一种基于时域有限差分法结合时间反转算法的微波成像技术,旨在应用于乳腺癌的早期筛查。其核心流程分为三个主要步骤:数据采集、信号处理与三维可视化。 首先,用户需分别执行“WithTumor.m”与“WithoutTumor.m”两个脚本。这两个程序将在模拟生成的三维生物组织环境中进行电磁仿真,分别采集包含肿瘤模型与不包含肿瘤模型的场景下的原始场数据。所获取的数据将自动存储为“withtumor.mat”与“withouttumor.mat”两个数据文件。 随后,运行主算法脚本“TR.m”。该程序将加载上述两组数据,并实施时间反转算法。算法的具体过程是:提取两组仿真信号之间的差异成分,通过一组专门设计的数字滤波器对差异信号进行增强与净化处理,随后在数值模拟的同一组织环境中进行时间反向的电磁波传播计算。 在算法迭代计算过程中,系统会按预设的周期(每n次迭代)自动生成并显示三维模拟空间内特定二维切面的电场强度分布图。通过对比观察这些动态更新的二维场分布图像,用户有望直观地识别出由肿瘤组织引起的异常电磁散射特征,从而实现病灶的视觉定位。 关于软件的具体配置要求、参数设置方法以及更深入的技术细节,请参阅软件包内附的说明文档。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
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
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