java面试题之——求及值

2024最新Java高频精选面试题讲解,高级java开发工程师面试题 至此,文章终于到了尾声。技术能力:先写岗位所需能力,再写加分能力,不要写无关能力;项目经历:只写明星项目,描述遵循 STAR 法则;简历印象:简历遵循三大原则:清晰,简短,必要,要有的放矢,不要海投;以及最后为大家准备的福利时间:简历模板+Java面试题+热门技术系列教程视频以及最后为大家准备的福利时间:简历模板+Java面试题+热门技术系列教程视频[外链图片转存中…(img-laenPCAQ-1711102825640)] 阅读详情

package qiu_ji_zhi;
/**
 * 求及值
 *     求出最大值
 * @author Administrator
 *
 */
public class QiuMax_ {
    public static void main(String[] args) {
        int [] array = {21,0,-1,34,554,65,565,56,767,565,44,43,100000};
        int maxvalue = maxValue(array);
        int minvalue = minValue(array);
        System.out.println("最大值是:"+maxvalue);
        System.out.println("最小值是:"+minvalue);
    }
    /**
     * 求出数组的最大值
     * @param array
     * @return
     */
    public static int maxValue(int[] array) {
        //把数组的第一个值赋给result
        int result = array[0];
        for(int i = 1;i < array.length; i++) {
            if(result < array[i]) {
                result = array[i];//比把result大的赋值给result
            }
        }
        return result;
    }
    public static int minValue(int[] array) {
        //把数组的第一个值赋给result
        int result = array[0];
        for(int i = 1;i < array.length; i++) {
            if(result > array[i]) {
                result = array[i];//比把result大的赋值给result
            }
        }
        return result;
    }
}
 

二叉树求最大最小权值问题的面试题 有一棵二叉树,树上每个点标有权值,权值各不相同,给定二叉树的根节点为root,请找出权值最大的节点与权值最小的节点; 思路解析 阅读详情

相关推荐

Java核心面试题——精选36道核心面试题

目录java核心面试题1、java个版本中更新的重要功能1.1 java 14版本中更新的重要功能1.2 java 13版本中更新的重要功能1.3 java12版本中更新的重要功能1.4 java11版本中更新的重要功能1.5 java10版本中更新的重要功能1.6 java9版本中更新的重要功能1.5 java8版本中更新的重要功能2、java面向对象编程的特征3、 [JVM](https://blog.youkuaiyun.com/issunmingzhi/article/details/104774941)4、J

冢狐的私人空间 1595

java面试题-int最大值

5.假设有如下程序: public class Demo { public static void main(String args[]) { int num = 2147483647 ; num += 2L ; ...

songfelicity的博客 1534

java面试题

当线程 A 持有独占锁a,并尝试去获取独占锁 b 的同时,线程 B 持有独占锁 b,并尝试获取独占锁 a 的情况下,就会发生 AB 两个线程由于互相持有对方需要的锁,而发生的阻塞现象,我们称为死锁。反射是在运行状态中,对于任意一个类,都能够知道这个类的所有属性和方法;对于任意一个对象,都能够调用它的任意一个方法和属性;这种动态获取的信息以及动态调用对象的方法的功能称为 Java 语言的反射机制。Java 序列化是为了保存各种对象在内存中的状态,并且可以把保存的对象状态再读出来。

m0_74824845的博客 1219

java二叉树求权值_二叉树求最大最小权值问题的面试题

有一棵二叉树,树上每个点标有权值,权值各不相同,给定二叉树的根节点为root,请找出权值最大的节点与权值最小的节点; 假设父子节点距离为1,请计算权值最大节点与权值最小节点之间的距离(提示:可分别找出根节点到该两点间的路径,再减去两者从根节点开始的共同路径距离)在很多面试中也有这样类似的问题,自己本身基础很弱,将学过的思路整理出来,方便自己以后的学习。话不多说,上思路。思路:先求最大最小叶子节点,...

weixin_42406647的博客 933

python 爬取携程全国旅游景点信息-2024.4.13

携程网是中国领先的在线旅行服务公司,提供酒店预订、机票预订、旅游度假、商旅管理等服务。携程网上有大量的旅游景点和酒店信息,这些信息对于旅行者和旅游业者都有很大的价值。通过爬虫技术,我们可以从携程网上获取这些信息,并进行数据清洗、数据分析、数据可视化等操作,从而得到有用的洞察和建议。

britlee的博客 1万+

Android13 SurfaceFlinger启动流程分析

在Android13版本中,SurfaceFlinger是由Android.bp去启动init.rc文件,然后再解析文件去加载SurfaceFlinger。上面方法主要处理如下:1、调用surfaceflinger的createSurfaceFlinger方法,实例化surfaceflinger。2、调用flinger(surfaceflinger)的init()方法,在客户端连接之前进行初始化。

liuning1985622的博客 1919

Java判断某值是否连续_java面试题,求判断int数组中的元素是否连续

1:给出一个int类型数组,判断int数组中的元素是否连续。比如:[2,4,3,5,7,6]能组成连续数字,【1,2,6,4,7】则能。2:给出一个int类型数组,判断int数组中的元素是否连续。比如:[2,4,3,5,7,6]能组成连续数字,【1,2,6,4,7】则能。数组中的数也可能重复。1.[代码][Java]代码/*** 第一题解题思路:* 1:对数组进行排序* 2:分别对数组进行...

weixin_30995967的博客 1327

测试 Wi-Fi、蓝牙性能

前几天去原厂测试了 Wi-Fi 和蓝牙的性能,现在把了解到的知识总结一下 RF通路新理解 RF通路一般分为两部分:芯片端、天线端 芯片端 芯片端包括芯片+芯片出来的RF匹配电路,是来调芯片的阻抗匹配的。 天线端 天线前一般也会有一段天线匹配电路,是留给天线调天线的阻抗匹配的。 调试的时候是两部分分开调试的,下面调试的就是芯片端。 测试“阻抗匹配”用网络分析仪看史密斯圆图 测试...

撒哈拉的初学者的博客 1万+

携程java笔试题目_2015携程JAVA工程师笔试题(基础却又没多少人做对的面向对象面试题)...

最近真的发现自己越来越懒了,虽然现在有点晚了,可是内疚完之后,还是得更新每个星期一篇的面试题,找了很多面试题,发现有些很基础的就没必要分享出来,最后找了这么一篇经典的面试题,一开始我也还真做错了,话不多说。来看下 2015 携程的 JAVA 工程师的面试题一、题目public class Base{private String baseName = "base";public Base(){cal...

weixin_30698721的博客 259

绕过限制?实测修改UA在PC端运行微信小程序的可行性及风险

本文探讨了通过修改User-Agent(UA)在PC端运行微信小程序的技术可行性及风险。分析了小程序设备限制的技术原理,包括`wx.getSystemInfo`API和UA检测机制,并提供了多种修改方案及其局限性。同时强调了潜在的安全和法律风险,推荐使用官方模拟器或安卓模拟器等更安全的替代方案。

weixin_30879169的博客 368

Altium AD20差分对走线设置方法

AD20的PCB差分对走线设置 1、原理图添加差分对 先在原理图中,讲要设置差分对的网络对添加网络标签。 名称前面的内容要相同,后缀用 _P 和 _N 加以区分。 最后使用 放置差分对,将两个网络标记。 2、编译,更改到PCB 编译,更新到PCB,确认差分对网络的出现。 验证更改,执行更改。将改动更新到PCB中。 PCB中,可通过 右下角 Panels - 调出 PCB 显示。来对已添加的差分对进行查看。 这时原本的走线有一点点小问题,需要删掉原来走线,设置差分对规则,并重新布线。

Mark_md的博客 3万+

面试题--2

强转与类型转换的区别 强转: 把父类的引用转为子类的引用(采用多态的方式) 只改变数据的类型,而对于数据本身并未发生任何改变 例:将String str="10"转换为int i=10 类型转换: 数据本身发生了改变 例:将Object i=10转换为int i=10 ...

qq_56467663的博客 476

28、基准剂量法:原理、应用与计算详解

本文详细介绍了基准剂量法(BMD)的原理、在监管机构中的应用以及具体的计算方法。内容涵盖样本量与BMD的关系、主要监管机构如EPA对BMD的应用、BMD的模型选择与数据拟合过程、拟合优度评估、下置信限(BMDL)计算,以及实验设计对BMD结果的影响。同时,还讨论了剂量指标和响应选择的关键问题,为理解和应用基准剂量法提供了全面的参考。

info6的博客 281

[Java经典题目]求圆周率的值

用下面的公式求圆周率的近似值。   直到最后一项的绝对值小于10-7为止.   package com.rctraffic110.test; import java.util.Scanner; public class JieCheng {   public static void main(String[] args)throws Exception{          doub...

weixin_34290000的博客 452

multisim14.3无法访问数据库...如何解决?

🏆本文收录于 《全栈 Bug 调优(实战版)》 专栏。专栏聚焦真实项目中的各类疑难 Bug,从成因剖析 → 排查路径 → 解决方案 → 预防优化全链路拆解,形成一套可复用、可沉淀的实战知识体系。无论你是初入职场的开发者,还是负责复杂项目的资深工程师,都可以在这里构建一套属于自己的「问题诊断与性能调优」方法论,助你稳步进阶、放大技术价值 。

**My Coding Family** 4490

基于FPGA的NCO实现

NCO实现原理 数字振荡器 输出频率,相位可控的正弦波,精度高,稳定性高,替代VCO,用起来方便也易于操作。 实现方式: 直接调用fpga里面的ip核,以下是IP核的配置方法: 接下来选择输出为单路还是多路: 最后生成ip核时需要注意的事项: 生成时会需要漫长的等待,因此需要如下操作: 最后成功生成: 实现代码: input clk ; input rst_n ; output [13:0]fsin_i ; wire [13:.

m0_46644103的博客 4582

Java高级面试题总结

本文内容涉及中高级面试知识点,涵盖众多大厂面试题

前方一片光明 1万+

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基础面试题

Java基础 必知必会面试题 Java基础,面向对象,String,IO 其他内容面试题文章中有链接... 持续更新中...

weixin_46030002的博客 4159

Statistics and Machine Learning Toolbox

Statistics and Machine Learning Toolbox(带书签),MATLAB统计学习工具

IEM模型,地表粗糙度模拟

利用微波反演土壤水分时候,利用IEM模型可以实现对随机地表的模拟

面试题:给出一数组,求这数组中出现最多次数的值且最大

面试题:给出一数组,求这数组中出现最多次数的值且最大,不给使用jdk里面的方法(我理解为求次数最多的值,次数相同者取大的那个数),作为一个17年的应届生,面试过2次而已,当时以为不难,捣鼓捣鼓着,发现也不简单,又不给用伪代码,想着阐述一下思路也好呀(当时的想法是,用hashSet去重,然后迭代去重后的数组,和原数组逐一比较,求出去重后的数组的每个值出现的次数,然后在比较谁的次数多,次数相同就比较谁

杂学小生的博客 1962

ET2012新版免狗免安装绿色软件

ET2012新版免狗免安祖昂绿色软件。,新界面,新视觉,

java面试题及答案2024,java2024最新面试题及答案(之一)

== 对于基本类型来说是值比较,对于引用类型来说是比较的是引用;而 equals 默认情况下是引用比较,只是很多类重新了 equals 方法,比如 String、Integer 等把它变成了值比较,所以一般情况下 equals 比较的是值是否相等。

码界云仓 1526

【面试】——Java面试题内容总结

往期内容聚合 设计模式内容聚合 面试技术文 Java岗 面试考点精讲(基础篇01期) Java岗 面试考点精讲(基础篇02期) Java岗 面试考点精讲(网络篇03期) Java 面试中遇到的坑 Java面试中遇到的坑【填坑篇】 Java面试中遇到的坑【篇二】 java面试遇到的坑[第三期] java面试填坑解惑篇[三] java面试遇到的坑[第四期] 面试官:你分析...

我爱吃土豆 5921

写一个Java应用程序,从键盘输入一个整数,然后输出它的平方值立方值

这是一个跟输入/输出流有关的面试题。下面我们来分析怎么实现该功能。 解析:在java中没有像C语言那样有一个专供接收从键盘输入值的scanf函数,所以一般的做法是从键盘输入一行字符,保存到字符串s中,再将字符组成的字符串s转换为整型数据返回。 代码如下: import java.io.BufferedReader; import java.io.IOException; import jav

想念的专栏 1万+

剑指offer 面试题25 二叉树中和为某一值的路径-Java实现

剑指offer 面试题25 二叉树中和为某一值的路径-Java实现 题目: 输入一棵二叉树和一个整数,打印出二叉树中结点值的和为输入整数的所有路径。 从树的根结点开始往下一直到叶结点所经过的结点形成一条路径。二叉树的定义如下: package algorithm.foroffer.top30;import java.util.Iterator; import java.util.St

LYZ 713

java面试题之传值和传址

简介 这个是经常出去面试时候,会遇到的一个考点,面试官会出一些基本的传值和传址的题,我们牢牢记住下面这个结论:基本数据类型传递的是值,引用数据类型传递的是地址。 经典面试题 public class ParameterTest { public static void main(String[] args) { int i = 1; String str =...

GalenGao 750

Java集合面试题看这篇就够了

面试题文档来啦,内容很多,485页!由于笔记的内容太多,没办法全部展示出来,下面只截取部分内容展示。面试题文档来啦,内容很多,485页!由于笔记的内容太多,没办法全部展示出来,下面只截取部分内容展示。

2401_84010497的博客 1012
上一篇: java基础面试题
下一篇: java web面试题
青蓝色的伤痕
博客等级 码龄10年 19粉丝 31原创
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