黑马程序员 基本数据类型对象包装类

本文详细介绍了Java的基本数据类型与对象包装类的使用,包括如何进行基本数据类型与字符串之间的转换,以及JDK1.5版本后引入的自动装箱特性,特别强调了在数值范围内的自动装箱与拆箱过程,帮助开发者掌握这一核心概念。

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基本数据类型对象包装类

(1) 类 基本数据类型

        Byte              byte

        Short             short

        Integer           int

        Long              long

        Boolean           boolean

        Float             float

        Double            double

        Character         char

(2)基本数据类型对象包类的最常见作用,就是用于基本数据类型和字符串类型之间的转换。

a,基本数据类型转成字符串:

基本数据类型.toString(基本数据类型值)

如:Integer.toString(34),将34整数变成”34”

b,字符串转成基本数据类型。

xxx a=Xxx.parseXxx(String);

int a=Integer.parseInt(“123”);

double b=Double.parseDouble(“12.23”);

boolean b=Boolean.parseBoolean(“true”);

c,十进制转成其他进制:

(1)toBinaryString();

(2)toHexString();

(3)toOctalString();

d,其他进制转成十进制。

parseInt(string,radix)

(3)JDK1.5版本以后出现的新特性。

Integer x=new integer(4);

Integer x=4; //自动装箱,等于new Integer(4)

x=x+2;进行自动拆箱(x.intValue),变成int类型和2进行加法运算,再将和进行装箱赋给x

注意:

Integer m=128;

Integer n=128;

sop(m==n);false,对象不同

Integer a=127;

Integer b=127;

sop(a==b);true,因为当数值在byte范围内[-128,127],对于新特性,如果该数值已经存在,则不会在开辟新的空间,所以它们指向了同一个对象。

Matlab基于粒子群优化算法及鲁棒MPPT控制器提高光伏并网的效率内容概要:本文围绕Matlab在电力系统优化与控制领域的应用展开,重点介绍了基于粒子群优化算法(PSO)和鲁棒MPPT控制器提升光伏并网效率的技术方案。通过Matlab代码实现,结合智能优化算法与先进控制策略,对光伏发电系统的最大功率点跟踪进行优化,有效提高了系统在不同光照条件下的能量转换效率和并网稳定性。同时,文档还涵盖了多种电力系统应用场景,如微电网调度、储能配置、鲁棒控制等,展示了Matlab在科研复现与工程仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及从事新能源系统开发的工程师;尤其适合关注光伏并网技术、智能优化算法应用与MPPT控制策略研究的专业人士。; 使用场景及目标:①利用粒子群算法优化光伏系统MPPT控制器参数,提升动态响应速度与稳态精度;②研究鲁棒控制策略在光伏并网系统中的抗干扰能力;③复现已发表的高水平论文(如EI、SCI)中的仿真案例,支撑科研项目与学术写作。; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码与Simulink模型进行实践操作,重点关注算法实现细节与系统参数设置,同时参考链接中的完整资源下载以获取更多复现实例,加深对优化算法与控制系统设计的理解。
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