java 中的迭代器

在java中时用于遍历  set的,因为list可以直接遍历
 set用  迭代器 就是 iterator 遍历   map可以先求得set然后再用k去遍历v
 
主要作用就是遍历
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DK5以前,对象保存到集合中就会失去其特性,取出时通常要程序员手工进行类型的强制转换,这样不可避免就会引发程序的一些安全性问题。例如:
ArrayList list = new ArrayList();
list.add("abc");
Integer num = (Integer) list.get(0);  //运行时会出错,但编码时发现不了

list.add(new Random());
list.add(new ArrayList());
for(int i=0;i<list.size();i++){
	(?)list.get(i);          //此处取出来的对象应转换成什么类型
}
JDK5中的泛形允许程序员在编写集合代码时,就限制集合的处理类型,从而把原来程序运行时可能发生问题,转变为编译时的问题,以此提高程序的可读性和稳定性(尤其在大型程序中更为突出)。
注意:泛型是提供给javac编译器使用的,它用于限定集合的输入类型,让编译器在源代码级别上,即挡住向集合中插入非法数据。但编译器编译完带有泛形的java程序后,生成的class文件中将不再带有泛形信息,以此使程序运行效率不受到影响,这个过程称之为“擦除”。
泛形的基本术语,以ArrayList<E>为例:<>念着typeof
ArrayList<E>中的E称为类型参数变量
ArrayList<Integer>中的Integer称为实际类型参数
整个称为ArrayList<E>泛型类型
整个ArrayList<Integer>称为参数化的类型ParameterizedType 
  泛型的典型应用:
使用迭代器迭代泛形集合中的元素。
使用增强for循环迭代泛形集合中的元素。
存取HashMap中的元素。
使用泛形时的几个常见问题:
使用泛形时,泛形类型须为引用类型,不能是基本数据类型
ArrayList<String> list = new ArrayList<Object>();
ArrayList<Object> list = new ArrayList<String>(); 
ArrayList<String> list = new ArrayList ();
ArrayList list = new ArrayList<String>();
自定义泛型:
Java程序中的普通方法、构造方法和静态方法中都可以使用泛型。方法使用泛形前,必须对泛形进行声明,语法:<T> ,T可以是任意字母,但通常必须要大写。<T>通常需放在方法的返回值声明之前。例如:
	public static <T> void doxx(T t);
练习:
编写一个泛形方法,实现数组元素的交换。
编写一个泛形方法,接收一个任意数组,并颠倒数组中的所有元素。
注意:
只有对象类型才能作为泛型方法的实际参数。
在泛型中可以同时有多个类型,例如:
		public static <K,V> V getValue(K key) { return map.get(key);}

 
                         案列题

 
 思路; 定义一个头和尾,然后进行循环处理
  面试题  ,写左边数字,出对应的右边数字
本课题设计了一种利用Matlab平台开发的植物叶片健康状态识别方案,重点融合了色彩与纹理双重特征以实现对叶片病害的自动化判别。该系统构建了直观的图形操作界面,便于用户提交叶片影像并快速获得分析结论。Matlab作为具备高效数值计算与数据处理能力的工具,在图像分析与模式分类领域应用广泛,本项目正是借助其功能解决农业病害监测的实际问题。 在色彩特征分析方面,叶片影像的颜色分布常与其生理状态密切相关。通常,健康的叶片呈现绿色,而出现黄化、褐变等异常色彩往往指示病害或虫害的发生。Matlab提供了一系列图像处理函数,例如可通过色彩空间转换与直方图统计来量化颜色属性。通过计算各颜色通道的统计参数(如均值、标准差及主成分等),能够提取具有判别力的色彩特征,从而为不同病害类别的区分提供依据。 纹理特征则用于描述叶片表面的微观结构与形态变化,如病斑、皱缩或裂纹等。Matlab中的灰度共生矩阵计算函数可用于提取对比度、均匀性、相关性等纹理指标。此外,局部二值模式与Gabor滤波等方法也能从多尺度刻画纹理细节,进一步增强病害识别的鲁棒性。 系统的人机交互界面基于Matlab的图形用户界面开发环境实现。用户可通过该界面上传待检图像,系统将自动执行图像预处理、特征抽取与分类判断。采用的分类模型包括支持向量机、决策树等机器学习方法,通过对已标注样本的训练,模型能够依据新图像的特征向量预测其所属的病害类别。 此类课题设计有助于深化对Matlab编程、图像处理技术与模式识别原理的理解。通过完整实现从特征提取到分类决策的流程,学生能够将理论知识与实际应用相结合,提升解决复杂工程问题的能力。总体而言,该叶片病害检测系统涵盖了图像分析、特征融合、分类算法及界面开发等多个技术环节,为学习与掌握基于Matlab的智能检测技术提供了综合性实践案例。 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!
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