Java中类成员初始化顺序问题

本文通过一个具体的Java示例,详细解析了Java中静态成员和非静态成员的初始化顺序,包括构造函数中的初始化流程,并总结了Java初始化的重要规则。

我下面举的例子是在Thinking in Java中摘取的,讲的比较透彻,这里与大家一起分享。

package com.thinking.chapter4;

class Bowl {
	public Bowl(int i) {
		System.out.println(i + " from Bowl");
	}

	void f1(int marker) {
		System.out.println("f1( " + marker + " )");
	}
}

class Table {
	static Bowl bowl1 = new Bowl(1);
	public Table() {
		System.out.println(" from table");
		bowl2.f1(1);
	}

	void f2(int marker) {
		System.out.println("f2( " + marker + " )");
	}
	static Bowl bowl2 = new Bowl(2);

}
class Cupboard {
	Bowl bowl3 = new Bowl(3);
	static Bowl bowl4 = new Bowl(4);
	public Cupboard() {
		System.out.println("Cupboard()");
		bowl4.f1(2);
	}
	void f3(int marker) {
		System.out.println("f3( " + marker + " )");
	}
	static Bowl bowl5 = new Bowl(5);
}
public class Init {
	static Table table = new Table();
	static Cupboard cupboard = new Cupboard();
	public static void main(String[] args) {
		System.out.println("create1 new Cupboard in main");
		new Cupboard();
		System.out.println("create2 new Cupboard in main");
		new Cupboard();
		
		table.f2(1);
		cupboard.f3(1);
	}
	
}
这是其输出的结果。
1 from Bowl
2 from Bowl
 from table
f1( 1 )
4 from Bowl
5 from Bowl
3 from Bowl
Cupboard()
f1( 2 )
create1 new Cupboard in main
3 from Bowl
Cupboard()
f1( 2 )
create2 new Cupboard in main
3 from Bowl
Cupboard()
f1( 2 )
f2( 1 )
f3( 1 )
总结:

1.一个类成员中的属性,分为static的和non-static的,对static的属性该类的所有对象共有一份,non-static的属性每个对象有一份。

2.如果在声明类属性时直接初始化,那么这个初始化是先于构造函数执行的,其实还有一份默认初始化。

这一点比较容易让大家忽略。举个栗子:

class Student {
	int age = 18;
	Student() {
		age = 19;
	}
	
}
对于这个Student类,如果我们在一个main方法中new了一个Student类的对象,那么age属性的初始化过程时这样的:

(1)首先,由于age是int类型,所以age被默认初始化为0

(2)然后,由于我们有显式赋于值18,所以age的值又变为了18

(3)最后,由于我们的构造函数中又对age进行了初始化,所以最后age变为了19

我这里举的是例子中属性类型是int,对于其他类型一样适用,Object对象默认初始化为null。

3.在创建某对象时,如果该对象中既有static属性又有non-static属性,而且他们都在声明时被初始化,那么程序将先初始化static属性,然后初始化non-static属性。

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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