JavaSE之数据类型与运算符

本文详细介绍了Java标识符的命名规则与注意事项,并深入解析了抽象类的概念、特性和使用场景,帮助读者掌握Java核心编程要素。

Java标识符,有三点要求

标识符由字母、数字、_、$所组成,其中不能以数字作为开头,也不能用java中的关键字

标识符采用有意义的简单命名

$不要再代码中出现

对于类和变量的命名,java的标准命名规范为驼峰法以大写开头如果有多个单词每个单词的开头大写

for example:FirstName


Java 的关键字和C++类似但又有所不同 java的关键字如下

用于定义访问权限修饰符的关键字

private protected public 这和C++的用于修饰访问限定符的关键字是一样的


用于定义类、函数、变量修饰符的关键字

abstract   final static synchronized 

关于这个abstract这个关键字需要注意,它可以用来修饰方法和类。

1)只给出方法定义而不具体实现的方法被称为抽象方法,抽象方法是没有方法体的,在代码的表达上就是没有“{}”。使用 abstract 修饰符来表示抽象方法和抽象类。

2)abstract修饰符表示所修饰的类没有完全实现,还不能实例化。如果在类的方法声明中使用abstract修饰符,表明该方法是一个抽象方法,它需要在子类实现。如果一个类包含抽象方法,则这个类也是抽象类,必须使用abstract修饰符,并且不能实例化。 

3)注意,抽象类除了包含抽象方法外,还可以包含具体的变量和具体的方法。类即使不包含抽象方法,也可以被声明为抽象类,防止被实例化。

Java中的抽象类和C++的 抽象类有所不同,C++的抽象类是指包含纯虚函数的类即为抽象类,用virtual来修饰,例如virtual void fun()=0;那么所在的类即为抽象类。

关于java中的抽象类

抽象类特点 
(1)抽象类不能实例化,即不能对其用new运算符; 
(2) 类中如果有一个或多个abstract方法,则该类必须声明为abstract; 
(3)抽象类中的方法不一定都是abstract方法,它还可以包含一个或者多个具体的方法; 
(4)即使一个类中不含抽象方法,它也可以声明为抽象类; 
(5)抽象类中的抽象方法要被使用,必须由子类复写起所有的抽象方法后,建立子类对象调用。 
(6)如果子类只覆盖了部分抽象方法,那么该子类还是一个抽象类。

用于定义类与类之间的关系的关键字

extends implements

extends用于继承 implements用于接口


用于定义建立实例及引用实例,判断实例的关键字

new this super  instanceof 


用于处理异常的关键字

try catch finally throw throws


用于包的关键字

package import

其他修饰符关键字

native strictfp transient volatile assert


Java的数据类型

基本数据类型:整形(byte short int long) 浮点型(double float)  字符型(char) 布尔型(boolean)

引用数据类型 :数组、类、接口。

源码来自:https://pan.quark.cn/s/a3a3fbe70177 AppBrowser(Application属性查看器,不需要越狱! ! ! ) 不需要越狱,调用私有方法 --- 获取完整的已安装应用列表、打开和删除应用操作、应用运行时相关信息的查看。 支持iOS10.X 注意 目前AppBrowser不支持iOS11应用查看, 由于iOS11目前还处在Beta版, 系统API还没有稳定下来。 等到Private Header更新了iOS11版本,我也会进行更新。 功能 [x] 已安装的应用列表 [x] 应用的详情界面 (打开应用,删除应用,应用的相关信息展示) [x] 应用运行时信息展示(LSApplicationProxy) [ ] 定制喜欢的字段,展示在应用详情界面 介绍 所有已安装应用列表(应用icon+应用名) 为了提供思路,这里只用伪代码,具体的私有代码调用请查看: 获取应用实例: 获取应用名和应用的icon: 应用列表界面展示: 应用列表 应用运行时详情 打开应用: 卸载应用: 获取info.plist文件: 应用运行时详情界面展示: 应用运行时详情 右上角,从左往右第一个按钮用来打开应用;第二个按钮用来卸载这个应用 INFO按钮用来解析并显示出对应的LSApplicationProxy类 树形展示LSApplicationProxy类 通过算法,将LSApplicationProxy类,转换成了字典。 转换规则是:属性名为key,属性值为value,如果value是一个可解析的类(除了NSString,NSNumber...等等)或者是个数组或字典,则继续递归解析。 并且会找到superClass的属性并解析,superClass如...
基于遗传算法辅助异构改进的动态多群粒子群优化算法(GA-HIDMSPSO)的LSTM分类预测研究(Matlab代码实现)内容概要:本文研究了一种基于遗传算法辅助异构改进的动态多群粒子群优化算法(GA-HIDMSPSO),并将其应用于LSTM神经网络的分类预测中,通过Matlab代码实现。该方法结合遗传算法的全局搜索能力改进的多群粒子群算法的局部优化特性,提升LSTM模型在分类任务中的性能表现,尤其适用于复杂非线性系统的预测问题。文中详细阐述了算法的设计思路、优化机制及在LSTM参数优化中的具体应用,并提供了可复现的Matlab代码,属于SCI级别研究成果的复现拓展。; 适合人群:具备一定机器学习和优化算法基础,熟悉Matlab编程,从事智能算法、时间序列预测或分类模型研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①提升LSTM在分类任务中的准确性收敛速度;②研究混合智能优化算法(如GAPSO结合)在神经网络超参数优化中的应用;③实现高精度分类预测模型,适用于电力系统故障诊断、电池健康状态识别等领域; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐步调试运行,理解GA-HIDMSPSO算法的实现细节,重点关注种群划分、异构策略设计及LSTM的集成方式,同时可扩展至其他深度学习模型的参数优化任务中进行对比实验。
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