Java homework8

Java文件操作与异常处理
本文介绍了两个Java程序实例:一是递归删除指定目录及其内容;二是查找并打印指定目录下所有.java文件的绝对路径。此外,还探讨了Java中的异常处理机制,包括finally语句块的执行情况及异常抛出关键字。
1:需求:递归删除带内容的目录 假设删除当前项目下的目录:demo,demo中可以有文件夹自己给出
import java.io.File;
public class Work2 {
  public static void main(String[] args) {
// 封装目录
File file= new File("F:\\JAVA\\day17\\Demo");
// 递归实现
deleteFolder(file);
}
private static void deleteFolder(File file) {
// 获取该目录下的所有文件或者文件夹的File数组
File[] fileArray = file.listFiles();
if (fileArray != null) {
// 遍历该File数组,得到每一个File对象
for (File f : fileArray) {
// 判断该File对象是否是文件夹
if (f.isDirectory()) {
deleteFolder(f);
} else {
System.out.println(f.getName() + "---" + f.delete());
}
}
System.out.println(file.getName() + "---" + file.delete());
}
}
}

2:需求:请大家把E:\JavaSE目录下所有的java结尾的文件的绝对路径给输出在控制台。
import java.io.File;
public class Work {
  public static void main(String[] args) {
File file= new File("E:\\JavaSE");
// 实现递归功能
getAllJavaFile(file);
}
   private static void getAllJavaFile(File file) {
// 获取该目录下所有的文件或者文件夹的File数组
File[] fileArray = file.listFiles();
// 遍历该File数组,得到每一个File对象
for (File f: fileArray) {
// 判断该File对象是否是文件夹
if (f.isDirectory()) {
getAllJavaFile(f);
} else {
// 继续判断是否以.java结尾
if (f.getName().endsWith(".java")) {
// 就输出该文件的绝对路径
System.out.println(f.getAbsolutePath());
}
}
}
}
}

3:下面程序段的执行结果是什么?(B)
  public class Foo{ 
   public static void main(String[] args){ 
    try{
      return;} 
      finally{System.out.println("Finally");
     } 
   } 
  }
A.编译能通过,但运行时会出现一个例外。  B.程序正常运行,并输出 "Finally"。
C.程序正常运行,但不输出任何结果。 D.因为没有catch语句块,所以不能通过编


4:对于已经被定义过可能抛出异常的语句,在编程时(A)。
A.必须使用try/catch语句处理异常,或用throw将其抛出。
B.如果程序错误,必须使用 try/catch语句处理异常。
C.可以置之不理。
D.只能使用try/catch语句处理。


5:哪个关键字可以抛出异常?( B )
A.transient      B.throw     C.finally      D.catch
6:请问所有的异常类皆继承哪一个类?( A  )
A.java.lang.Throwable   B.java.lang.Exception
C.java.lang.Error  D.java.io.Exception
7.System类在哪个包中?(B  )
A.java.awt     B.java.lang   C.java.util   D.java.io
内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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