又被“教育”了,Java中那些让我傻傻分不清楚的7个小细节

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前言

最近我们通过sonar扫描代码的时候,发现了很多问题。除了常规的bug和安全漏洞之外,还有几处方法用法错误,引起了我极大的兴趣。我为什么会对这几个方法这么感兴趣呢?因为它们极具迷惑性,可能会让我们傻傻分不清楚。

1. replace会替换所有字符?

很多时候我们在使用字符串时,想把字符串比如:ATYSDFA*Y中的字符A替换成字符B,第一个想到的可能是使用replace方法。

如果想把所有的A都替换成B,很显然可以用replaceAll方法,因为非常直观,光从方法名就能猜出它的用途。

那么问题来了:replace方法会替换所有匹配字符吗?

jdk的官方给出了答案。

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该方法会替换每一个匹配的字符串。

既然replace和replaceAll都能替换所有匹配字符,那么他们有啥区别呢?

  1. replace有两个重载的方法。

其中一个方法的参数:char oldChar 和 char newChar,支持字符的替换。

source.replace('A', 'B')

另一个方法的参数是:CharSequence target 和 CharSequence replacement,支持字符串的替换。

source.replace("A", "B")
  1. replaceAll方法的参数是:String regex 和 String replacement,基于正则表达式的替换。

普通字符串替换:

source.replaceAll("A", "B")

正则表达替换(将*替换成C):

source.replaceAll("\\*", "C")

顺便说一下,将*替换成C使用replace方法也可以实现:

source.replace("*", "C")

无需对特殊字符进行转义。

不过,千万注意,切勿使用如下写法:

source.replace("\\*", "C")

这种写法会导致字符串无法替换。

还有个小问题,如果我只想替换第一个匹配的字符串该怎么办?

这时可以使用replaceFirst方法:

source.replaceFirst("A", "B")

2. Integer不能用==判断相等?

不知道你在项目中有没有见过,有些同事对Integer类型的两个参数使用==比较是否相等?

反正我见过的,那么这种用法对吗?

我的回答是看具体场景,不能说一定对,或不对。

有些状态字段,比如:orderStatus有:-1(未下单),0(已下单),1(已支付),2(已完成),3(取消),5种状态。

这时如果用==判断是否相等:

  Integer orderStatus1 = new Integer(1);
  Integer orderStatus2 = new Integer(1);
  System.out.println(orderStatus1 == orderStatus2);

返回结果会是true吗?

答案:是false。

有些同学可能会反驳,Integer中不是有范围是:-128-127的缓存吗?

为什么是false?

先看看Integer的构造方法:

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它其实并没有用到缓存。

那么缓存是在哪里用的?

答案在valueOf方法中:

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如果上面的判断改成这样:

String orderStatus1 = new String("1");
String orderStatus2 = new String("1");
System.out.println(Integer.valueOf(orderStatus1) == Integer.valueOf(orderStatus2));

返回结果会是true吗?

答案:还真是true。

我们要养成良好编码习惯,尽量少用==判断两个Integer类型数据是否相等,只有在上述非常特殊的场景下才相等。

而应该改成使用equals方法判断:

Integer orderStatus1 = new Integer(1);
Integer orderStatus2 = new Integer(1);
System.out.println(orderStatus1.equals(orderStatus2));

3. 使用BigDecimal就不丢失精度?

通常我们会把一些小数类型的字段(比如:金额),定义成BigDecimal,而不是Double,避免丢失精度问题。

使用Double时可能会有这种场景:

double amount1 = 0.02;
double amount2 = 0.03;
System.out.println(amount2 - amount1);

正常情况下预计amount2 - amount1应该等于0.01

但是执行结果,却为:

0.009999999999999998

实际结果小于预计结果。

Double类型的两个参数相减会转换成二进制,因为Double有效位数为16位这就会出现存储小数位数不够的情况,这种情况下就会出现误差。

常识告诉我们使用BigDecimal能避免丢失精度。

但是使用BigDecimal能避免丢失精度吗?

答案是否定的。

为什么?

BigDecimal amount1 = new BigDecimal(0.02);
BigDecimal amount2 = new BigDecimal(0.03);
System.out.println(amount2.subtract(amount1));

这个例子中定义了两个BigDecimal类型参数,使用构造函数初始化数据,然后打印两个参数相减后的值。

结果:

0.0099999999999999984734433411404097569175064563751220703125

不科学呀,为啥还是丢失精度了?

jdk中BigDecimal的构造方法上有这样一段描述:

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大致的意思是此构造函数的结果可能不可预测,可能会出现创建时为0.1,但实际是0.1000000000000000055511151231257827021181583404541015625的情况。

由此可见,使用BigDecimal构造函数初始化对象,也会丢失精度。

那么,如何才能不丢失精度呢?

BigDecimal amount1 = new BigDecimal(Double.toString(0.02));
BigDecimal amount2 = new BigDecimal(Double.toString(0.03));
System.out.println(amount2.subtract(amount1));

使用Double.toString方法对double类型的小数进行转换,这样能保证精度不丢失。

其实,还有更好的办法:

BigDecimal amount1 = BigDecimal.valueOf(0.02);
BigDecimal amount2 = BigDecimal.valueOf(0.03);
System.out.println(amount2.subtract(amount1));

使用BigDecimal.valueOf方法初始化BigDecimal类型参数,也能保证精度不丢失。在新版的阿里巴巴开发手册中,也推荐使用这种方式创建BigDecimal参数。

4. 字符串拼接不能用String?

String类型的字符串被称为不可变序列,也就是说该对象的数据被定义好后就不能修改了,如果要修改则需要创建新对象。

String a = "123";
String b = "456";
String c = a + b;
System.out.println(c);

在大量字符串拼接的场景中,如果对象被定义成String类型,会产生很多无用的中间对象,浪费内存空间,效率低。

这时,我们可以用更高效的可变字符序列:StringBuilder和StringBuffer,来定义对象。

那么,StringBuilder和StringBuffer有啥区别?

StringBuffer对各主要方法加了synchronized关键字,而StringBuilder没有。所以,StringBuffer是线程安全的,而StringBuilder不是。

其实,我们很少会出现需要在多线程下拼接字符串的场景,所以StringBuffer实际上用得非常少。一般情况下,拼接字符串时我们推荐使用StringBuilder,通过它的append方法追加字符串,它只会产生一个对象,而且没有加锁,效率较高。

String a = "123";
String b = "456";
StringBuilder c = new StringBuilder();
c.append(a).append(b);
System.out.println(c);

接下来,关键问题来了:字符串拼接时使用String类型的对象,效率一定比StringBuilder类型的对象低?

答案是否定的。

为什么?

使用javap -c StringTest命令反编译:

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从图中能看出定义了两个String类型的参数,又定义了一个StringBuilder类的参数,然后两次使用append方法追加字符串。

如果代码是这样的:

String a = "123";
String b = "789";
String c = a + b;
System.out.println(c);

使用javap -c StringTest命令反编译的结果会怎样呢?

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我们惊讶的发现,同样定义了两个String类型的参数,又定义了一个StringBuilder类的参数,然后两次使用append方法追加字符串。跟上面的结果是一样的。

**其实从jdk5开始,java就对String类型的字符串的+操作做了优化,该操作编译成字节码文件后会被优化为StringBuilder的append操作。

5. isEmpty和isBlank的区别

我们在对字符串进行操作的时候,需要经常判断该字符串是否为空。如果没有借助任何工具,我们一般是这样判断的:

if (null != source && !"".equals(source)) {
    System.out.println("not empty");
}

但是如果每次都这样判断,会有些麻烦,所以很多jar包都对字符串判空做了封装。目前市面上主流的工具有:

  • spring中的StringUtils
  • jdbc中的StringUtils
  • apache common3中的StringUtils

不过spring中的StringUtils类只有isEmpty方法,没有isNotEmpty方法。

jdbc中的StringUtils类只有isNullOrEmpty方法,也没有isNotNullOrEmpty方法。

所以在这里强烈推荐一下apache common3中的StringUtils类,它里面包含了很多实用的判空方法:isEmpty、isBlank、isNotEmpty、isNotBlank等,还有其他字符串处理方法。

问题来了,isEmpty和isBlank有啥区别?

使用isEmpty方法判断:

 StringUtils.isEmpty(null)      = true
 StringUtils.isEmpty("")        = true
 StringUtils.isEmpty(" ")       = false
 StringUtils.isEmpty("bob")     = false
 StringUtils.isEmpty("  bob  ") = false

使用isBlank方法判断:

StringUtils.isBlank(null)      = true
StringUtils.isBlank("")        = true
StringUtils.isBlank(" ")       = true
StringUtils.isBlank("bob")     = false
StringUtils.isBlank("  bob  ") = false

两个方法关键的区别在于这种" "空字符串的情况,isNotEmpty返回false,而isBlank返回true。

6. mapper查询结果要判空?

有次代码review的时候,当时有个同事说这里的判空可以去掉,让我记忆犹新:

List<User> list = userMapper.query(search);
if(CollectionUtils.isNotEmpty(list)) {
    List<Long> idList = list.stream().map(User::getId).collect(Collectors.toList());
}

因为按常理,一般调用方法查询出来的集合,可能为null,需要判空的。但是,这里比较特殊,我查了一下mybatis的源码,这个判空的代码还真的可以去掉。

怎么回事呢?

mybatis的查询方法最终都会调到DefaultResultSetHandler类的handleResultSets方法:

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该方法会返回一个multipleResultsList集合对象,在方法刚开始就new出来了,肯定是不会为空。

所以,如果你在项目的代码中看到有人直接使用查询出的结果,不判空也不要惊讶:

List<User> list = userMapper.query(search);
List<Long> idList = list.stream().map(User::getId).collect(Collectors.toList());

因为mapper底层已经处理过的,它不会出现空指针异常。

7. indexOf方法的正确用法

有次在review别人代码的时候,看到有个地方indexOf使用了这种写法,让我印象比较深刻:

String source = "#ATYSDFA*Y";
if(source.indexOf("#") > 0) {
    System.out.println("do something");
}

你们说这段代码会打印出do something吗?

答案是否定的。

jdk官方说了不存在的情况会返回-1

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indexOf方法返回的是指定元素在字符串中的位置,从0开始。而上面的例子#在字符串的第一个位置,所以调用indexOf方法后的值其实是0。所以,条件是false,不会打印do something。

如果想通过indexOf判断某个元素是否存在时,要用:

if(source.indexOf("#") > -1) {
    System.out.println("do something");
}

其实,还有更优雅的contains方法:

if(source.contains("#")) {
   System.out.println("do something");
}
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又被"教育"了,Java中那些让我傻傻分不清楚的7个小细节前言 最近我们通过sonar扫描代码的时候,发现了很多问题。除了常规的bug和安全漏洞之外,还有几处方法用法错误,引起了我极大的兴趣。我为 又定义了一个StringBuilder类的参数,然后两次使用append方法追加字符串。跟上面的结果是一样的。 Java构造方法如果为构造方法定义了返回值类型或使用void声明构造方法没有返回值,编译时不会出错,但Java会把这个所谓的构造方法当成普通方法来处理。这时候大家可能会产生疑问,构造方法不是没有返回.

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

怎么看java关键字的含义,持续更新~

Java快速入门:Java修饰符类型修饰符是一种添加到定义以更改其含义的关键字。Java语言有各种各样的修饰符,包括以下两种 - Java访问修饰符 - 例如:private,protected,public等。 Java非访问修饰符 - 例如:static,final等。 要使用修饰符,请在类,方法或变量的定义中包含修饰符关键字。 一文解析Java的对象下面将深入了解什么是对象。 如果考虑现实世界,可以在我们周围找到许多对象,如:汽车,狗,人等等。所有这些对象都有状态和行为。 从类创建对象时有三个步

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爱玛士
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