java学习(六)方法、栈、方法重载

Java 方法重载 在 上一期 讲到了递归,今天来讲一下方法的重载! Java允许同一个类中定义多个同名方法,只要参数的个数或者类型不同即可。如果符合这种条件,即可称为方法的重载! 文章目录Java方法重载 概念Java方法重载 实例 Java方法重载 概念 在Java中,确定一个方法有三个因素: 调用者(方法所属者),既可以是类,又可以是对象; 方法名,方法的标识; 形参列表,当调用方法时,系统会根据传输入的实... 阅读详情

java学习(六)方法

目标:掌握方法如何调用;理解栈数据结构;理解方法执行过程中内存是如何变化的;掌握方法的重载机制;掌握方法递归算法。

方法定义与调用

[修饰符列表] 返回值类型 方法名(形式参数列表){

    方法体;

}

代码示例----无返回值

public class MethodTest_01{
    public static void main(String[] args) {
        MethodTest_01.sumInt(100, 200); //调用方法sumInt
        MethodTest_01.sumDouble(6.0, 8.0);   //调用方法sumDouble
        }
        public static void sumInt(int x , int y){
            System.out.println(x + "+" + y + "=" + (x + y));
        }
        public static void sumDouble(double a , double b){
            System.out.println(a + "+" + b + "=" + (a + b));
        } 
}

代码解释:

  • [修饰符列表] ,目前大家统一写成 public static

  • 如果一个方法执行结束之后不准备返回任何数据,则返回值类型必须写 void

  • 方法名,遵循驼峰命名方式

  • 形式参数列表(int x, int y)

  • 方法体,由一对儿大括号括起来,在形参的后面

代码示例----接收返回值

public class MethodTest_02{
    public static void main(String[] args) {
        //可以编译也可以正常运行
        sumInt(10 , 20);  //调用sumInt方法
        int retValue = sumInt(100 , 200);  //接收返回值,变量的数据类型和返回值类型要一致哦
        System.out.println("计算结果 = " + retValue);  //打印变量的值
        //编译报错,返回值类型是 int,不能采用 byte 接收
        //byte retValue2 = sumInt(1 , 2);
        }
    public static int sumInt(int a , int b){
        return a + b;
    }
}

栈,又称堆栈,先进后出原则

  • 什么时候压栈?定义方法只是将代码存储在方法内并不会在栈内存中给分配空间,只有调用方法的时候,java虚拟机才会在“栈内存”中给该方法分配空间,此时发生压栈动作

  • 什么时候弹栈?这个方法执行结束的时候,这个方法在栈内存中所对应的活动空间就会释放掉,此时发生弹栈动作。

代码执行顺序

public class MethodTest_03{
    public static void main(String[] args) {
        System.out.println("main begin");
        m1();
        System.out.println("main over");
    }
    public static void m1() {
        System.out.println("m1 begin");
        m2();
        System.out.println("m1 over");
    }
    public static void m2() {
        System.out.println("m2 begin");
        System.out.println("m2 over");
    } 
}

main begin 先将main方法压栈,输出main begin,后面代码在main栈底部

m1 begin 再将m1方法压栈,输出m1 begin,后面代码再m1栈底部

m2 begin 再将m2方法压栈,此时m2方法栈在栈顶部 ,先输出 m2 begin

m2 over 再输出m2 over ,弹出m2栈

m1 over 此时m1栈在栈顶,输出m1 over,弹出m1栈

main over 此时栈内只有一个main栈,输出main over,弹出。执行到此栈空了,程序执行完成。

方法重载:什么是方法重载?什么情况下我们考虑使用 方法重载?

方法重载(overload)是指在一个类中定义多个同名的方法, 但要求每个方法具有不同的参数的类型或参数的个数。调用重载方法时,Java 编译器能通过检 查调用的方法的参数类型和个数选择一个恰当的方法。

代码满足以下3个条件就会方法重载

  • 在同一个类当中。

  • 方法名相同。

  • 参数列表不同:个数不同算不同,顺序不同算不同,类型不同也算不同。

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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. 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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")

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