2.6 数组 (JAVASE Chapter2 基础语法 )

本文详细介绍了Java中一维数组和多维数组的使用方法,包括动态和静态初始化,以及如何通过for循环访问数组元素。此外,还提供了数组常见操作的示例,如求和、查找最大值和最小值、复制、反转和冒泡排序法。

数组

在这里插入图片描述

一维数组

在这里插入图片描述 动态初始化数组

int [] ii = new int [4];    //声明了一个能存放4个数据的数组
ii[0] = 1;
ii[1] = 4;
ii[2] = 9;
ii[3] = 8;

在这里插入图片描述 静态初始化

int [] a =new int [] {1,4,9,8,};

在这里插入图片描述在这里插入图片描述 数组代码片

public class Test5 {
	public static void main(String[] args) {
		//一维数组
		int[]a=new int [4];//动态初始化变量,容量为4的数组
		int[]b=new int[] {4,3,2,1};//静态初始化变量
		System.out.println(a.length);//a.length 表示数组的长度
		System.out.println(b.length);
		int i;
		for( i=0;
			i<=3;
			i++    ) {System.out.println(b[i]);}//利用for循环依次输出b数组中的数组
		}
}

多维数组

在这里插入图片描述下面展示一些 二维数组初始化代码片

public class Test5 {
	public static void main(String[] args) {
		//二维数组
		int[][]a=new int[3][2];//定义了一个二维数组,有3个含2个元素的数组
		int[][]b=new int[4][];//二维数组第二种表达方式,4个一维数组,但目前一维数组的长度并没定义;
		b[1]=new int[] {1,4,5};//对b第二个数组进行静态初始化
		int[][]c=new int[][] {{1,2,3},{5,8},{1,98,24,56}};
	}
}

获取数组元素的和

public class Test5 {
	public static void main(String[] args) {
		//获取arr中所有元素的和
		int arr[][]=new int[][] {{3,8,2},{2,7},{9,0,1,6}};
		int i,j,sum=0;
		for(i=0;
			i<arr.length;//i<3
			i++    ) {for(j=0;
				j<arr[i].length;
				j++) {
				System.out.println(arr[i][j]);                
			}
		}System.out.println("arr数组元素的和为"+sum);
	}
}

数组常见算法,冒泡排序法

在这里插入图片描述
数组元素最大值

//数组最大值
int[]a=new int [] {1,4,5,7,4,3,5,98,27,63};
int max=a[0];
for(int i=0;
        i<a.length;
        i++    ) {
        if(max<a[i]) {
                max=a[i];
        }
}System.out.println(max);

数组元素最小值

//数组最小值
int min=a[0];
for(int i=0;
        i<a.length;
        i++    ) {
        if(min>a[i]) {
                min=a[i];
        }
}System.out.println(min);

求和、平均值

//求和,平均值。
int sum=0,avg=0;
for(int i=0;
        i<a.length;
        i++    ) {
        sum+=a[i];
}System.out.println(sum);
 System.out.println(sum/a.length);

复制

//复制
int k=0;
int[]copy=new int[a.length];//声明一个和a具有相同容量的数组copy
for(int i=0;
        i<a.length;
        i++    ) {
        copy[k]=a[i];//遍历所有a的元素,将a的元素赋值给copy
        k++;
        }

反转

//反转;
int j=0;
int []temp=new int[a.length];
for(int i=a.length-1;
        i>=0;
        i--) {
        temp[j]=a[i];
        j++;
}
a=temp;
for(int i=0;
        i<a.length;
        i++    ) {
        System.out.println(a[i]);
}

在这里插入图片描述
冒泡排序法

int[]a=new int [] {1,4,5,7,4,3,5,98,27,63};
	int temp;
	for(int i=0;
		i<a.length-1;
		i++    ) {//外部循环是进行排序的轮次,轮次的次数是数组容量-1
		for(int j=0;
			j<a.length-1-i;
			j++    ) {//每一轮次的数字进行两两对比排序
			if(a[j]>a[j+1]) {//如果两个相邻元素,前面大于后面,前后值相互交换
				temp=a[j];
				a[j]=a[j+1];
				a[j+1]=temp;
			}
			}
	}
	for(int i=0;
		i<a.length;
		i++    ) {
		System.out.println(a[i]);
}

内容概要:本文介绍了一个基于多传感器融合的定位系统设计方案,采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,利用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法对多源传感器数据进行融合处理,最终输出目标的滤波后位置信息,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法有效提升了定位精度与稳定性,尤其适用于存在单一传感器误差或信号丢失的复杂环境,如自动驾驶、移动采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,EKF作为多传感器的融合算法,最终输出目标的滤波位置(Matlab代码实现)机器人导航等领域。文中详细阐述了各传感器的数据建模方式、状态转移与观测方程构建,以及EKF算法的具体实现步骤,具有较强的工程实践价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉传感器原理和滤波算法的高校研究生、科研人员及从事自动驾驶、机器人导航等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习和掌握多传感器融合的基本理论与实现方法;②应用于移动机器人、无人车、无人机等系统的高精度定位与导航开发;③作为EKF算法在实际工程中应用的教学案例或项目参考; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐行理解算法实现过程,重点关注状态预测与观测更新模块的设计逻辑,可尝试引入真实传感器数据或仿真噪声环境以验证算法鲁棒性,并进一步拓展至UKF、PF等更高级滤波算法的研究与对比。
内容概要:文章围绕智能汽车新一代传感器的发展趋势,重点阐述了BEV(鸟瞰图视角)端到端感知融合架构如何成为智能驾驶感知系统的新范式。传统后融合与前融合方案因信息丢失或算力需求过高难以满足高阶智驾需求,而基于Transformer的BEV融合方案通过统一坐标系下的多源传感器特征融合,在保证感知精度的同时兼顾算力可行性,显著提升复杂场景下的鲁棒性与系统可靠性。此外,文章指出BEV模型落地面临大算力依赖与高数据成本的挑战,提出“数据采集-模型训练-算法迭代-数据反哺”的高效数据闭环体系,通过自动化标注与长尾数据反馈实现算法持续进化,降低对人工标注的依赖,提升数据利用效率。典型企业案例进一步验证了该路径的技术可行性与经济价值。; 适合人群:从事汽车电子、智能驾驶感知算法研发的工程师,以及关注自动驾驶技术趋势的产品经理和技术管理者;具备一定自动驾驶基础知识,希望深入了解BEV架构与数据闭环机制的专业人士。; 使用场景及目标:①理解BEV+Transformer为何成为当前感知融合的主流技术路线;②掌握数据闭环在BEV模型迭代中的关键作用及其工程实现逻辑;③为智能驾驶系统架构设计、传感器选型与算法优化提供决策参考; 阅读建议:本文侧重技术趋势分析与系统级思考,建议结合实际项目背景阅读,重点关注BEV融合逻辑与数据闭环构建方法,并可延伸研究相关企业在舱泊一体等场景的应用实践。
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