java简单数据类型用法

数据类型就是对内存位置的抽象表达。程序员可以利用多种数据类型:某些由编程语言定义,某些由外部库定义,还有些则由程序员来定义。很多编程语言都依赖于特定的计算机类型和对数据类型属性的具体编译实现,比如word和integer数据类型的大小等。另一方面,Java的虚拟机负责定义其内置数据类型的各方面内容。这就意味着不管Java虚拟机(JVM)运行在何等低级的操作系统之上,数据类型的属性都是完全一样的。

  简单数据类型

  简单数据类型是不能再简化的、内置的数据类型,由编程语言定义,表示真实的数字、字符和整数。更大、更复杂的数据类型可以采用简单数据类型的组合来定义。在大多数情况下,简单数据类型都具有其硬件等价物。比方说,int简单类型有时存放在32位硬件寄存器内。Java提供了几类简单数据类型表示数字和字符。

  简单数据类型通常划分为以下几种类别:实数、整数、字符和布尔值。这些类别中又包含了多种简单类型。比如说,Java定义了两种简单类型:float和double,它们都属于实数类别,另外4种简单类型:byte、short、int和long则都属于整数类别。此外还有一种简单类型char则归于字符类型。布尔值类别只有一种简单类型:boolean。表A详细列出了Java的简单数据类型.

  表A Java简单数据类型

  简单类型 大小 范围/精度

  float 4 字节 32位IEEE 754单精度

  double 8 字节 64位IEEE 754双精度

  byte 1字节 -128到127

  short 2 字节 -32,768到32,767

  int 4 字节 -2,147,483,648到2,147,483,647

  long 8 字节 -9,223,372,036,854,775,808到9,223,372,036, 854,775,807

  char 2 字节 整个Unicode字符集

  boolean 1 位 True或者false

  Java的简单数据类型

  Java中的所有数字变量都是有符号的,Java不允许数据类型之间随意的转换。只有数字变量之间可以进行类型转换。比如,boolean就不能转换为其他数据类型,而且其他数据类型也不能转换为boolean。

  因为Java的简单数据类型都经过准确定义,而且直接内存访问也是不允许的,所以在Java语言中取消了sizeof运算符。

  Java的简单数据类型并不是对象。为了采用面向对象方式对待Java简单数据类型,你需要首先用类封装它们。

  封装类

  Java还提供了Byte、Short、Boolean、Character、Integer、Double、Float和Long等内置的封装类。这些封装(wrapper)类提供了很直观的实用方法。比如,Byte、Float, Integer、Long和Double类都具有doubleValue()方法,通过它可以把存储在类的实例中的值转换为Double类型。还有,所有的封装类都提供了静态的valueOf(String s)方法把给定的String转换为对应的简单类型。清单A的代码演示了这些封装类的一些用法。

  简单数据类型初始化

  在Java语言中,简单数据类型作为类的成员变量声明时自动初始化为默认值,除非显式地声明。简单数据类型为某一方法声明局部变量时不会自动地初始化而且会导致编译器扔出类似以下的错误消息“Variable x may not have been initialized.(x变量没有初始化)”表B定义了Java简单数据类型的默认值。

  表B Java简单数据类型的默认值

  类型

  默认值

  boolean

  false

  Byte

  0

  short

  0

  int

  0

  Long

  0

  Char

  ´/u0000´

  Float

  0.0

  double

  0.0

  Java简单数据类型的默认初始值

  清单B 中的代码显示所有的Java简单数据类型都用做了Initialization类的成员变量。该例还显示Initialization类的构造器中局部声明了一个int变量。在不修改以上代码的情况下,编译器会在对以上代码进行编译的时候扔出错误。

  一旦引发问题的代码行(那些引用未初始化变量导致错误发生的代码)被删除或者注释掉。程序成功编译和执行之后就会显示以下的结果:

  byte: 0

  short: 0

  int: 0

  long: 0

  float: 0.0

  double: 0.0

  char: 0

  boolean: false

  我们还可以显式地初始化成员变量为其他值,如以下代码所示:

  byte b = 5;

  short s = 123;

  int i = 1234;

  long l = 12345;

  float f = 123.45f;

  double d = 12345.678;

  char c = ´A´;

  boolean z = true;

  小结

  Java定义了全套简单数据类型。此外,Java取消了其他变成语言中的硬件和编译器依附,允许程序员把注意力转移到其他问题上来。在下一篇文章里,我们将继续讨论某些经常用到的、Java定义的复杂数据类型,同时了解下如何利用它们来处理典型的编程问题。 

以上文章来自网络
本课题设计了一种利用Matlab平台开发的植物叶片健康状态识别方案,重点融合了色彩与纹理双重特征以实现对叶片病害的自动化判别。该系统构建了直观的图形操作界面,便于用户提交叶片影像并快速获得分析结论。Matlab作为具备高效数值计算与数据处理能力的工具,在图像分析与模式分类领域应用广泛,本项目正是借助其功能解决农业病害监测的实际问题。 在色彩特征分析方面,叶片影像的颜色分布常与其生理状态密切相关。通常,健康的叶片呈现绿色,而出现黄化、褐变等异常色彩往往指示病害或虫害的发生。Matlab提供了一系列图像处理函数,例如可通过色彩空间转换与直方图统计来量化颜色属性。通过计算各颜色通道的统计参数(如均值、标准差及主成分等),能够提取具有判别力的色彩特征,从而为不同病害类别的区分提供依据。 纹理特征则用于描述叶片表面的微观结构与形态变化,如病斑、皱缩或裂纹等。Matlab中的灰度共生矩阵计算函数可用于提取对比度、均匀性、相关性等纹理指标。此外,局部二值模式与Gabor滤波等方法也能从多尺度刻画纹理细节,进一步增强病害识别的鲁棒性。 系统的人机交互界面基于Matlab的图形用户界面开发环境实现。用户可通过该界面上传待检图像,系统将自动执行图像预处理、特征抽取与分类判断。采用的分类模型包括支持向量机、决策树等机器学习方法,通过对已标注样本的训练,模型能够依据新图像的特征向量预测其所属的病害类别。 此类课题设计有助于深化对Matlab编程、图像处理技术与模式识别原理的理解。通过完整实现从特征提取到分类决策的流程,学生能够将理论知识与实际应用相结合,提升解决复杂工程问题的能力。总体而言,该叶片病害检测系统涵盖了图像分析、特征融合、分类算法及界面开发等多个技术环节,为学习与掌握基于Matlab的智能检测技术提供了综合性实践案例。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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