Java循环结构

读懂 SAP Fiori Administration Catalogs:从管理员入口、权限编排到 Spaces 和 Pages 的落地实践 SAP Fiori 管理员目录的核心价值在于为系统配置提供标准化入口,解决权限与展示分离的问题。随着 SAP_UI 7.55 版本更新,SAP_FLP_ADMIN 角色整合了关键管理工具(如 Launchpad Designer、Content Manager),并通过 Business Catalog 和 Space 的协同作用,确保管理员既能访问配置工具,又能直观查看相关功能入口。项目实施中需注意配置层级(系统级/客户端级)的选择,以及多人协作时的数据同步问题,以提升交付效率。 阅读详情

while循环

只要布尔表达式为true,循环体会一直执行下去。

public class Test {
   public static void main(String args[]) {
      int x = 10;
      while( x < 20 ) {
         System.out.print("value of x : " + x );
         x++;
         System.out.print("\n");
      }
   }
}

以上实例编译运行结果如下:

value of x : 10
value of x : 11
value of x : 12
value of x : 13
value of x : 14
value of x : 15
value of x : 16
value of x : 17
value of x : 18
value of x : 19

do…while循环

对于while语句而言,如果不满足条件,则不能进入循环。但有时候我们需要即使不满足条件,也至少执行一次。

do…while循环和while循环相似,不同的是,do…while循环至少会执行一次。

实例

public class Test {

   public static void main(String args[]){
      int x = 10;

      do{
         System.out.print("value of x : " + x );
         x++;
         System.out.print("\n");
      }while( x < 20 );
   }
}

以上实例编译运行结果如下

value of x : 10
value of x : 11
value of x : 12
value of x : 13
value of x : 14
value of x : 15
value of x : 16
value of x : 17
value of x : 18
value of x : 19

for循环

虽然所有循环结构都可以用while或者do...while表示,但Java提供了另一种语句 —— for循环,使一些循环结构变得更加简单。

for循环执行的次数是在执行前就确定的。语法格式如下:

public class Test {

   public static void main(String args[]) {
      int [] numbers = {10, 20, 30, 40, 50};

      for(int x : numbers ) {
         if( x == 30 ) {
	      break;
         }
         System.out.print( x );
         System.out.print("\n");
      }
   }
}

以上实例编译运行结果如下:

10
20

continue关键字

continue适用于任何循环控制结构中。作用是让程序立刻跳转到下一次循环的迭代。

在for循环中,continue语句使程序立即跳转到更新语句。

在while或者do…while循环中,程序立即跳转到布尔表达式的判断语句。

public class Test {

   public static void main(String args[]) {
      int [] numbers = {10, 20, 30, 40, 50};

      for(int x : numbers ) {
         if( x == 30 ) {
	      continue;
         }
         System.out.print( x );
         System.out.print("\n");
      }
   }
}
以上实例编译运行结果如下:

10
20
40
50
奋斗奋斗奋斗奋斗








SAP B1中文培訓教材_SDK 公司内部培训资料,对开发工具 ,DIAPI, UIAPI,Add-ON有详细解说 立即下载

相关推荐

LabVIEW通过S7协议直连西门子S7-1200读写DB块全攻略

在工业自动化上位机开发中,PLC数据交互始终是现场调试的关键环节。西门子S7-1200作为常见控制器,其DB共享数据块承载着设备状态与工艺参数。理解S7协议基于TCP 102端口的请求/响应机制,以及标准DB与优化块访问、字节顺序(大端模式)等原理,是打通通信链路的基础。相比OPC或Modbus TCP,原生S7协议直连具有配置简单、读写粒度精确到字节/位、响应及时的优势,非常适合单台上位机监控与参数下发场景。借助Snap7等开源库,LabVIEW可通过CLF节点调用ConnectTo、ReadArea、W

weixin_29166013的博客 255

JAVA循环(五)

一、流程控制语句 接下来要学习的if条件语句分为三种语法格式,每一种格式都有它自身的特点,下面我们分别进行介绍。1.1、if语句if语句是指如果满足某种条件,就进行某种处理。例如,小明妈妈跟小明说“如果你考试得了100分,星期天就带你去游乐场玩”。这句话可以通过下面的一段伪代码来描述。如果小明考试得了100分妈妈星期天带小明去游乐场在上面的伪代码中,“如果”相当于Java中的关键字if, “小明考...

weixin_39236183的博客 677

Tribon Vitesse开发教程(一)

Tribon Vitesse简介 Tribon Vitesse是Tribon提供给Python编程语言的编程接口,它是一系列的API。使用Python的语法调用这些API,结合Python语言自身的语法生成的程序叫做Vitesse程序。Vitesse是法语“速度”的意思,读作“为戴斯”。使用Tribon Vitesse可以直接访问Tribon产品信息模型和使用Tribon应用程序的功能,以控制设计

forevermemory的专栏 2594

java的循环结构

Java的循环结构主要有三种:for循环,while循环,以及do-while循环,这里也是主要讲这三种循环。

l123565的博客 2273

S7-200 SMART Modbus RTU从站配置与调试实战指南

本文提供了一份详细的S7-200 SMART PLC配置为Modbus RTU从站的实战指南。内容涵盖从硬件基础、软件准备、指令库调用、核心编程到地址映射与调试排错的完整流程。重点解析了MBUS_INIT与MBUS_SLAVE指令的关键参数配置,并深入探讨了Modbus地址与PLC内部V存储区的对应关系,帮助工程师快速打通通讯链路,实现与上位机、触摸屏等主站设备的稳定数据交互。

potato的博客 756

Delphi开发者必备:CEF4Delphi跨平台浏览器嵌入实战指南(含Lazarus适配)

本文详细介绍了Delphi开发者如何利用CEF4Delphi实现跨平台浏览器嵌入,包括环境配置、Lazarus适配、ARM架构优化及Firemonkey集成等实战技巧。通过Chromium引擎的强大功能,开发者可以轻松为传统桌面应用添加现代浏览器特性,提升多平台开发效率。

weixin_29233333的博客 230

java循环结构使用

java循环结构使用: java中循环结构主要有for,while和do-while三种结构。但是主要构成都有以下的几部分:1.初始化部分 2.循环条件部分(boolean型)3.循环部分 4.迭代部分。接下来会详细介绍上述几个循环。 一. for循环 格式:for(初始化部分;循环条件部分;迭代部分) {循环体部分}; 执行顺序是初始化部分–>循环条件部分–>迭代部分–>循环体部分–>循环条件部分–>迭代部分–>循环体部分–>… (对于循环也没啥讲的,就根据例子

qq_51694024的博客 1800

RK3588平台开发系列讲解(项目篇)常见模型结构

📢 AI 模型常采用人工神经网络来模拟人脑神经的记忆和处理信号的能力。常见的人工神经网络类型有深度神经网络(Deep Neural Network,DNN)、卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)、循环神经网络(Recurrent Neural Network,RNN)等。

内核笔记 1759

Java的循环结构

再计算布尔表达式的值,如果其值是true,再执行循环体,形成循环,直到布尔表达式的值变为false,结束循环。循环的次数是n,循环结束以后,i == n。循环的控制变量i,是选择从0开始还是从1开始,是判断i<n还是判断i<=n,对循环的次数,循环结束后变量的值都有影响。for循环像一个计数循环:设定一个计数器,初始化它,然后在计数器到达某值之前,重复执行循环体,而每执行一轮循环,计数器值以一定步进进行调整,比如加1或者减1。执行循环操作代码,然后执行迭代部分,执行迭代完之后,判断循环条件。

2301_81698853的博客 1640

在Ubuntu上安装Node.js编程

在Ubuntu操作系统上安装Node.js是非常简单的,本文将为您提供详细的安装步骤。这是一个简单的Node.js HTTP服务器示例,它将在本地主机的端口3000上监听请求,并返回"Hello, World!npm是Node.js的包管理器,您可以使用它来安装和管理Node.js模块。您已成功在Ubuntu上安装了Node.js,并创建并运行了一个简单的Node.js应用程序。现在,您已经成功安装了Node.js和npm,让我们创建一个简单的Node.js应用程序并运行它。如有任何疑问,请随时提问。

CodeNexus的博客 3526

XYC Q8开源掌机刷第三方系统教程

分区结束后直接将各种游戏文件放入OD分区的Roms文件夹下

m0_60352504的博客 4572

循环结构java_Java 循环结构

for, while 及 do...while顺序结构的程序语句只能被执行一次。如果您想要同样的操作执行多次,,就需要使用循环结构。Java中有三种主要的循环结构:while 循环do…while 循环for 循环在Java5中引入了一种主要用于数组的增强型for循环。while 循环while是最基本的循环,它的结构为:while( 布尔表达式 ) { //循环内容 }只要布尔表达式为 true...

weixin_42515822的博客 83

Python爬虫应对Cloudflare防护:5秒盾+Turnstile验证码实战(AST反混淆+指纹模拟,成功率95%)

Cloudflare 5秒盾+Turnstile验证码的防护核心,是通过“前端JS挑战+多维度指纹校验”确认请求来源的真实性。用AST反混淆还原CF的验证逻辑,避免执行无用代码导致的验证失败;基于真实浏览器采集指纹,确保指纹维度100%匹配真人环境;结合轻量级JS引擎和自动化工具,模拟完整的浏览器执行环境。该方案的绕过成功率可达95%(剩余5%主要是IP或请求频率导致的风控),适用于绝大多数部署CF防护的网站。

专注于Python爬虫开发,分享爬虫技巧、项目实战与反爬经验,使用Scrapy、BeautifulSoup等工具,解决数据抓取难题。 1718

【三】Java循环结构

目录 一、循环的概念 二、while循环 三、do while循环 四、for循环 五、流程控制 六、嵌套循环 思维导图参考:【三】Java循环结构思维导图 【习题与详解】 1、打印各种三角形、菱形 2、打印九九乘法表 3、打印水仙花数 【扩展习题与详解】 1、求3000以内的全部亲密数 2、求一个三位数,该三位数与其每位数字的阶乘之和 3、利用for循环找出四位整数 abcd 中满足 (...

奈何的人生 2033

怀旧版电脑GBC模拟器

再现原版GBC掌机的界面,电脑运行连游戏界面都一样大小,很怀旧,很真实,(英文版)强烈推荐,很小的文件,很难才找到的。

深度学习工具包 DeepLearningToolbox

深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. 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")

Java的循环结构及嵌套循环

Java的循环结构及嵌套循环Java的循环结构while 循环结构do...while 循环结构for 循环结构Java的嵌套循环概念循环控制语句breakcontinuereturnforeach 循环 Java的循环结构 Java 总共有三种循环结构,分别是while、do…while、for。 while 循环结构 while 循环语法: while(布尔表达式) { //功能语句 } ...

小白的成长之路 4297

VC中sqlite的使用

在VC中对sqlite的使用,实现数据库大批数据的快速插入,读取数据库中的数据在ListCtrl中显示

JAVA循环结构

顺序结构的程序语句只能被执行一次。如果您想要同样的操作执行多次,就需要使用循环结构。在 Java5 中引入了一种主要用于数组的增强型 for 循环。

qq_28595353的博客 739

ssm框架搭建

这个是一个在idea上成功跑起来的ssm框架项目,保存在这里方便以后使用直接下载

java中3种循环结构

Java中3种循环结构介绍 1.for循环: for(初始化语句;判断条件;控制条件语句){ //循环体 } ***举例说明:请用循环计算1-100内所有偶数数的和: 输出0到100之间的偶数之和: package trible; public class trible { public static void main(String[] args) { int i; int S = 0; for (i = 0; i <= 100; i += 2) { S = S + i; } System.out.

巴音布鲁克 1896

Java循环结构总结

Java中有三种循环结构: while 循环 do…while 循环 for 循环 while循环: while( 布尔表达式 ) { //循环内容 } public static void main(String args[]) { int a =0; while(a <5){ a++; System.out.println(a); } } 输出结果为:1,2,3,4,5。 do-while循环: do…

wenqi 517

JAVA——循环结构

Java 循环结构 - for, while 及 do...while 顺序结构的程序语句只能被执行一次。如果您想要同样的操作执行多次,,就需要使用循环结构。 Java中有三种主要的循环结构: while循环 do…while循环 for循环 在Java5中引入了一种主要用于数组的增强型for循环。 while 循环 while是最基本的循环,它的结构为: while( 布尔表达式 ) { //循环内容 } 只要布尔表达式为 true,循环就会一直执行下去。 实例 Test.ja...

qq_38361726的博客 160

Java之循环结构

Java之循环结构 一、while循环 流程图: 表达式: public class preview { 变量初始化 while(循环条件){ 循环体 } } 首先对循环条件进行判断,如果值为true则执行循环操作 循环操作执行完毕后,对条件再次判断,如果为true,重复上一步 如果为false则跳过循环操作,执行后续代码 例子: public class preview { public static void main(String[] args)

子清的博客 312

Java 循环结构

Java 循环结构 - for, while 及 do…while 顺序结构的程序语句只能被执行一次。如果您想要同样的操作执行多次,,就需要使用循环结构。 Java中有三种主要的循环结构: while循环 do…while循环 for循环 在Java5中引入了一种主要用于数组的增强型for循环。 while循环 while是最基本的循环,它的结构为: while( 布尔表达式 ) { //循环内容...

qq_44801858的博客 220

Java中的循环结构

Java循环结构的简单介绍。

qq_44997138的博客 1147

java循环结构_java循环结构分析

循环的主要特征就是可以根据某些判断条件来重复执行某段代码,java语言的循环结构一共分为两种类型:while循环结构和for循环结构。while循环结构while循环是一种较为常见的循环结构,利用while()语句可以实现循环条件的判断,当判断条件满足时则执行循环体的内容,java中while循环结构有两类。while和do......while循环。while循环while循环结构whlie循环...

weixin_33739387的博客 312
上一篇: java内置数据类型
下一篇: switch语句
smjavaee
博客等级 码龄11年 0粉丝 10原创
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值