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最新推荐文章于 2025-05-23 06:45:00 发布

sprone

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分类专栏： Java常识小积累文章标签： Java Cache UP J#

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/sprone/article/details/83730771

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            for(int k = 0; k < cache.length; k++)
                cache[k] = new Integer(j++);

1、内存分配：
共有五个地方来存储数据，分别是：
a.寄存器；
b.堆栈（stack）：局部变量；
c.堆（heap）：存放所有的Java对象；（编译器不需要知道存储的数据在堆里存活多长时间）；
d.常量存储：常量值通常直接存放在程序代码的内部；
e.非RAM存储：
流对象：对象转化成字节流，通常被发送给另一台机器；
持久化对象：对象被存放于磁盘上。
2.特例：基本类型
创建一个并非是引用的“自动”变量。这个变量直接存储“值”，并置于堆栈中。
Java SE5的自动包装功能将自动地将基本类型转换为包装器类型（Character ch = 'x';）

Java提供了两个用于高精度计算的类：BigInteger和BigDecimal

BigInteger：
BigInteger：支持任意精度的整数。
BigInteger(String val)
          将 BigInteger 的十进制字符串表示形式转换为 BigInteger。
BigInteger(String val, int radix)
          将指定基数的 BigInteger 的字符串表示形式转换为 BigInteger。

例如：
BigInteger bigInt = new BigInteger("11",2);
System.out.println("the big number is: " + bigInt);
结果显示：
the big number is： 3

BigDecimal：
BigDecimal：支持任何精度的定点数。

网上摘录技巧集：
1、当你在数据库里插入一条数据是6.00时，在显示时却是6.000000000000000000000。
解决方法：使用BigDecimal要用String来够造，要做一个加法运算，需要先将两个浮点数转为String（如果利用double作为参数的构造函数，无法精确构造一个BigDecimal对象），然后构造成BigDecimal，在其中一个上调用add方法，传入另一个作为参数，然后把运算的结果（BigDecimal）再转换为浮点数。
即：
import java.math.BigDecimal;
/**
* 由于Java的简单类型不能够精确的对浮点数进行运算，这个工具类提供精
* 确的浮点数运算，包括加减乘除和四舍五入。
*/
public class Arith{ //默认除法运算精度
     private static final int DEF_DIV_SCALE = 10; //这个类不能实例化
     private Arith(){
    }
    /**
     * 提供精确的加法运算。
      * @param v1 被加数
      * @param v2 加数
      * @return 两个参数的和
      */
    public static double add(double v1,double v2){
        //将传入的double转换为String
        //如果利用double作为参数的构造函数，无法精确构造一个BigDecimal对象
        BigDecimal b1 = new BigDecimal(Double.toString(v1));
        BigDecimal b2 = new BigDecimal(Double.toString(v2));
        //再将运算结果转换为double
        return b1.add(b2).doubleValue();
    }
    /**
     * 提供精确的减法运算。
      * @param v1 被减数
      * @param v2 减数
      * @return 两个参数的差
      */
    public static double sub(double v1,double v2){
        BigDecimal b1 = new BigDecimal(Double.toString(v1));
        BigDecimal b2 = new BigDecimal(Double.toString(v2));
        return b1.subtract(b2).doubleValue();
    }
    /**
     * 提供精确的乘法运算。
      * @param v1 被乘数
      * @param v2 乘数
      * @return 两个参数的积
      */
    public static double mul(double v1,double v2){
        BigDecimal b1 = new BigDecimal(Double.toString(v1));
        BigDecimal b2 = new BigDecimal(Double.toString(v2));
        return b1.multiply(b2).doubleValue();
    }
    /**
     * 提供（相对）精确的除法运算，当发生除不尽的情况时，精确到
      * 小数点以后10位，以后的数字四舍五入。
      * @param v1 被除数
      * @param v2 除数
      * @return 两个参数的商
      */
    public static double div(double v1,double v2){
        return div(v1,v2,DEF_DIV_SCALE);
    }
    /**
     * 提供（相对）精确的除法运算。当发生除不尽的情况时，由scale参数指
      * 定精度，以后的数字四舍五入。
      * @param v1 被除数
      * @param v2 除数
      * @param scale 表示表示需要精确到小数点以后几位。
      * @return 两个参数的商
      */
    public static double div(double v1,double v2,int scale){
        if(scale<0){
            throw new IllegalArgumentException(
                "The scale must be a positive integer or zero");
        }
        BigDecimal b1 = new BigDecimal(Double.toString(v1));
        BigDecimal b2 = new BigDecimal(Double.toString(v2));
        return b1.divide(b2,scale,BigDecimal.ROUND_HALF_UP).doubleValue();
    }
    /**
     * 提供精确的小数位四舍五入处理。
      * @param v 需要四舍五入的数字
      * @param scale 小数点后保留几位
      * @return 四舍五入后的结果
      */
    public static double round(double v,int scale){
        if(scale<0){
            throw new IllegalArgumentException(
                "The scale must be a positive integer or zero");
        }
        BigDecimal b = new BigDecimal(Double.toString(v));
        BigDecimal one = new BigDecimal("1");
        return b.divide(one,scale,BigDecimal.ROUND_HALF_UP).doubleValue();
    }
};
2、因此，使用这个类BigDecimal，需要注意在构造方法中如果传入double，那么不能保证他的精确程度。
如：
           BigDecimal bigDec = new BigDecimal(6.217);
BigDecimal bigDecAdd = new BigDecimal(6.3229); BigDecimal bigDecResult = bigDec.add(bigDecAdd); System.out.println("the big decimal is: " + bigDecResult);
结果却是：
the big decimal is: 12.53989999999999938040673441719263792037963867187500
但如果传入的是String类型，则：
the big decimal is: 12.5399

        Integer a = 127;
        Integer b = 127;
		Integer a2 = 128;
		Integer b2 = 128;
		System.out.println(a == b);// true
		System.out.println(a2 == b2);//false

后面的注释就是结果，为什么？请看源码

    public static Integer valueOf(int i) {
        if(i >= -128 && i <= IntegerCache.high)
            return IntegerCache.cache[i + 128];
        else
            return new Integer(i);
    }

看IntegerCache ，它是Integer的一个私有静态内部类，对Integer进行缓存处理

    private static class IntegerCache {
        static final int high;
        static final Integer cache[];

        static {
            final int low = -128;

            // high value may be configured by property
            int h = 127;
            if (integerCacheHighPropValue != null) {
                // Use Long.decode here to avoid invoking methods that
                // require Integer's autoboxing cache to be initialized
                int i = Long.decode(integerCacheHighPropValue).intValue();
                i = Math.max(i, 127);
                // Maximum array size is Integer.MAX_VALUE
                h = Math.min(i, Integer.MAX_VALUE - -low);
            }
            high = h;

            cache = new Integer[(high - low) + 1];
            int j = low;
            for(int k = 0; k < cache.length; k++)
                cache[k] = new Integer(j++);
        }

        private IntegerCache() {}
    }

所以我们进行对象比较时最好还是使用equals，便于按照自己的目的进行控制。

注意静态代码块的代码：

            for(int k = 0; k < cache.length; k++)
                cache[k] = new Integer(j++);

由于cache[]在IntegerCache类中是静态数组，也就是只需要初始化一次，即static｛......｝部分，

所以，如果Integer对象初始化时是-128~127的范围，就不需要再重新定义申请空间，

都是同一个对象---在IntegerCache.cache中，这样可以在一定程度上提高效率。

顺便把chm版本的Thigking in Java传上来