【小白看的Java教程】第十三章,物以群分:数组

本文深入解析JVM内存模型,包括程序计数器、本地方法栈、方法区、Java虚拟机栈、Java堆及垃圾回收机制。同时,详细阐述数组的概念、定义语法、初始化方法,以及静态和动态初始化的内存分析。

JVM内存模型(掌握)

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JVM内存划分,人为的根据不同内存空间的存储特点以及存储的数据。

+ 程序计数器:当前线程所执行的字节码的行号指示器。

+ 本地方法栈:为虚拟机使用的native方法服务。

+ 方法区:线程共享的内存区域,存储已被虚拟机加载的类信息、常量、静态变量即时编译器编译后的代码数据等(这个区域的内存回收目标主要是针对常量池的回收和对类型的卸载)。

+ Java虚拟机栈:简称栈,每个方法被执行的时候都会同时创建一个栈帧用于存储该方法的局部变量、操作栈、动态链接、方法出口等信息。

+ 每当调用一个方法时,创建一个栈帧,存放了当前方法的局部变量,当方法调用完毕,该方法的栈帧就被销毁了。

+ Java堆:被所有线程共享的一块内存区域,在虚拟机启动时创建。所有的对象实例以及数组都要在堆上分配。

+ 每次使用new关键字,就表示在堆内存中开辟一块新的存储空间。

GC(Garbage Collection),垃圾回收器。

Java的自动垃圾回收机制可以简单理解为,不需要程序员手动的去控制内存的释放。当JVM内存资源不够用的时候,就会自动地去清理堆中无用对象(没有被引用到的对象)所占用的内存空间。

数组定义(重点)

什么是数组(了解)

在之前我们可以通过一个变量表示一个学生的年龄,如果现在需要表示全班100个人的年龄岂不是需要定义100个变量来分别表示。这样的操作太麻烦了,为了解决这种问题,Java就提供了数组。

所谓数组,把具有相同类型的多个常量值有序组织起来的一种数据形式。这些按一定顺序排列的多个数据称为数组。而数组中的每一个常量值称之为数组元素,数组中使用索引来表示元素存放的位置,索引从0开始,步长是1,有点像Excel表格的行号。

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定义语法(重点)

回忆定义变量的语法:

数据类型 变量; 如 int age;

数组的定义语法:

数组元素类型[]  数组名;     如  int[] ages;  另一种方式:int ages[];不推荐

可以把int[]看成是一种数据类型——int类型的数组类型。

int[] 数组可以看出,该数组中的元素类型是int类型的。

String[] 数组可以看出,该数组中的元素是String类型的。

数组的初始化(重点)

数组在定义后,必须初始化才能使用。所谓初始化,就是在堆内存中给数组分配存储空间,并为每一个元素赋上初始值,有两种方式:

+ 静态初始化;

+ 动态初始化;

无论以哪种,一旦初始化完成,数组的长度(元素的个数)就固定了,不能改变,除非重新对该初始化,也就是说数组是定长的。

一般,如果我们事先知道元素是多少,选用静态初始化,事先不知道元素是多少,选用动态初始化。

静态初始化(重点)

程序员直接为每一个数组元素设置初始化值,而数组的长度由系统(JVM)决定。

语法:数组元素类型[]  数组名 = new 数组元素类型[]{元素1,元素2,元素3,.......};

int[] nums = new  int[]{1,3,5,7,9};

简单写法:

int[] nums = {1,3,5,7,9};//简单写法,定义和初始化必须同时写出来

静态初始化内存分析(重点)

public class ArrayDemo1{

public static void main(String[] args) {

    //定义并初始化数组

    int[] nums = new int[] { 1, 3, 5, 7 };

    System.out.println("数组长度=" + nums.length);

    //重新初始化数组

    nums = new int[] { 2, 4, 8 };

    System.out.println("数组长度=" + nums.length);

}

}

对上述代码做内存分析

int[] nums = new int[] { 1, 3, 5, 7 };

这一行代码,确实可以分成三步:

+ 在堆内存中开辟一块空间,用来存储数组数据:new int[] { 1, 3, 5, 7 }

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+ 在栈中开辟一块空间nums

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+ 把堆空间表示数组的内存地址赋给nums

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这种把内存地址赋给一个变量,也被称之为引用关系(为了更清晰有人习惯画一根箭头来表示这种关系),也就是说nums变量引用了堆中某一块内存地址,当操作nums变量的时候,其实底层操作的是nums所引用内存地址里面的数据。好比遥控板和电视机的关系,因为遥控板和电视机之间有一个引用关系,表面上操作的是遥控板,其实操作的是电视机。

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所以此时,通过nums.length代码来查看nums数组中有几个元素,结果很明显是4。

nums = new int[] { 2, 4, 8 };

+ 因为存在new,说明又会在堆空间开辟一块新的空间,赋初始值。

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+ 并把内存地址重新赋给nums变量,nums原来所引用的地址将被覆盖掉。

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所以此时,通过nums.length代码来查看nums数组中有几个元素,结果很明显是3。

注意:此时地址为0x1234的内存空间没有被任何变量所引用,所以该空间就变成了无用的垃圾,就等着垃圾回收器回收该空间。

如果存在一行代码,如下:

nums = null;

null表示不再引用堆中的内存空间,那么此时nums就好比是没有初始化的,不能使用。

动态初始化(重点)

程序员只设置数组元素个数,而数组的元素的初始值由系统(JVM)决定。

语法:数组元素类型[]  数组名 = new 数组元素类型[length];

int[] nums = new  int[5];

不能同时指定元素值和数组长度,反例如下:

int[] nums = new int[5]{1,3,5,7,9};

不同数据类型的初始值:

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int[] arr1 = new int[3];  int类型数组,每一个元素的初始值为0

double[] arr2 = new double[5];  double类型数组,每一个元素初始值为0.0

String[] arr3 = new String[2];  String类型数组,每一个元素的初始值为null

动态初始化内存分析(重点)

public class ArrayDemo2 {

public static void main(String[] args) {

    //定义并初始化数组

    int[] nums = new int[4];

    System.out.println("数组长度=" + nums.length);

    //重新初始化数组

    nums = new int[5];

    System.out.println("数组长度=" + nums.length);

}

}

这一行代码,确实可以分成三步:int[] nums = new int[4];

+ 在堆内存中开辟一块空间,用来存储数组数据

image.png

+ 在栈中开辟一块空间nums

image.png

+ 把堆空间表示数组的内存地址赋给nums

image.png

所以此时,通过nums.length代码来查看nums数组中有几个元素,结果很明显是4。

nums = new int[3] ;

+ 因为存在new,说明又会在堆空间开辟一块新的空间,赋初始值。

image.png

+ 并把内存地址重新赋给nums变量,nums原来所引用的地址将被覆盖掉。

image.png

所以此时,通过nums.length代码来查看nums数组中有几个元素,结果很明显是3。

若要获得最好的学习效果,需要配合对应教学视频一起学习。需要完整教学视频,请参看https://ke.qq.com/course/272077

<think>好的,用户想判断一个项目是否使用了协同过滤算法,需要检查实现方法。首先,我得回忆一下协同过滤的基本概念。根据引用[1],协同过滤主要分为基于用户和基于物品两种,核心是“人以类聚,物以群分”。那用户可能需要从代码、算法逻辑、数据使用等方面入手检查。 接下来,用户的问题是如何具体检查项目中是否实现了协同过滤。我需要分步骤思考。首先看数据来源,协同过滤通常依赖用户行为数据,比如评分、点击等。如果项目处理这类数据,可能有协同过滤的迹象。然后看代码部分,是否有计算用户或物品相似度的模块,比如余弦相似度或皮尔逊相关系数,这些在基于用户或物品的协同过滤中常见。 外,引用[2]提到基于用户的算法需要用户历史数据,而基于物品的可能用于数据较少的情况。用户可能需要检查项目的数据量情况,以及是否处理冷启动问题。如果项目中有处理新用户或新物品的策略,可能涉及协同过滤的变种。 还要看推荐逻辑。协同过滤会生成邻居用户或物品,然后进行预测或推荐。比如代码中是否有寻找最近邻的步骤,或者基于相似用户/物品的加权评分预测。例如,用户可能检查是否有类似“查找相似用户”或“推荐相似物品”的函数。 外,参考引用[3]中的系统架构,可能需要查看后端处理请求的部分,特别是推荐相关的接口。比如,是否有接口调用协同过滤的算法类,或者使用协同过滤的库如Surprise、Mahout等。同时,数据库查询可能涉及用户行为数据的联合查询,用于计算相似度。 用户可能需要检查是否有矩阵分解、Slope One等协同过滤典型算法的实现。此外,项目文档或注释中可能提到协同过滤相关术语,这也是线索。 最后,测试验证部分,可以构造特定输入,观察输出是否符合协同过滤的特点,比如推荐结果是否基于相似用户的行为。例如,用户A喜欢物品1和2,用户B喜欢1、2、3,那么推荐给A的可能是3,如果是基于用户的协同过滤的话。 总结下来,检查点包括数据使用、相似度计算、推荐逻辑、代码结构、第三方库引用、文档注释以及测试验证。需要逐步分析这些方面,才能确定项目是否实现了协同过滤算法。</think>要判断一个项目是否实现了协同过滤算法,可以通过以下步骤进行检查: --- ### 一、**检查数据使用特征** 1. **用户行为数据依赖** 协同过滤的核心是通过用户历史行为数据(如评分、点击、购买记录)计算相似度。检查项目是否在以下场景使用这类数据: - 用户-物品交互矩阵的构建(如$user\_id \times item\_id$的评分矩阵) - 数据预处理阶段是否包含用户行为数据的聚合或标准化操作[^1] 2. **冷启动问题的处理** 若项目包含针对新用户/新物品的推荐策略(如基于热门物品推荐或内容过滤),可能混合了协同过滤与其他算法[^2]。 --- ### 二、**分析代码实现** 1. **相似度计算模块** 查找代码中是否包含以下计算逻辑: ```python # 示例:余弦相似度计算(用户/物品间相似度) from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity similarity_matrix = cosine_similarity(user_item_matrix) ``` - 常见相似度指标:余弦相似度、皮尔逊相关系数、杰卡德指数等。 2. **推荐生成逻辑** 检查是否通过以下方生成推荐: - **基于用户的协同过滤**:找到目标用户的相似用户,加权汇总相似用户的偏好(如$prediction = \sum (similarity \times rating)$)。 - **基于物品的协同过滤**:找到目标物品的相似物品,根据用户历史交互推荐相似物品。 --- ### 三、**识别算法特征** 1. **典型代码模** - 基于用户的协同过滤:`UserBasedCF`类、`find_similar_users()`方法。 - 基于物品的协同过滤:`ItemBasedCF`类、`get_similar_items()`方法。 - 矩阵分解(如SVD):`latent_factor = np.dot(user_matrix, item_matrix.T)` 2. **第三方库引用** 检查是否引入协同过滤相关库: ```python # Python常见库 from surprise import SVD, KNNBasic # Surprise库 from pyspark.mllib.recommendation import ALS # Spark MLlib ``` --- ### 四、**验证系统行为** 1. **输入输出测试** 构造测试用例验证推荐结果是否符合协同过滤特性: - 输入:用户A喜欢物品X和Y,用户B喜欢X、Y、Z → 推荐给A的物品是否包含Z? - 若结果依赖相似用户/物品的关联性,则可能使用协同过滤。 2. **性能特征** 协同过滤的计算复杂度较高,若项目在数据量大时使用分布计算框架(如Spark),可能涉及协同过滤的优化实现[^2]。 --- ### 五、**检查文档与注释** 1. **技术文档关键词** 搜索文档中是否包含以下术语: - "Collaborative Filtering" - "User-Item Matrix" - "Neighborhood-based" 2. **代码注释提示** 例如: ```java // 基于物品的协同过滤(ItemCF) List<Item> similarItems = itemCF.findNeighbors(targetItem); ``` --- ### 六、**参考系统架构** 若项目采用类似引用[3]的分层架构: - **Controller层**:接收推荐请求的接口(如`/recommend?user_id=123`)。 - **Service层**:调用`CollaborativeFilteringService`类的方法。 - **DAO层**:查询用户行为数据的SQL语句(如`SELECT user_id, item_id, rating FROM user_actions`)。 ---
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