【Java 泛型】java泛型‘T‘与‘?‘区别

Java基础 -- 04泛型<T> 目录 泛型概念: 泛型种类: 泛型接口 泛型类 泛型方法 普通泛型方法 静态泛型方法 泛型构造函数 泛型进阶: 泛型通配符 泛型上界 泛型下界 泛型擦除 泛型注意事项 泛型的用法: 泛型的示例: 高阶篇 泛型概念: 没有JDK5问世以前的老代码: 先看第1个小示例:Integer类型... 阅读详情
AI摘要

本文详细介绍了Java泛型中的T和?的用法,探讨了类型参数、泛型方法(如List<E>get())、类型擦除、通配符以及泛型类的继承。通过实例展示了如何在实际项目中灵活运用这些概念。,

有时候我们会在业务中进行泛型设计的扩展。其中用的比较多的就是T , ?

泛型就相当于标签

形式:<>  

集合容器类在设计阶段/声明阶段不能确定这个容器到底实际存的是什么类型的对象,所以在JDK1.5之前只能把元素类型设计为Object,

JDK1.5之 后使用泛型来解决。因为这个时候除了元素的类型不确定,其他的部分是确定的,例如关于这个元素如何保存,如何管理等是确定的,因此此时把元素的类型设计成一个参数,这个类型参数叫做泛型。

Collection<E>, List<E>, ArrayList<E> 这个<E>就是类型参数,即泛型。

结论:'T'指的是某一类具体的对象,'?'可以表示成占位符,表明多种数据类型;

示例:可以看到show1方法中我们使用了T,大家都知道这是泛型的常见写法,那么这里的T指的是某一类具体的对象,list集合里只能存放同一类型数据,如果插入不同类型数据则会报错。
那么show2方法中我们使用的是?,可以看到在void前面并没有<T>,?可以表示成占位符,它自己也不知道list集合中会存放多少种类型的数据,所以这样就表明我们的list中存放N种数据类型也是可以的。
我们通过一段测试代码来直观的感受一下二者的区别吧:
 

public static <T> void show1(List<T> list){
 for (Object object : list) {
        System.out.println(object.toString());
    }
}
public static void show2(List<?> list) {
    for (Object object : list) {
        System.out.println(object);
    }
}
public static void test(){
   List<Student> list1 = new ArrayList<>();
   list1.add(new Student("zhangsan",18,0));
   list1.add(new Student("lisi",28,0));
   list1.add(new Student("wangwu",24,1));
   //这里如果add(new Teacher(...));就会报错,因为我们已经给List指定了数据类型为Student
   show1(list1);
   System.out.println("************分割线**************");
   //这里我们并没有给List指定具体的数据类型,可以存放多种类型数据
   List list2 = new ArrayList<>();
   list2.add(new Student("zhaoliu",22,1));
   list2.add(new Teacher("sunba",30,0));
   show2(list2);
}

实际应用下:

分页响应对象类中返回的数据,我们可以定义为List<?> rows, 这里就不用T , 因为我们的类PageResult类没有定义泛型。  如果要写泛型T,是表示一个具体的属性,你需要在类上也声明好泛型T,这样在构建类的对象的时候,才能给泛型指定上具体的类型。

package com.tree.community.common.core.domain.page;


import org.apache.poi.ss.formula.functions.T;

import java.io.Serializable;
import java.util.List;

/**
 * @Description **分页数据统一封装响应对象**
 * @Author tree
 * @Date 2024/4/29 16:44
 */
public class PageResult implements Serializable {
    private static final long serialVersionUID = -6529723591699684110L;

    /** 总记录数 */
    private long total;

    /** 列表数据 */
    private List<?> rows;

    /** 消息状态码*/
    private int code;

    /** 消息内容*/
    private String msg;

    public PageResult() {

    }

    public PageResult(long total, List<T> rows) {
        this.total = total;
        this.rows = rows;
    }

    public long getTotal() {
        return total;
    }

    public void setTotal(long total) {
        this.total = total;
    }

    public List<?> getRows() {
        return rows;
    }

    public void setRows(List<?> rows) {
        this.rows = rows;
    }

    public int getCode() {
        return code;
    }

    public void setCode(int code) {
        this.code = code;
    }

    public String getMsg() {
        return msg;
    }

    public void setMsg(String msg) {
        this.msg = msg;
    }
}

 比如下面的 响应结果类,用了泛型T, 类上也需要带上

package com.tree.community.common.core.domain;


import java.io.Serializable;

/**
 * @Description 响应结果封装对象
 * @Author tree
 * @Date 2024/4/28 17:41
 */
public class BaseResponse<T> implements Serializable {
    private static final long serialVersionUID = -663626254744569433L;

    /**自定义状态码**/
    private String code;

    /**自定义描述**/
    private String message;

    /**返回的数据**/
    private T data;

    /**
     * 成功返回
     * @param data
     * @param <T>
     * @return
     */
    public static <T> BaseResponse<T> success(T data){
        BaseResponse<T> response = new BaseResponse<>();
        response.setCode(ResultCode.SUCCESS.getCode());
        response.setMessage(ResultCode.SUCCESS.getMessage());
        response.setData(data);
        return response;
    }

    /**
     * 失败返回
     * @param message
     * @param <T>
     * @return
     */
    public static <T> BaseResponse<T> fail(String message){
        BaseResponse<T> response = new BaseResponse<>();
        response.setCode(ResultCode.ERROR.getCode());
        response.setMessage(message);
        return response;
    }

    /**
     * 失败返回
     * @param code
     * @param message
     * @param <T>
     * @return
     */
    public static <T> BaseResponse<T> fail(String code, String message){
        BaseResponse<T> response = new BaseResponse<>();
        response.setCode(code);
        response.setMessage(message);
        return response;
    }

    public String getCode() {
        return code;
    }

    public void setCode(String code) {
        this.code = code;
    }

    public String getMessage() {
        return message;
    }

    public void setMessage(String message) {
        this.message = message;
    }

    public T getData() {
        return data;
    }

    public void setData(T data) {
        this.data = data;
    }
}

深入理解泛型(经典详解):<T> T 和 T的使用以及public <E> List<E> get()泛型方法详解、类型擦除、通配符的使用、泛型类的应用、泛型之间的继承_泛型t-优快云博客

「 Java基础-泛型 」一文说清Java泛型中的通配符T、E、K、V、N、?和Object的区别和含义 当我们在阅读源码的时候通常会看到如下所示代码中存在“E”、“T”或“?”,那么,这些大写字母到底有着怎样的含义呢?接下来我们具体讨论一下。/**/**Java 泛型(generics)是 JDK 5 中引入的一个新特性, 泛型提供了编译时类型安全检测机制,该机制允许开发者在编译时检测到非法的类型。泛型的本质是参数化类型,也就是说所操作的数据类型被指定为一个参数。这种参数类型可以用在类、接口和方法的创建中,分别称为泛型类、泛型接口、泛型方法。 阅读详情

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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]); 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JAVA泛型通配符T,E,K,V区别,T以及Class<T>,Class<T>的区别

原文地址:https://www.jianshu.com/p/95f349258afb 1. 先解释下泛型概念 泛型是Java SE 1.5的新特性,泛型的本质是参数化类型,也就是说所操作的数据类型被指定为一个参数。这种参数类型可以用在类、接口和方法的创建中,分别称为泛型类、泛型接口、泛型方法。Java语言引入泛型的好处是安全简单。 在Java SE 1.5之前,没有泛型的情况的下,通过对类型O...

Daioo 随笔 3219

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STM32F407中文手册

STM32f407中文手册 本参考手册面向应用开发人员,提供有关使用 STM32F405xx/07xx、STM32F415xx/17xx、 STM32F42xxx 和 STM32F43xxx 微控制器存储器与外设的完整信息。STM32F405xx/07xx、STM32F415xx/17xx、STM32F42xxx 和 STM32F43xxx 构成一个微 控制器系列,各产品具有不同的存储器大小、封装和外设。有关订购信息以及器件的机械与电气特性,请参见数据手册。有关 ARM Cortex™-M4F 内核的信息,请参见《Cortex™-M4F 技术参考手册》。

Java中的Object、T(泛型)、?区别

因为最近重新看了泛型,又看了些反射,导致我对Object、T(以下代指泛型)、?产生了疑惑。 我们先来试着理解一下Object类,学习Java的应该都知道Object是所有类的父类,注意:那么这就意味着它的范围非常广!首先记住这点,如果你的参数类型时Object,那么的参数类型将非常广! 《Thinking in Java》中说很多原因促成了泛型的出现,最引人注目的一个原因就是为了创造容器类。...

weixin_43770982的博客 974

计算机控制技术及应用

《计算机控制技术及应用》通过总结作者的科研成果和吸收国内外的先进理论、方法和技术,以计算机控制系统的网络化、开放化、智能化和集成化发展趋势为主线索,主要介绍计算机控制系统的基本概念和计算机控制系统的典型形式,计算机控制系统的数学描述与基本分析方法,以及数字PID控制器、最少拍控制系统、达林算法、状态变量设计法等设计方法及其各种改进算法。重点突出计算机控制系统输入输出通道接口的设计方法和典型控制系统的设计案例与实现方法等。

c++ 泛型_JAVA泛型通配符T,E,K,V区别,T以及Class

作者:程序鱼链接:https://www.jianshu.com/p/95f349258afb1. 先解释下泛型概念泛型是Java SE 1.5的新特性,泛型的本质是参数化类型,也就是说所操作的数据类型被指定为一个参数。这种参数类型可以用在类、接口和方法的创建中,分别称为 、泛型接口、泛型方法。 引入泛型的好处是安全简单。 在Java SE 1.5之前,没有泛型的 的下,通过对类型Object的引...

weixin_39946239的博客 320

java 泛型 t区别_java泛型中T与?的区别是什么

java泛型中T与?的区别是什么发布时间:2020-05-18 15:09:07来源:亿速云阅读:763作者:栢白这篇文章主要为大家详细介绍了java泛型中T与?的区别是什么,文中示例代码介绍的非常详细,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下。1、T代表的是未知的类型,使用在方法中的参数或类的泛型中public class ExampleA {public void f(T x) {S...

weixin_30708203的博客 274

获取泛型t的参数class_JAVA泛型通配符T,E,K,V区别,T以及Class

作者:程序鱼链接:https://www.jianshu.com/p/95f349258afb1. 先解释下泛型概念泛型是Java SE 1.5的新特性,泛型的本质是参数化类型,也就是说所操作的数据类型被指定为一个参数。这种参数类型可以用在类、接口和方法的创建中,分别称为 、泛型接口、泛型方法。 引入泛型的好处是安全简单。 在Java SE 1.5之前,没有泛型的 的下,通过对类型Object的引...

weixin_36039434的博客 682
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studyday1
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