基本数据类型

基本数据类型

  • 数值型:byte(1字节)、short(2字节)、int(4字节)、long(8字节)、float(4字节)、double(8字节)
  • 字符型(文本型):char(2字节)
  • 布尔型:boolean(1位)

整型

整型用于表示没有小数部分的数值,它允许是负数。整型的范围与运行Java代码的机器无关,这正是Java程序具有很强移植能力的原因之一。

整型变量
类型占用存储空间表数范围
byte1字节-2^7 ~ 2^7-1(-128~127)
short2字节-2^15 ~ 2^15-1 (-32768~32767)
int4字节-2^31 ~ 2^31-1 (-2147483648~2147483647) 约21亿
long8字节-2^63 ~ 2^63-1

整型常量

  • 整型常量默认为int类型。

  • Java 语言整型常量的四种表示形式:

      1. 十进制整数,如:99, -500, 0
      2. 八进制整数,要求以 0 开头,如:015
      3. 十六进制数,要求 0x 或 0X 开头,如:0x15
      4. 二进制数,要求0b或0B开头,如:0b01110011
    

浮点型

带小数的数据在Java中称为浮点型。浮点型可分为float类型和double类型。

浮点型变量

  • float类型又被称作单精度类型,尾数可以精确到7位有效数字,在很多情况下,float类型的精度很难满足需求。
    float尾数可以精确到7位有效数字
  • double类型的数值精度约是float类型的两倍,又被称作双精度类型,绝大部分应用程序都采用double类型。浮点型常量默认类型也是double。

浮点型常量

  • 十进制数形式,例如:3.14 314.0 0.314
  • 科学记数法形式,如314e2 314E2 314E-2

要点

  • 浮点型不精确,不适合在不容许有舍入误差的领域使用,如果需要进行不产生舍入误差的精确数字计算,需要使用BigDecimal类。
  • 浮点型不应用来作比较
  • 浮点型默认是double类型
  • float赋值时需要添加后缀f或者F

字符型变量/常量

字符型在内存中占2个字节,在Java中使用单引号来表示字符常量。例如’A’是一个字符,它与”A”是不同的,”A”表示含有一个字符的字符串。

char 类型用来表示在Unicode编码表中的字符。Unicode编码被设计用来处理各种语言的文字,它占2个字节,可允许有65536个字符。

  • 字符型举例
char eChar = 'a'; 
char cChar ='中';
  • 字符型的十六进制值表示方法
    char c = '\u0061';

  • 转义字符
    char c2 = '\n'; //代表换行符

转义符含义Unicode值
\b退格(backspace)\u0008
\n换行\u000a
\r回车\u000d
\t制表符(tab)\u0009
\“双引号\u0022
\‘单引号\u0027
\反斜杠\u005c
  • String就是字符序列。

布尔类型

boolean类型有两个常量值,true和false,在内存中占一位(不是一个字节),不可以使用0或非0的整数替代true和false。boolean类型用来判断逻辑条件,一般用于程序流程控制。

内容概要:本文围绕直流微电网中带有恒功率负载(CPL)的DC/DC升压转换器的稳定控制问题展开研究,提出了一种复合预设性能控制策略。首先,通过精确反馈线性化技术将非线性不确定的DC转换器系统转化为Brunovsky标准型,然后利用非线性扰动观测器评估负载功率的动态变化和输出电压的调节精度。基于反步设计方法,设计了具有预设性能的复合非线性控制器,确保输出电压跟踪误差始终在预定义误差范围内。文章还对比了多种DC/DC转换器控制技术如脉冲调整技术、反馈线性化、滑模控制(SMC)、主动阻尼法和基于无源性的控制,并分析了它们的优缺点。最后,通过数值仿真验证了所提控制器的有效性和优越性。 适合人群:从事电力电子、自动控制领域研究的学者和工程师,以及对先进控制算法感兴趣的研究生及以上学历人员。 使用场景及目标:①适用于需要精确控制输出电压并处理恒功率负载的应用场景;②旨在实现快速稳定的电压跟踪,同时保证系统的鲁棒性和抗干扰能力;③为DC微电网中的功率转换系统提供兼顾瞬态性能和稳态精度的解决方案。 其他说明:文中不仅提供了详细的理论推导和算法实现,还通过Python代码演示了控制策略的具体实现过程,便于读者理解和实践。此外,文章还讨论了不同控制方法的特点和适用范围,为实际工程项目提供了有价值的参考。
内容概要:该论文介绍了一种名为偏振敏感强度衍射断层扫描(PS-IDT)的新型无参考三维偏振敏感计算成像技术。PS-IDT通过多角度圆偏振光照射样品,利用矢量多层光束传播模型(MSBP)和梯度下降算法迭代重建样品的三维各向异性分布。该技术无需干涉参考光或机械扫描,能够处理多重散射样品,并通过强度测量实现3D成像。文中展示了对马铃薯淀粉颗粒和缓步类动物等样品的成功成像实验,并提供了Python代码实现,包括系统初始化、前向传播、多层传播、重建算法以及数字体模验证等模块。 适用人群:具备一定光学成像和编程基础的研究人员,尤其是从事生物医学成像、材料科学成像领域的科研工作者。 使用场景及目标:①研究复杂散射样品(如生物组织、复合材料)的三维各向异性结构;②开发新型偏振敏感成像系统,提高成像分辨率和对比度;③验证和优化计算成像算法,应用于实际样品的高精度成像。 其他说明:PS-IDT技术相比传统偏振成像方法具有明显优势,如无需干涉装置、无需机械扫描、可处理多重散射等。然而,该技术也面临计算复杂度高、需要多角度数据采集等挑战。文中还提出了改进方向,如采用更高数值孔径(NA)物镜、引入深度学习超分辨率技术等,以进一步提升成像质量和效率。此外,文中提供的Python代码框架为研究人员提供了实用的工具,便于理解和应用该技术。
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