Java数据结构(2)-变量与对象

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变量与对象是所有数据类型的底层,如果不能准确理解变量与对象,就无法准确理解各种数据类型。

识别变量与对象

看看以下代码中,哪些是变量,哪些是对象。
		int a = 1;
		int b = a;
		int c = 1;
		String x = new String();
		String y = x;
		String z = new String();
  • 基本类型变量:java中有8种基本类型,其首字母小写,如int。a、b、c都是基本类型变量。
  • 引用类型变量:除基本类型以外的变量都是引用类型变量,其首字母大写,如String。x、y、z都是引用类型变量。
  • 对象:代码中有两个new,创建了两个对象。其实这里还隐式创建了几个对象,以后再详解。现在只看表面的对象。

内存结构

下图是上述代码的变量和对象在内存中的存储情况。

  • 基本类型变量:在内存中直接存储其值。如a和c的值都为1,b = a表示将a的值复制给b,所以a==b==c。虽然它们的值相同,但是会占用三块不同的内存来保存。
  • 对象:代码中有两个new String(),无论它们的字符串值是否一样,都会创建两个不同的对象,占用两块不同的内存。
  • 引用类型变量:在内存中存储的是引用,它会指向一个对象。上面说了两个new String()是不同的对象,所以x和z指向两个不同的对象,它们在内存中存储的引用也必不相同。而y=x将y引用复制给x,x和y存储的引用相同,这个引用指向第一个对象,所以x==y!=z。

调试方法

为了证实以上内容,现在通过eclipse调试这段代码, 打开调试视图。


  • 基本类型:a、b、c的值都是1,它们相等。
  • 引用类型:x、y、z的值是引用,并不是图中的"",这里无视""。重点看括号里面的"标识",这就是引用变量所指向对象的唯一标识,可以把这个标识理解为引用变量真正的值。x和y的标识都是22,而z的标识为26,x==y !=z。

引用与对象

  • 在java中,经常通过引用来调用方法,比如z.length()。但这并不是调用z引用的length()方法,而是通过z来找到其引用的对象,然后再调用对象的length()方法。引用是指向对象的地址,它是没有方法的,只有对象才有方法。


  • 如果引用z被修改,指向了其他对象,此时在程序中将无法再找到标识为26的对象,这个对象只有等待被内存回收。


  • 如果对象被修改,假如x调用set方法修改了对象的一个参数值,那么y在调用get方法获取对象的这个参数时,得到的是修改后的结果,因为y指向的对象被x修改了,但是x和y本生并没有改变,仍然指向同一个对象,只是对象内部的参数发生了变化。


  • 如果引用被赋null值,如z = null,此时z调用任何方法都会报空指针异常,因为z已经找不到任何对象了,没有对象无法调用方法。注意,null是引用类型,指引用变量为null,而不是对象为null。对象要么不存在,而不可能为null。
  • Object abc = new String();这段代码到底是Object还是String类型?引用变量的类型主要是为了强制类型检查,在编码或编译时就发现可能的类型错误。在运行时引用变量的类型是没有意义的,此时真正使用的是对象,即String类型。参考java多态性。

引用变量的意义

既然在内存中已经存储了对象,为何还要再存储引用?是不是多余的?它的意义何在?

  • 一个对象可以有很多参数,每个参数又可以是一个对象。也就是说一个对象可以比一个引用大很多,创建和销毁引用的开销比对象要小的多。如spring单例模式,会在初始时创建一个单例对象,每次用户请求时,只需要创建该对象的引用,就可以通过引用来使用对象。而不需要每次都去创建和销毁对象。

  • 引用的内存长度是固定的,这一特性对java的大多数据结构都起着至关重要的作用。以后会讲,现在先测试一下其内存长度

引用的内存长度测试

	public static void main(String[] args){
		//m1是初始时 已经使用的内存数量,即总内存减可用内存
		long m1 = Runtime.getRuntime().totalMemory()-Runtime.getRuntime().freeMemory();
		//创建一个10万String的数组,系统会按10万个引用变量的长度来分配内存
		String[] s = new String[100000];
		//m2再次记录分配内存后的 使用数量 
		long m2 = Runtime.getRuntime().totalMemory()-Runtime.getRuntime().freeMemory();
		//输出m2-m1,即分配后的内存使用量减分配前的,结果就是为数组分配的内存数
		System.out.println(m2-m1);
	}
  • 执行这段代码,最终输出结果是400016,16是数组对象本生占用的内存,用来存储数组的信息。(400016-16)/100000=4,说明10万个引用变量,每一个的长度是4字节,和基本类型int是一样的。将String换成其他任何引用类型,结果不变。注意:java虚拟机划分不同的内存区域,这里统计的是堆区内存。而s等变量并不存储在堆区,不会被统计。
  • 根据不同内存配置及运行状况,测试结果可能有时会出现一定偏差,都是正常的。
安装Tailscale 如果返回 /usr/bin/tailscale 或类似路径,说明已安装但 sudo 可能找不到它。如果 which tailscale 没有输出,说明安装失败,重新执行安装步骤。Tailscale 的后台服务 tailscaled 必须运行。检查 tailscaled 服务是否运行。检查 tailscale 命令是否存在。 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. 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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")

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Java 面向对象与对象的创建过程及变量

面向对象与对象的创建过程及变量: 1.面向对象和面向过程的思想对比 : ​ 面向过程 :是一种以过程为中心的编程思想,实现功能的每一步,都是自己实现的 ​ 面向对象 :是一种以对象为中心的编程思想,通过指挥对象实现具体的功能 2.类和对象的关系 对象:对象是类的一个实例(对象不是找个女朋友),有状态和行为。例如,一条狗是一个对象,它的状态有:颜色、名字、品种;行为有:摇尾巴、叫、吃等。 类:类是一个模板,它描述一类对象的行为和状态。 下图中男孩(boy)、女孩(girl)为类(class),而具体的每个人为

sungancd的博客 632

JAVA中变量与对象

str 是一个变量,存储的是这个对象的引用(即对象在内存中的地址),也可以将 变量str 理解为是 new String( "Hello" ) 对象 的代理人(对象能干的事它也能帮忙干)。事实上,person只是一段内存地址,用于帮助标记 new Person() 对象在内存中的位置。变量可以存储基本数据类型(如 int、char 等)的值,也可以存储对象的引用(即对象在内存中的地址)。是类的实例,是实际存储在内存中的数据。如果变量是引用类型,如String,它存储的是对象的引用。对象存储在堆内存中。

好好学习,天天向上 543

Java面向对象:对象、成员变量与局部变量的简单介绍

1、对象与类的概念 对象:对象是类的一个实例,有状态和行为。例如,一条狗是一个对象,它的状态有:颜色、名字、品种;行为有:摇尾巴、叫、吃等。 类:(1)类是一个模板,它描述一类对象的行为和状态。 (2)类定义了一种抽象的数据类型 (3)类是对象的类型 (4)具有相同属性和方法的一组对象的集合 1.1、什么是对象的属性与方法 (1)属性:对象具有的各种特征,每个对象的每个属性都拥有特定值 例如:手机类 注:对象的属性拥有就认俏,这个默认值与相应的类型...

si_pei_liang的博客 2845
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