java基础知识随笔--数组对象

本文详细介绍了Java中数组的基本概念,包括数组作为对象的特点、定义方法、使用增强式for循环遍历一维及二维数组、数组复制的方式,以及通过实例展示了数组在内存中的引用行为。

1、不管在其他语言中是什么,数组在java中就是对象。

2、定义方法:int[ ] scores = {10,9,9,08,7,6,5,4}; 声明数组时,建议将[ ]放在类型关键词之后。[ ]也可放在声明的名称之后,这是为了让 c/c++开发人员看来比较友好。

3、增强式for循环:

		int[] sores = {1,2,3,4,5,6,7};
		for(int score: sores){
			System.out.print(score);
		}
能输出数组中所有的内容。

4、二维数组的增强式循环:

		int[][] scores = {{1,2,3},{3,2,1}};
		for(int[] rows:scores)
			for(int value:rows)
			{
				System.out.println(value);
			}
5、
		int[] scores1 = {0,0,0,0};
		int[] scores2 = scores1;
		scores2[0] = 99;
		System.out.println(scores1[0]);
输出结果是99,因为数组就是对象。

6、前面说过类的数据成员是会被分配默认值的。因此数组是有默认值的,byte、short、int数组的默认值是0,long数组的默认值是0L,float数组的默认值是0.0F等

7、数组复制的方法:

		int[] scores1 = {1,2,3,4};
		int[] scores2 = Arrays.copyOf(scores1,scores1.length);
上面是比较简单的一种方法。


		int[] scores1 = {1,2,3,4};
		int[] scores2 = scores1;
上面并不是复制,只是将scores1参考的数组对象也给scores2参考,因为scores1和scores2是对象,但数组中的值可不是对象。

8、

		int i = 10;
		int[] scores3 = new int[i];
上面不会报错;


		int i;
		int[] scores3 = new int[i];
上面会报错,因为数组是类,需要进行初始化,但是i的值不知道,就不知道初始化几个了。

9、

package cc.openhome;
class Closes {
	String nameString;
	char   sizeChar;
	public	Closes(String colorString, char size) {
		this.nameString = colorString;
		this.sizeChar   = size;
	}
}




package cc.openhome;
public class Field2 {

	public static void main(String[] args) {
	
		Closes[] closesArray = {new Closes("red", 's'), new Closes("yellow", 'M')};
		Closes[] closesBrray = new Closes[closesArray.length];
		System.arraycopy(closesArray, 0, closesBrray, 0, closesArray.length);
		System.out.println(closesArray.length);
		closesBrray[1].nameString = "white";
		System.out.println(closesArray[1].nameString);
		
	}

}
结果输出是white。

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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