Java中的基本类型和自动装拆箱

本文详细介绍了Java中的基本数据类型及其对应的包装类,并解释了自动装箱和拆箱的过程。

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Java中的基本数据类型有byte、short、int、long、float、double、boolean、char。这几个类型都有其对应的包装类

简单类型二进制位数封装类
boolean1Boolean
byte8Byte
char16Character
short16Short
int32Integer
long64Long
float32Float
doubel64Double
void--Void

其实对于数值类型的基本类型的取值范围,以常量的形式定义在对应的包装类中了。如:

基本类型byte,二进制位数:Byte.SIZE 最小值:Byte.MIN_VALUE 最大值:Byte.MAX_VALUE

基本类型和包装类都有各自的优势,较为突出的区别是,基本类型和C/C++中的变量一样储存在栈中,而包装类由于是会生成对象,自然是在堆区申请空间,效率不如栈。但包装类带来的优势就是面向对象给我们带来的优势,大多数时候我们使用的依然是包装类,特别在涉及到容器时。

基本数据的包装类对象的创建可以像其他对象一样简单

    Float float_a = new Float(3.1415E4);

但是,注意下面函数中第二行,一个整数被直接赋值给了一个包装类对象。

    @Test
    public void boxing_unboxing(){
        Integer int_1 = new Integer(1024);
        Integer int_2 = 1024;
        Integer[] list_1 = {1024, int_1, int_2};

        System.out.println(list_1[0]);
        System.out.println(list_1[1]);

        System.out.println(list_1[0].getClass().getName());
        System.out.println(list_1[1].getClass().getName());
    }

显然,第二行的语法大大简化了包装类对象的创建。但是方便不止体现在创建时,如果我们在一个规定好类型(Integer)的数组里,或者在一种java容器中直接放入一个基本类型,它将会自动被“转换成”包装类,这种转换并不是类似C中的强制类型转换,而是通过Integer类的构造函数真正地构造了一个对象。我们省去了创建一个对象的繁杂语法,便可以直接使用一个包装类。

事实上,上面的函数里最后两句print是没有必要的,因为从这个数组中取出的每个元素必定是Integer类的对象,java是类型严格的,因为我们只能在对象上调用getClass()方法,显然数字1024在被放入数组时就已经被 自动装箱 成它对应的包装类了。

理解自动装箱后,自动拆箱 变很简单:

    int i = new Integer(1024);

一个Integer对象在刚被new出来以后,就直接被赋值给了int类型的变量i,包装类被直接转换成了其对应的基本类型。

那么,自动拆装箱时如何实现的呢?其实通过反编译java的字节码文件可以得出结论。在装箱的时候自动调用的是Integer的valueOf(int)方法。而在拆箱的时候自动调用的是Integer的intValue方法。有兴趣的可以自己试一试。

转载于:https://www.cnblogs.com/xudong07/p/9195664.html

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资 源 简 介 独立分量分析(Independent Component Analysis,简称ICA)是近二十年来逐渐发展起来的一种盲信号分离方法。它是一种统计方法,其目的是从由传感器收集到的混合信号中分离相互独立的源信号,使得这些分离出来的源信号之间尽可能独立。它在语音识别、电信医学信号处理等信号处理方面有着广泛的应用,目前已成为盲信号处理,人工神经网络等研究领域中的一个研究热点。本文简要的阐述了ICA的发展、应用现状,详细地论述了ICA的原理及实现过程,系统地介绍了目前几种主要ICA算法以及它们之间的内在联系, 详 情 说 明 独立分量分析(Independent Component Analysis,简称ICA)是近二十年来逐渐发展起来的一种盲信号分离方法。它是一种统计方法,其目的是从由传感器收集到的混合信号中分离相互独立的源信号,使得这些分离出来的源信号之间尽可能独立。它在语音识别、电信医学信号处理等信号处理方面有着广泛的应用,目前已成为盲信号处理,人工神经网络等研究领域中的一个研究热点。 本文简要的阐述了ICA的发展、应用现状,详细地论述了ICA的原理及实现过程,系统地介绍了目前几种主要ICA算法以及它们之间的内在联系,在此基础上重点分析了一种快速ICA实现算法一FastICA。物质的非线性荧光谱信号可以看成是由多个相互独立的源信号组合成的混合信号,而这些独立的源信号可以看成是光谱的特征信号。为了更好的了解光谱信号的特征,本文利用独立分量分析的思想方法,提出了利用FastICA算法提取光谱信号的特征的方案,并进行了详细的仿真实验。 此外,我们还进行了进一步的研究,探索了其他可能的ICA应用领域,如音乐信号处理、图像处理以及金融数据分析等。通过在这些领域中的实验应用,我们发现ICA在提取信号特征、降噪信号分离等方面具有广泛的潜力应用前景。
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