java——异常

本文深入解析Java异常体系,包括根类Throwable及其子类Error和Exception的详细说明,探讨异常处理方案如throws和try...catch...finally的使用,通过实例代码展示异常捕获流程,以及常见编译时异常与运行时异常的区别。

1,异常体系
根类是object 下的Throwable
Throwable实现的接口:Serializable
Throwable的子类:Error,Exception
2,异常处理方案:
A:throws
B:try…catch…finally
3,实例代码:
public class ExceptionDemo {
public static void main(String[] args){
//throws throw形式
String prarm=null;
// method(prarm);
System.out.println("========================");
//try catch形式
/*
* 使用try catch形式请注意
*
*catch语句块可以写多个,多个catch语句块之间,可以是平级关系,也可以是继承关系,
* 只不过,如果是继承关系,需得先写子类,父类必须写在最后
* 程序会按顺序执行try语句块中的代码,当执行的语句有异常发生时,例如算数异常,那么
* 程序会跳转到catch语句块部分继续执行,并且会携带发生的异常类型,如果carch刚好有
* 算数异常分支,就执行该分支下的代码,然后再顺序执行其他的代码(不再执行catch分支)
* */
try{
int i=10;
int b=2;
int sum=i/b;
System.out.println(sum);
int [] array=new int[]{1,2,3};
System.out.println(array[2]);
}catch (NullPointerException ex){
System.out.println(“发生了空指针异常,我知道了”);
}catch (ArithmeticException ex){
System.out.println(“发生了算数异常,我知道了”);
}catch (ArrayIndexOutOfBoundsException ex){
System.out.println(“发生了数组越界异常,我知道了”);
}catch (RuntimeException ex){
System.out.println(“发生了运行时异常,我知道了”);
}catch (Throwable ex){
System.out.println(“我知道发生异常了,该做啥就做啥吧”);
}
System.out.println(“hello world”);
}
public static void method(String prarm)throws NullPointerException{
if(prarm == null){
System.out.println(“参数为空,请检查”);
throw new NullPointerException();
}
System.out.println(“world”);
int len=prarm.length();
System.out.println(“hello”);
}
}
4,常见的编译时异常与运行时异常
编译是异常:
SQLException
IOException
EOFException(读取文件达到文件结尾标志时,会发生)
FileNotFoundException
ClassNotFoundException
运行时异常:
ArithmeticException
ClassCastException
NoPointException
StringIndexOutOfBoundsException
ArrayIndexOutOfBoundsException

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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