static关键字

如果你需要通过计算来初始化你的static变量,你可以声明一个static块,Static 块仅在该类被加载时执行一次。下面的例子显示的类有一个static方法,一些static变量,以及一个static 初始化块:
// Demonstrate static variables,methods,and blocks.

class UseStatic {
static int a = 3;
static int b;


static void meth(int x) {
System.out.println("x = " + x);
System.out.println("a = " + a);
System.out.println("b = " + b);


}

static {
System.out.println("Static block initialized.");
b = a * 4;


}

public static void main(String args[]) {
meth(42);
}
}


一旦UseStatic 类被装载,所有的static语句被运行。首先,a被设置为3,接着static 块执行(打印一条消息),最后,b被初始化为a*4 或12。然后调用main(),main() 调用meth() ,把值42传递给x。3个println ( ) 语句引用两个static变量a和b,以及局部变量x 。

注意:在一个static 方法中引用任何实例变量都是非法的。

下面是该程序的输出:

Static block initialized.
x = 42
a = 3
b = 12
在定义它们的类的外面,static 方法和变量能独立于任何对象而被使用。这样,你只要在类的名字后面加点号运算符即可。例如,如果你希望从类外面调用一个static方法,你可以使用下面通用的格式:

classname.method( )

这里,classname 是类的名字,在该类中定义static方法。可以看到,这种格式与通过对象引用变量调用非static方法的格式类似。一个static变量可以以同样的 格式来访问——类名加点号运算符。这就是Java 如何实现全局功能和全局变量的一个控制版本。

下面是一个例子。在main() 中,static方法callme() 和static 变量b在它们的类之外被访问。

class StaticDemo {
static int a = 42;
static int b = 99;
static void callme() {


System.out.println("a = " + a);
}
}


class StaticByName {

public static void main(String args[]) {
StaticDemo.callme();
System.out.println("b = " + StaticDemo.b);


}
}

下面是该程序的输出:

a = 42
b = 99

 

static成员是不能被其所在class创建的实例访问的。

如果不加static修饰的成员是对象成员,也就是归每个对象所有的。

加static修饰的成员是类成员,就是可以由一个类直接调用,为所有对象共有的

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转自:http://www.yuanma.org/data/2007/0213/article_2300.htm

本研究利用Sen+MK方法分析了特定区域内的ET(蒸散发)趋势,重点评估了使用遥感数据的ET空间变化。该方法结合了Sen斜率估算器和Mann-Kendall(MK)检验,为评估长期趋势提供了稳健的框架,同时考虑了时间变化和统计显著性。 主要过程与结果: 1.ET趋势可视化:研究利用ET数据,通过ET-MK和ET趋势图展示了蒸散发在不同区域的空间和时间变化。这些图通过颜色渐变表示不同的ET水平及其趋势。 2.Mann-Kendall检验:应用MK检验来评估ET趋势的统计显著性。检验结果以二元分类图呈现,标明ET变化的显著性,帮助识别出有显著变化的区域。 3.重分类结果:通过重分类处理,将区域根据ET变化的显著性进行分类,从而聚焦于具有显著变化的区域。这一过程确保分析集中在具有实际意义的发现上。 4.最终输出:最终结果以栅格图和png图的形式呈现,支持各种应用,包括政策规划、水资源管理和土地利用变化分析,这些都是基于详细的时空分析。 ------------------------------------------------------------------- 文件夹构造: data文件夹:原始数据,支持分析的基础数据(MOD16A2H ET数据 宁夏部分)。 results文件夹:分析结果与可视化,展示研究成果。 Sen+MK_optimized.py:主分析脚本,适合批量数据处理和自动化分析。 Sen+MK.ipynb:Jupyter Notebook,复现可视化地图。
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