Java学习笔记_数组{2019.7.14}

博客介绍了一维和二维数组相关知识。一维数组定义有特定格式,基本数据类型有默认初始值,有动态和静态初始化方式,索引使用不当会越界,且数组在方法调用时地址存于栈区、元素存于堆区。还介绍了二维数组的定义格式、赋值及遍历。

一:一维数组

(1)定义格式:
数据类型[] 数组名 = new 数据类型[数组的长度];

(2)基本数据类型的默认初始值,每一个基本数据类型都有默认的初始值

整数型:byte,short,int,long默认初始化值都是0

浮点类型:float,double默认初始化值都是0.0

布尔类型:boolean默认初始化值false

(3)动态初始化和静态初始化

动态:先定义一个数组,初始值默认为0
在对元素进行赋值

静态初始化:在创建数组的时候就直接赋值
如:

	int[] arr3 = {12,11,13};

(4)数组的索引(Index) = 数组的长度-1

arr[2]代表的是数组的第三个数字
若[ ]中的数字大于等于数组的长度,就会出现数组的越界。

数组在方法调用时,是在栈区的,只是存储数组的地址,但是数组元素是存储在堆区的。

二:二维数组
数据类型[ ][ ] 数组名 = new 数据类型[m][n] (推荐使用这种)
数据类型 数组名[ ][ ] = new 数据类型[m][n]
数据类型[ ] 数组名[ ] = new 数据类型[m][n];
简便的写法:

int[][] arr = {{12,34},{34,56},{45,42,56}};

赋值:arr[ i ][ j ] = a;

二维数组的遍历

		int[][] yearData = {
								{22,66,44},
								{77,33,88},
								{25,45,65},
								{11,66,99}
				 			};
		int[] seasonData;
		for(int i = 0; i < yearData.length; i++){		
			seasonData = yearData[i];
			for(int j = 0; j < seasonData.length;j++){
				System.out.print (seasonData[j] + " ");
			}
			System.out.println();
		}

内容概要:本文介绍了一套针对智能穿戴设备的跑步/骑行轨迹记录系统实战方案,旨在解决传统运动APP存在的定位漂移、数据断层和路径分析单一等问题。系统基于北斗+GPS双模定位、惯性测量单元(IMU)和海拔传感器,实现高精度轨迹采集,并通过卡尔曼滤波算法修正定位误差,在信号弱环境下利用惯性导航补位,确保轨迹连续性。系统支持跑步与骑行两种场景的差异化功能,包括实时轨迹记录、多维度路径分析(如配速、坡度、能耗)、数据可视化(地图标注、曲线图、3D回放)、异常提醒及智能优化建议,并可通过蓝牙/Wi-Fi同步数据至手机APP,支持社交分享与专业软件导出。技术架构涵盖硬件层、设备端与手机端软件层以及云端数据存储,强调低功耗设计与用户体验优化。经过实测验证,系统在定位精度、续航能力和场景识别准确率方面均达到预期指标,具备良好的实用性和扩展性。; 适合人群:具备一定嵌入式开发或移动应用开发经验,熟悉物联网、传感器融合与数据可视化的技术人员,尤其是从事智能穿戴设备、运动健康类产品研发的工程师和产品经理;也适合高校相关专业学生作为项目实践参考。; 使用场景及目标:① 开发高精度运动轨迹记录功能,解决GPS漂移与断点问题;② 实现跑步与骑行场景下的差异化数据分析与个性化反馈;③ 构建完整的“终端采集-手机展示-云端存储”系统闭环,支持社交互动与商业拓展;④ 掌握低功耗优化、多源数据融合、动态功耗调节等关键技术在穿戴设备中的落地应用。; 阅读建议:此资源以真实项目为导向,不仅提供详细的技术实现路径,还包含硬件选型、测试验证与商业扩展思路,建议读者结合自身开发环境,逐步实现各模块功能,重点关注定位优化算法、功耗控制策略与跨平台数据同步机制的设计与调优。
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