杂乱

01:

类中定义属性的时候可以赋除值,也可一不赋除值。不赋除值的话,jvm会自动初始化 
局部变量中定义属性 必须初始化否则编译错误

时你希望定义一个类成员,使它的使用完全独立于该类的任何对象。通常情况下,类成员必须通过它的类的对象访问,但是可以创建这样一个成员,它能够被它自己使用,而不必引用特定的实例。在成员的声明前面加上关键字static(静态的)就能创建这样的成员。如果一个成员被声明为static,它就能够在它的类的任何对象创建之前被访问,而不必引用任何对象。你可以将方法和变量都声明为static。static 成员的最常见的例子是main( ) 。因为在程序开始执行时必须调用main() ,所以它被声明为static。
声明为static的变量实质上就是全局变量。当声明一个对象时,并不产生static变量的拷贝,而是该类所有的实例变量共用同一个static变量
 
实例方法和类方法
   类方法时属于类的.类变量也属于类
   方法声明中用关键字static修饰的成为类方法或者静态方法.不用static修饰的为实例方法.实例方法可以调用实例方法或者类方法.类方法只能调用该类的类方法,不能调用实例方法.
   实例方法可以操作成员变量,无论是实例变量还是类变量;类方法只能操作类变量.不能操作实例变量.

类方法的几条限制:
1)它们仅能调用其他的static 方法
2)它们只能访问static数据。
3)它们不能以任何方式引用this 或super

实例方法必须通过对象调用的原因: 当类的字节码文件被加载到内存时,类的实例不会被分配入口地址,只有当该类创建对象后,类中的实例方法才分配入口地址.当使用new和构造方法创建对象时,首先分配成员变量给该对象,同时实例方法分配入口地址.然后执行构造方法中的语句.完成必要的初始化.当创建第一个对象时,类中的实例方法就分配了入口地址,当再创建对象时,不再分配入口地址,也就是说,方法的入口地址时被所有对象共享.

类方法可以通过类名直接调用原因: 对于类中的类方法,再该类被加载到内存时,就分配了相应的入口地址,即使该类没有创建对象,也可以直接通过类名调用方法(也可以通过对象调用).类方法中出现的成员变量必须时被所有共享的变量(类变量).

类方法不能操作实例变量的原因: 再类创建对象以前,实例方法也没有入口地址.无论类方法或者实例方法,当被调用执行时,方法中的局部变量才被分配内存空间,方法调用完毕,局部变量即刻释放所占的内存.

例如:
   public class ClassModle {
   static double x=56.84,y=34.10;//类变量
   static double max(double a,double b){ //类方法
   return a>b?a:b;
   }
   public double min(){ //实例方法
   return x+y; //方法操作类变量
   }
 
  public static void main(String args[]){
   double max=ClassModle.max(12, 34); //通过类名调用类方法
   System.out.println(max);
   System.out.println(ClassModle.x=23); //直接通过类名调用类变量
   System.out.println(ClassModle.y=52);

   ClassModle mode=new ClassModle();
   System.out.println(mode.max(12, 78)); //通过对象调用类方法
   System.out.println(mode.min()); //通过对象调用实例方法
   }
}

 

 

<think>好的,我现在需要帮助用户解决他们关于“杂乱计数 算法 数据结构”的问题。首先,我要理解用户的问题到底是什么。用户提到的“杂乱计数”可能是指某种特定的计数方法或算法,但这个词并不是标准的术语,所以需要结合他们提供的引用内容来推断。 查看用户提供的引用,特别是引用[3]和引用[4],其中提到了基数排序和希尔排序的间复杂度,以及计数排序的相关信息。用户可能在询问与计数相关的排序算法,比如计数排序、基数排序,或者哈希表这样的数据结构。引用[4]提到基数排序的间复杂度和空间复杂度,以及它适用于整数排序,这可能与计数有关。 接下来,我需要确认用户的问题是否与计数排序(Counting Sort)有关。计数排序是一种非比较排序算法,适用于整数且范围不大的情况,它的核心是使用一个计数数组来记录每个元素的出现次数。这可能与用户提到的“杂乱计数”相关,尤其是引用了基数排序和计数数组的部分。 然后,用户的问题还涉及数据结构和算法,因此需要将计数排序与数据结构(如数组、哈希表)联系起来。引用[1]中提到的哈希表(散列表/Map)可能也是相关的,因为哈希表常用于快速查找和计数。 接下来,我需要整理这些信息,确保回答结构清晰,符合用户的要求:使用中文,行内公式用$...$,独立公式用$$...$$,正确引用标注,并生成相关问题。同,回答需要覆盖算法原理、数据结构应用、间复杂度分析以及代码示例。 现在要检查是否有遗漏的信息或可能的误解。用户提到的“杂乱计数”可能是指处理杂乱数据的计数方法,或者是将计数应用于不同数据结构的算法。需要明确回答计数排序及其相关数据结构,可能涉及基数排序和哈希表的使用。 最后,确保引用的正确应用,每个引用在适当的位置添加标识,例如在提到间复杂度分析引用[2],在讨论基数排序引用[4],在涉及数据结构引用[1]。 总结回答的结构:首先解释计数排序的原理和数据结构,然后讨论其间复杂度和应用场景,接着提供代码示例,最后生成相关问题。</think>### 杂乱计数算法与数据结构解析 #### 1. 计数排序(Counting Sort) **原理** 计数排序是一种非比较型整数排序算法,核心思想是通过统计元素出现次数实现排序。其步骤如下: 1. 统计数组中每个元素$k$的出现次数,存入计数数组`count[k]` 2. 对计数数组累加,得到每个元素在排序后数组中的最终位置 3. 反向遍历原数组,根据计数数组将元素放入正确位置 **数据结构** - **计数数组**:用于记录元素频率,空间复杂度为$O(k)$,其中$k$是元素取值范围[^4] - **临数组**:存储排序结果,空间复杂度为$O(n)$ **间复杂度** - 平均间复杂度为$O(n + k)$,适用于元素范围较小的情况[^2] ```python def counting_sort(arr): max_val = max(arr) count = [0] * (max_val + 1) output = [0] * len(arr) for num in arr: count[num] += 1 for i in range(1, len(count)): count[i] += count[i-1] for num in reversed(arr): output[count[num]-1] = num count[num] -= 1 return output ``` #### 2. 基数排序(Radix Sort)中的计数应用 基数排序利用计数排序作为子过程,按位进行排序: - **核心操作**:对每一位使用计数排序,间复杂度为$O(d(n + k))$,其中$d$是最大位数[^4] - **适用场景**:整数排序,尤其适合位数较少的数字集合 #### 3. 哈希表与计数 哈希表(散列表)常用于快速统计元素频率: - **应用示例**:统计词频,键为单词,值为出现次数 - **间复杂度**:插入和查询操作平均为$O(1)$[^1] #### 4. 性能对比 | 算法 | 间复杂度 | 空间复杂度 | 稳定性 | |------------|-----------------|------------|--------| | 计数排序 | $O(n + k)$ | $O(n + k)$ | 稳定 | | 基数排序 | $O(d(n + k))$ | $O(n + k)$ | 稳定 | | 哈希表计数 | $O(n)$ | $O(n)$ | 不适用 |
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