Javase(中)

news2024/12/30 1:55:46

一、面向对象进阶

1、static(静态是共享的)

 静态变量

特点:修饰的成员变量被该类的所有对象共享

 静态方法

静态方法只能调用静态的东西,非静态方法可以调用所有

 

   static 的注意事项

static的内存图 

 

重识main方法

2、工具类、测试类、javabean类 

编写工具类 

 

 

 

3、继承

 继承概念

 小结

继承的特点

特点:支持单继承,不支持多继承,但支持多层继承

 

 小结

子类只能访问非私有的成员 

 

 子类能继承父类的哪些内容

 

 成员变量继承的内存图

 private

 虚方法表

 

成员方法继承的内存图

 

 继承中:成员变量访问特点(就近原则)

小结 

继承中:成员方法访问特点

 方法重写(@Override)

 

 小结

 

继承中:构造方法的访问特点 

 

 

 

小结 

 this、super使用总结

 

4、多态 

认识多态 

 小结

 多态中调用成员的特点

调用成员变量:编译看左边,运行也看左边

调用成员方法:编译看左边,运行看右边

 

 多态的优势和弊端

 

小结 

 5、包

6、final (常量)

 

  

 7、权限修饰符

 

 

8、代码块 

局部代码块(了解)

 构造代码块(了解)

 

 静态代码块

 

9、抽象类和抽象方法 

 概念

注意事项 

小结

10、接口

接口书写 

 

 接口中成员的特点

接口和类之间的关系 

 接口中新增方法

 

 

 

 

 适配器设计模式

 

11、内部类

初始内部类 

 

 成员内部类

小结

 静态内部类

 

小结 

 局部内部类

 

匿名内部类 (使用一次)(最重要的)

 匿名内部类的使用场景(只使用一次)

类的子类对象

接口 的实现类对象

 

 

 小结

二、常用API 

 1、Math

常用方法 

 小结

 

2、 System

 小结

3、Runtime

  

 4、Object

构造方法 

 成员方法

toString

equals 

 克隆clone

 

浅克隆 

 

深克隆 

 

 

小结 

5、 Objects

 

6、BigInteger和BigDecimal 

BIgInterger构造方法 

 

 

 常用方法

 

 小结

 BigDecimal 

计算机中的小数  

 

 

 

 小结

6、正则表达式

初始正则表达式 

 

 

 

 

  小结

         

作用一:校验字符串是否满足规则(matches)

 

 作用二:爬虫(Pattern)(Matcher)

 文本爬虫

       

网络爬虫 

 

 

 有条件的爬取数据

 

 贪婪爬取和非贪婪爬取

 

 正则表达式在字符串方法中的使用

 

 

分组

 捕获分组

 

 

非捕获分组 

 

 

 小结

 

7、时间 

 JDK7时间类

Date类

 

SimpleDateFormat类

 

 

 

Calendar类(修改日期)

 

 

 JDK8时间类

 

Date类 

ZoneId时区

 

Instant时间戳 

ZoneDateTime 

日期格式化类DateTimeFormatter 

 日历类

工具类 

 8、包装类

 

 

三、集合进阶

1、 集合体系结构 

 

 

 2、单列集合

 

单列集合顶层集合Collection

 

 

 

遍历方式

迭代器遍历

 

增强for遍历

 

Lambda表达式遍历

 

 小结

 List集合

特有方法 

遍历方式 

 

 

 ArrayList集合底层原理

 Linkedlist

 基本不用

 迭代器源码

泛型深入 

泛型类

 泛型方法

 泛型通配符

 

 泛型总结

 

Set系列集合 

 哈希值

HashSet底层原理 

 ​​​​​​​

LinkedHashSet底层原理 

 TreeSet

 

 

小结 

 小结

 

3、双列集合

特点

 

常见API

 遍历方式

 

 

第一种方式:键找值 

 

 方式二: 键值对

 方式三:Lambda表达式

 

 HashMap

 

 

 

 LinkedHashMap

 

TreeMap 

 

4、可变参数 

 ​​​​​​​

 

 

5、集合工具类 Collections 

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/916440.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

23.8.11.用apifox端口号与java接口链接的时候少了个/导致连接不成功。

用apifox端口号与java接口链接的时候少了个/导致连接不成功。 原因分析,因为拼接的位置少了个/ 如图所示

电工-三相异步电动机启动电流很大的原因与不利影响

电工-三相异步电动机启动电流很大的原因与不利影响 所谓电动机的启动是指电动机从接入电源开始转动起,到达到额定转速为止的这一过程。 根据理论分析和实际测定,异步电动机启动瞬间;定子绕组启动电流很大,可达额定值的4~7倍。为什…

家庭智慧管控中心——酷开系统全时AI

智能家居入口在哪? 或许你家已经有了!举个例子,智能电视就是其中的一种!智能家电的变革进度逐渐加深,人们对于智慧生活的需求也逐渐提高。伴随着人工智能、物联网、大数据等信息技术的发展,家电产品的智能化…

Camunda 7.x 系列【23】身份服务 IdentityService

有道无术,术尚可求,有术无道,止于术。 本系列Spring Boot 版本 2.7.9 本系列Camunda 版本 7.19.0 源码地址:https://gitee.com/pearl-organization/camunda-study-demo 文章目录 1. 概述2. 相关表3. IdentityService1. 概述 在之前我们演示了一个简单的请假流程,接下来…

上篇——税收大数据应用研究

财税是国家治理的基础和重要支柱,税收是国家治理体系的重要组成部分。我们如何利用税收数据深入挖掘包含的数据价值,在进行数据分析,提升税收治理效能,推进税收现代化。 1. 定义与特点 对于“大数据”(Big data&#…

使用秘籍|如何实现图数据库 NebulaGraph 的高效建模、快速导入、性能优化

本文整理自 NebulaGraph PD 方扬在「NebulaGraph x KubeBlocks」meetup 上的演讲,主要包括以下内容: NebulaGraph 3.x 发展历程NebulaGraph 最佳实践 建模篇导入篇查询篇 NebulaGraph 3.x 的发展历程 NebulaGraph 自 2019 年 5 月开源发布第一个 alp…

论AI与大数据之间的关系

前言 在21世纪,"AI"和"大数据"已经成为科技领域的热门词汇。它们不仅是创新的代名词,更是现代技术发展的双翼。然而,很多人对于AI与大数据之间的关系仍然停留在表面的理解。本文旨在深入探讨这两者之间的深厚关系&#…

【Python机器学习】实验14 手写体卷积神经网络

文章目录 LeNet-5网络结构(1)卷积层C1(2)池化层S1(3)卷积层C2(4)池化层S2(5)卷积层C3(6)线性层F1(7)线性层F2 …

C# 反编译dll文件,将dll文件转为cs文件

工具名:reflector,可免费使用 工具下载地址使用方法 工具下载地址 下载地址: https://www.red-gate.com/products/reflector/ 使用方法 下载安装; 打开软件 打开dll文件 侧边栏找打刚打开的dll文件,直接就能导…

操作教程|通过1Panel开源Linux面板快速安装DataEase

DataEase开源数据可视化分析工具(dataease.io)的在线安装是通过在服务器命令行执行Linux命令来进行的。但是在实际的安装部署过程中,很多数据分析师或者业务人员经常会因为不熟悉Linux操作系统及命令行操作方式,在安装DataEase的过…

论文及代码详解——Restormer

文章目录 论文详解Overall pipelineMulti-Dconv Head Transposed AttentionGated-Dconv Feed-Forward Network 代码详解 论文:《Restormer: Efficient Transformer for High-Resolution Image Restoration》 代码:https://github.com/swz30/Restormer 论…

LRU淘汰策略执行过程

1 介绍 Redis无论是惰性删除还是定期删除,都可能存在删除不尽的情况,无法删除完全,比如每次删除完过期的 key 还是超过 25%,且这些 key 再也不会被客户端访问。 这样的话,定期删除和堕性删除可能都彻底的清理掉。如果…

Nodejs 第十三章(os)

Nodejs os 模块可以跟操作系统进行交互 var os require("node:os")序号API作用1os.type()它在 Linux 上返回 Linux,在 macOS 上返回 Darwin,在 Windows 上返回 Windows_NT2os.platform()返回标识为其编译 Node.js 二进制文件的操作系统平台的…

AI流程图教程,小白也能轻松画!

流程图是一种图形化的工具,用于展示和描述一个过程中的各个步骤、活动和决策。它通过使用不同的图形符号和箭头表示,清晰地展示了流程的顺序和流动路径。流程图通常用于可视化和沟通复杂的业务流程、系统操作流程或项目流程。它帮助人们更好地理解和分析…

oracle警告日志\跟踪日志磁盘空间清理

oracle警告日志\跟踪日志磁盘空间清理 问题现象: 通过查看排查到alert和tarce占用大量磁盘空间 警告日志 /u01/app/oracle/diag/rdbms/orcl/orcl/alert 跟踪日志 /u01/app/oracle/diag/rdbms/orcl/orcl/trace 解决方案: 用adrci清除日志 确定目…

APSIM模型应用与参数优化、批量模拟

APSIM (Agricultural Production Systems sIMulator)模型是世界知名的作物生长模拟模型之一。APSIM模型有Classic和Next Generation两个系列模型,能模拟几十种农作物、牧草和树木的土壤-植物-大气过程,被广泛应用于精细农业、水肥管理、气候变化、粮食安…

Pandas字符串操作的各种方法速度测试

由于LLM的发展, 很多的数据集都是以DF的形式发布的,所以通过Pandas操作字符串的要求变得越来越高了,所以本文将对字符串操作方法进行基准测试,看看它们是如何影响pandas的性能的。因为一旦Pandas在处理数据时超过一定限制&#xf…

Kali 分析和管理网络

查看网络 ifconfig 命令 ┌──(root㉿kali)-[~] # eth0:有线网卡 └─# ifconfig eth0: flags4163<UP,BROADCAST,RUNNING,MULTICAST> mtu 1500inet 192.168.56.128 netmask 255.255.255.0 broadcast 192.168.56.255inet6 fe80::20c:29ff:feb3:7991 prefixlen 64 …

DataFrame.plot函数详解(一)

DataFrame.plot函数详解&#xff08;一&#xff09; 1.函数定义 使用pandas.DataFrame的plot方法绘制图像会按照数据的每一列绘制一条曲线&#xff0c;默认按照列columns的名称在适当的位置展示图例 。 DataFrame.plot(xNone, yNone, kindline, axNone, subplotsFalse, shar…

什么是XGBoost

什么是XGBoost XGBoost是GBDT的优秀版本。XGBoost的整体结构和GBDT一致&#xff0c;都是在训练出一棵树的基础上&#xff0c;再训练下一棵树&#xff0c;预测它与真实分布间的差距&#xff0c;通过不断训练用来弥补差距的树&#xff0c;最终用树的组合实现对真实分布的模拟。 …