积分充值
 首页
前端开发
AngularDartElectronFlutterHTML/CSSJavaScriptReactSvelteTypeScriptVue.js构建工具
后端开发
.NetC#C++C语言DenoffmpegGoIdrisJavaJuliaKotlinLeanMakefilenimNode.jsPascalPHPPythonRISC-VRubyRustSwiftUML其它语言区块链开发测试微服务敏捷开发架构设计汇编语言
数据库
Apache DorisApache HBaseCassandraClickHouseFirebirdGreenplumMongoDBMySQLPieCloudDBPostgreSQLRedisSQLSQLiteTiDBVitess数据库中间件数据库工具数据库设计
系统运维
AndroidDevOpshttpdJenkinsLinuxPrometheusTraefikZabbix存储网络与安全
云计算&大数据
Apache APISIXApache FlinkApache KarafApache KyuubiApache OzonedaprDockerHadoopHarborIstioKubernetesOpenShiftPandasrancherRocketMQServerlessService MeshVirtualBoxVMWare云原生CNCF机器学习边缘计算
综合其他
BlenderGIMPKiCadKritaWeblate产品与服务人工智能亿图数据可视化版本控制笔试面试
文库资料
前端
AngularAnt DesignBabelBootstrapChart.jsCSS3EchartsElectronHighchartsHTML/CSSHTML5JavaScriptJerryScriptJestReactSassTypeScriptVue前端工具小程序
后端
.NETApacheC/C++C#CMakeCrystalDartDenoDjangoDubboErlangFastifyFlaskGinGoGoFrameGuzzleIrisJavaJuliaLispLLVMLuaMatplotlibMicronautnimNode.jsPerlPHPPythonQtRPCRubyRustR语言ScalaShellVlangwasmYewZephirZig算法
移动端
AndroidAPP工具FlutterFramework7HarmonyHippyIoniciOSkotlinNativeObject-CPWAReactSwiftuni-appWeex
数据库
ApacheArangoDBCassandraClickHouseCouchDBCrateDBDB2DocumentDBDorisDragonflyDBEdgeDBetcdFirebirdGaussDBGraphGreenPlumHStreamDBHugeGraphimmudbIndexedDBInfluxDBIoTDBKey-ValueKitDBLevelDBM3DBMatrixOneMilvusMongoDBMySQLNavicatNebulaNewSQLNoSQLOceanBaseOpenTSDBOracleOrientDBPostgreSQLPrestoDBQuestDBRedisRocksDBSequoiaDBServerSkytableSQLSQLiteTiDBTiKVTimescaleDBYugabyteDB关系型数据库数据库数据库ORM数据库中间件数据库工具时序数据库
云计算&大数据
ActiveMQAerakiAgentAlluxioAntreaApacheApache APISIXAPISIXBFEBitBookKeeperChaosChoerodonCiliumCloudStackConsulDaprDataEaseDC/OSDockerDrillDruidElasticJobElasticSearchEnvoyErdaFlinkFluentGrafanaHadoopHarborHelmHudiInLongKafkaKnativeKongKubeCubeKubeEdgeKubeflowKubeOperatorKubernetesKubeSphereKubeVelaKumaKylinLibcloudLinkerdLonghornMeiliSearchMeshNacosNATSOKDOpenOpenEBSOpenKruiseOpenPitrixOpenSearchOpenStackOpenTracingOzonePaddlePaddlePolicyPulsarPyTorchRainbondRancherRediSearchScikit-learnServerlessShardingSphereShenYuSparkStormSupersetXuperChainZadig云原生CNCF人工智能区块链数据挖掘机器学习深度学习算法工程边缘计算
UI&美工&设计
BlenderKritaSketchUI设计
网络&系统&运维
AnsibleApacheAWKCeleryCephCI/CDCurveDevOpsGoCDHAProxyIstioJenkinsJumpServerLinuxMacNginxOpenRestyPrometheusServertraefikTrafficUnixWindowsZabbixZipkin安全防护系统内核网络运维监控
综合其它
文章资讯
 上传文档  发布文章  登录账户
IT文库
  • 综合
  • 文档
  • 文章

无数据

分类

全部后端开发(15)Java(15)

语言

全部中文(简体)(14)中文(繁体)(1)

格式

全部PDF文档 PDF(15)
 
本次搜索耗时 0.071 秒,为您找到相关结果约 15 个.
  • 全部
  • 后端开发
  • Java
  • 全部
  • 中文(简体)
  • 中文(繁体)
  • 全部
  • PDF文档 PDF
  • 默认排序
  • 最新排序
  • 页数排序
  • 大小排序
  • 全部时间
  • 最近一天
  • 最近一周
  • 最近一个月
  • 最近三个月
  • 最近半年
  • 最近一年
  • pdf文档 Java 应用与开发 - Java 语言基础与流程控制

    关键字与标识符 运算符与表达式 从键盘获得输入 语句 分支结构 循环结构 Java 应用与开发 Java 语言基础与流程控制 王晓东 wangxiaodong@ouc.edu.cn 中国海洋大学 August 28, 2018 大纲 数据类型 常量和变量 关键字与标识符 运算符与表达式 从键盘获得输入 语句 分支结构 循环结构 参考书目 1. 陈国君等编著, Java 程序设计基础(第 从键盘获得输入 语句 分支结构 循环结构 学习目标 ▶ Java 语言基础 1. 数据类型 2. 常量和变量 3. 关键字与标识符 4. 运算符与表达式 5. 从键盘输入数据 ▶ 流程控制 1. 语句和复合语句 2. 分支结构(选择结构) 3. 循环结构 4. 跳转语句 大纲 数据类型 常量和变量 关键字与标识符 运算符与表达式 从键盘获得输入 语句 分支结构 循环结构 大纲 数据类型 从键盘获得输入 语句 分支结构 循环结构 大纲 数据类型 常量和变量 关键字与标识符 运算符与表达式 从键盘获得输入 语句 分支结构 循环结构 ���� 数据类型 常量和变量 关键字与标识符 运算符与表达式 从键盘获得输入 语句 分支结构 循环结构 大纲 数据类型 常量和变量 关键字与标识符 运算符与表达式 从键盘获得输入 语句 分支结构 循环结构 数据类型 O 数据类型的基本要素
    0 码力 | 37 页 | 685.82 KB | 1 年前
    3
  • pdf文档 Hello 算法 1.0.0b5 Java版

    1. 将扑克牌划分为“有序”和“无序”两部分,并假设初始状态下最左 1 张扑克牌已经有序。 2. 在无序部分抽出一张扑克牌,插入至有序部分的正确位置;完成后最左 2 张扑克已经有序。 3. 不断循环步骤 2. ,每一轮将一张扑克牌从无序部分插入至有序部分,直至所有扑克牌都有序。 图 1‑2 扑克排序步骤 上述整理扑克牌的方法本质上是“插入排序”算法,它在处理小型数据集时非常高效。许多编程语言的排序 iteration」是一种重复执行某个任务的控制结构。在迭代中,程序会在满足一定的条件下重复执行某 段代码,直到这个条件不再满足。 1. for 循环 for 循环是最常见的迭代形式之一,适合预先知道迭代次数时使用。 以下函数基于 for 循环实现了求和 1 + 2 + ⋯ + ? ,求和结果使用变量 res 记录。需要注意的是,Python 中 range(a, b) 对应的区间是“左闭右开”的,对应的遍历范围为 对应的区间是“左闭右开”的,对应的遍历范围为 ?, ? + 1, … , ? − 1 。 // === File: iteration.java === /* for 循环 */ int forLoop(int n) { int res = 0; // 循环求和 1, 2, ..., n-1, n for (int i = 1; i <= n; i++) { res += i; } return res;
    0 码力 | 376 页 | 30.69 MB | 1 年前
    3
  • pdf文档 Hello 算法 1.1.0 Java版

    1. 将扑克牌划分为“有序”和“无序”两部分,并假设初始状态下最左 1 张扑克牌已经有序。 2. 在无序部分抽出一张扑克牌,插入至有序部分的正确位置;完成后最左 2 张扑克已经有序。 3. 不断循环步骤 2. ,每一轮将一张扑克牌从无序部分插入至有序部分,直至所有扑克牌都有序。 图 1‑2 扑克排序步骤 上述整理扑克牌的方法本质上是“插入排序”算法,它在处理小型数据集时非常高效。许多编程语言的排序 迭代(iteration)是一种重复执行某个任务的控制结构。在迭代中,程序会在满足一定的条件下重复执行某段 代码,直到这个条件不再满足。 1. for 循环 for 循环是最常见的迭代形式之一,适合在预先知道迭代次数时使用。 以下函数基于 for 循环实现了求和 1 + 2 + ⋯ + ? ,求和结果使用变量 res 记录。需要注意的是,Python 中 range(a, b) 对应的区间是“左闭右开”的,对应的遍历范围为 对应的区间是“左闭右开”的,对应的遍历范围为 ?, ? + 1, … , ? − 1 : // === File: iteration.java === /* for 循环 */ int forLoop(int n) { int res = 0; // 循环求和 1, 2, ..., n-1, n for (int i = 1; i <= n; i++) { res += i; } return res;
    0 码力 | 378 页 | 18.47 MB | 1 年前
    3
  • pdf文档 Hello 算法 1.0.0 Java版

    1. 将扑克牌划分为“有序”和“无序”两部分,并假设初始状态下最左 1 张扑克牌已经有序。 2. 在无序部分抽出一张扑克牌,插入至有序部分的正确位置;完成后最左 2 张扑克已经有序。 3. 不断循环步骤 2. ,每一轮将一张扑克牌从无序部分插入至有序部分,直至所有扑克牌都有序。 图 1‑2 扑克排序步骤 上述整理扑克牌的方法本质上是“插入排序”算法,它在处理小型数据集时非常高效。许多编程语言的排序 iteration」是一种重复执行某个任务的控制结构。在迭代中,程序会在满足一定的条件下重复执行某 段代码,直到这个条件不再满足。 1. for 循环 for 循环是最常见的迭代形式之一,适合在预先知道迭代次数时使用。 以下函数基于 for 循环实现了求和 1 + 2 + ⋯ + ? ,求和结果使用变量 res 记录。需要注意的是,Python 中 range(a, b) 对应的区间是“左闭右开”的,对应的遍历范围为 对应的区间是“左闭右开”的,对应的遍历范围为 ?, ? + 1, … , ? − 1 : // === File: iteration.java === /* for 循环 */ int forLoop(int n) { int res = 0; // 循环求和 1, 2, ..., n-1, n for (int i = 1; i <= n; i++) { res += i; } return res;
    0 码力 | 376 页 | 17.59 MB | 1 年前
    3
  • pdf文档 Hello 算法 1.0.0b1 Java版

    的字,一般我们会这样做: 1. 打开字典大致一半页数的位置,查看此页的首字母是什么(假设为 ? ); 2. 由于在英文字母表中 ? 在 ? 的后面,因此应排除字典前半部分,查找范围仅剩后半部分; 3. 循环执行步骤 1‑2 ,直到找到拼音首字母为 ? 的页码时终止。 1. 引言 hello‑algo.com 9 Figure 1‑1. 查字典步骤 查字典这个小学生的标配技能,实际上就是大名鼎鼎的 // 在某运行平台下 void algorithm(int n) { int a = 2; // 1 ns a = a + 1; // 1 ns a = a * 2; // 10 ns // 循环 n 次 for (int i = 0; i < n; i++) { // 1 ns ,每轮都要执行 i++ 2. 复杂度分析 hello‑algo.com 14 System.out.println(0); A 只有 1 个打印操作,算法运行时间不随着 ? 增大而增长。我们称此算法的时间复杂度为「常数阶」。 ‧ 算法 B 中的打印操作需要循环 ? 次,算法运行时间随着 ? 增大成线性增长。此算法的时间复杂度被称为 「线性阶」。 ‧ 算法 C 中的打印操作需要循环 1000000 次,但运行时间仍与输入数据大小 ? 无关。因此 C 的时间复杂 度和 A 相同,仍为「常数阶」。 // 算法 A 时间复杂度:常数阶
    0 码力 | 186 页 | 14.71 MB | 1 年前
    3
  • pdf文档 Hello 算法 1.2.0 简体中文 Java 版

    1. 将扑克牌划分为“有序”和“无序”两部分,并假设初始状态下最左 1 张扑克牌已经有序。 2. 在无序部分抽出一张扑克牌,插入至有序部分的正确位置;完成后最左 2 张扑克已经有序。 3. 不断循环步骤 2. ,每一轮将一张扑克牌从无序部分插入至有序部分,直至所有扑克牌都有序。 图 1‑2 扑克排序步骤 上述整理扑克牌的方法本质上是“插入排序”算法,它在处理小型数据集时非常高效。许多编程语言的排序 迭代(iteration)是一种重复执行某个任务的控制结构。在迭代中,程序会在满足一定的条件下重复执行某段 代码,直到这个条件不再满足。 1. for 循环 for 循环是最常见的迭代形式之一,适合在预先知道迭代次数时使用。 以下函数基于 for 循环实现了求和 1 + 2 + ⋯ + ? ,求和结果使用变量 res 记录。需要注意的是,Python 中 range(a, b) 对应的区间是“左闭右开”的,对应的遍历范围为 对应的区间是“左闭右开”的,对应的遍历范围为 ?, ? + 1, … , ? − 1 : // === File: iteration.java === /* for 循环 */ int forLoop(int n) { int res = 0; // 循环求和 1, 2, ..., n-1, n for (int i = 1; i <= n; i++) { res += i; } return res;
    0 码力 | 379 页 | 18.48 MB | 10 月前
    3
  • pdf文档 Hello 算法 1.0.0b2 Java版

    的字,一般我们会这样做: 1. 打开字典大致一半页数的位置,查看此页的首字母是什么(假设为 ? ); 2. 由于在英文字母表中 ? 在 ? 的后面,因此应排除字典前半部分,查找范围仅剩后半部分; 3. 循环执行步骤 1‑2 ,直到找到拼音首字母为 ? 的页码时终止。 1. 引言 hello‑algo.com 9 Figure 1‑1. 查字典步骤 查字典这个小学生的标配技能,实际上就是大名鼎鼎的 // 在某运行平台下 void algorithm(int n) { int a = 2; // 1 ns a = a + 1; // 1 ns a = a * 2; // 10 ns // 循环 n 次 for (int i = 0; i < n; i++) { // 1 ns ,每轮都要执行 i++ 2. 复杂度分析 hello‑algo.com 14 System.out.println(0); A 只有 1 个打印操作,算法运行时间不随着 ? 增大而增长。我们称此算法的时间复杂度为「常数阶」。 ‧ 算法 B 中的打印操作需要循环 ? 次,算法运行时间随着 ? 增大成线性增长。此算法的时间复杂度被称为 「线性阶」。 ‧ 算法 C 中的打印操作需要循环 1000000 次,但运行时间仍与输入数据大小 ? 无关。因此 C 的时间复杂 度和 A 相同,仍为「常数阶」。 // 算法 A 时间复杂度:常数阶
    0 码力 | 197 页 | 15.72 MB | 1 年前
    3
  • pdf文档 Hello 算法 1.0.0b4 Java版

    2. 在无序区间抽出一张扑克牌,插入至有序区间的正确位置;完成后最左 2 张扑克已经有序。 3. 在无序区间抽出一张扑克牌,插入至有序区间的正确位置;完成后最左 3 张扑克已经有序。 4. 不断循环以上操作,直至所有扑克牌都有序后终止。 以上整理扑克牌的方法本质上就是「插入排序」算法,它在处理小型数据集时非常高效。许多编程语言的排 序库函数中都存在插入排序的身影。 Figure 1‑2. // 在某运行平台下 void algorithm(int n) { int a = 2; // 1 ns a = a + 1; // 1 ns a = a * 2; // 10 ns // 循环 n 次 for (int i = 0; i < n; i++) { // 1 ns ,每轮都要执行 i++ System.out.println(0); // 5 ns } } 2. 复杂度 只有 1 个打印操作,算法运行时间不随着 ? 增大而增长。我们称此算法的时间复杂度为「常数 阶」。 ‧ 算法 B 中的打印操作需要循环 ? 次,算法运行时间随着 ? 增大呈线性增长。此算法的时间复杂度被称 为「线性阶」。 ‧ 算法 C 中的打印操作需要循环 1000000 次,但运行时间仍与输入数据大小 ? 无关。因此 C 的时间复杂 度和 A 相同,仍为「常数阶」。 // 算法 A 时间复杂度:常数阶
    0 码力 | 342 页 | 27.39 MB | 1 年前
    3
  • pdf文档 《Java 应用与开发》课程讲义 - 王晓东

    . . . . 16 2.2.2 分支结构 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16 2.2.3 循环结构 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17 2.3 课后习题 . . . . . . . . . 11 J2SE1.3 J2SE1.4 J2SE1.5 J2SE5.0 JavaSE6.0 支持XML,采用新的虚拟机Hotspot 引入Assert语言特性 增加范型、for-each循环、可变数目参数、注解、自动装箱和拆箱 将Java2重新做回Java,性能、易用性前所未有的提高 Java7 Oracle正式发布Java7,也是Sun被Oracle收购以来发行的第一个Java版本 306 页 1.3. JAVA 开发环境 � 1 � • JIT, Just-In-Time 传统解释器的解释执行是转换一条,运行完后就将其扔掉;JIT 会自动检测指令的运行情况,并将使用频率高(如循环运行)的指令解释后保存 下来,下次调用时就无需再解释(相当于局部的编译执行),显著提高了 Java 的 运行效率。 Java应用程序 Java API Java 虚拟机 操作系统(Windows
    0 码力 | 330 页 | 6.54 MB | 1 年前
    3
  • pdf文档 Java 应用与开发 - Java 技术概述及开发环境

    11 J2SE1.3 J2SE1.4 J2SE1.5 J2SE5.0 JavaSE6.0 支持XML,采用新的虚拟机Hotspot 引入Assert语言特性 增加范型、for-each循环、可变数目参数、注解、自动装箱和拆箱 将Java2重新做回Java,性能、易用性前所未有的提高 Java7 Oracle正式发布Java7,也是Sun被Oracle收购以来发行的第一个Java版本 解释器将字节码指令逐条解释成所在底层平台 能够处理的指令格式,解释一条执行一条 JIT, Just-In-Time 传统解释器的解释执行是转换一条,运行完后就将其扔掉;JIT 会自动检测指令的运行情况,并将使用频率高(如循环运行)的指令解释后保存下来, 下次调用时就无需再解释(相当于局部的编译执行),显著提高了 Java 的运行效率。 大纲 Java 技术概述 Java 平台核心机制 Java 开发环境 Java 基本开发流程
    0 码力 | 33 页 | 1.17 MB | 1 年前
    3
共 15 条
  • 1
  • 2
前往
页
相关搜索词
JavalanguagebasicandflowcontrolpdfHello算法1.00b51.10b11.2简体中文简体中文0b20b4lecturenotesforApplicationDevelopmentIntroductionto
IT文库
关于我们 文库协议 联系我们 意见反馈 免责声明
本站文档数据由用户上传或本站整理自互联网,不以营利为目的,供所有人免费下载和学习使用。如侵犯您的权益,请联系我们进行删除。
IT文库 ©1024 - 2025 | 站点地图
Powered By MOREDOC AI v3.3.0-beta.70
  • 关注我们的公众号【刻舟求荐】,给您不一样的精彩
    关注我们的公众号【刻舟求荐】,给您不一样的精彩