������泛型 �型允许编译器��������的��类型��，�类型检 �����������行，��类型������编译时� ��来，�不��运行时��作��� ClassCastException 运 行���� ���合�器时���允许��的元素类型，���编译器� ���元素的类型合法�检�，�取��合元素时�不��� 行�型处理� 5 19 ������泛型 �型允许编译器��������的��类型��，�类型检 �����������行，��类型������编译时� ��来，�不��运行时��作��� ClassCastException 运 行���� ���合�器时���允许��的元素类型，���编译器� ���元素的类型合法�检�，�取��合元素时�不��� 行�型处理� 5 19 ������泛型 O 在 Vector 中使用泛型 课程配套代码 ± sample.generics.VectorGenericsSample 泛型������ Java ���的�型�������的，����不���型� �������的�法� ������的������法���型�来的������� ����型��的������编译器������形�的编译� ���� output �: VectorGenericsSample.java �����检��不��的�作� �: ������, ��� -Xlint:unchecked

版本迭代 多线程 C++ 没有内置的多线程机制，需调用操作系统的多线程功能来进行多线程序设 计；Java 提供了多线程支持。 网络编程 Java 具有丰富的网络编程库。 编译和解释并存 由编译器将 Java 源程序编译成字节码文件，再由运行系统解释执行 字节码文件（解释器将字节码再翻译成二进制码运行）。 1.2 Java 平台核心机制 Java 技术栈如图1.2所示，程序的编译运行过程如图1 THIRDPARTYLICENSEREADME-JAVAFX.txt THIRDPARTYLICENSEREADME.txt 对子目录的功能简要描述如下： bin Java 开发工具，包括编译器、虚拟机、调试器、反编译器等； jre Java 运行时，包括 Java 虚拟机、类库和其他资源文件； lib 类库和所需支持性文件； include 用于调试本地方法（底层平台）的 C++ 头文件； src package 语句对所在源文件中定义的所有类型（包括接口、枚举、注解）均起作用。 Java 编译器把包对应于文件系统的目录管理，package 语句中，用“.”来指明包 （目录）的层次。如果在程序 Test.java 中已定义了包 p1，编译时采用如下方式： 1 > javac Test.java 则编译器会在当前目录下生成 Test.class 文件。 若在命令行下使用如下命令： 1 > java

Java 技术概述 Java 平台核心机制 Java 开发环境 Java 基本开发流程 Java 技术的特点 面向对象 平台无关性 分布式 可靠性 多线程 网络编程 编译和解释并存 由编译器将 Java 源程序编译成字节码文件，再 由运行系统解释执行字节码文件（解释器将字节码 再翻译成二进制码运行）。 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 release src.zip 3 THIRDPARTYLICENSEREADME-JAVAFX.txt THIRDPARTYLICENSEREADME.txt bin Java 开发工具，包括编译器、虚拟机、调试器、反编译器等； jre Java 运行时，包括 Java 虚拟机、类库和其他资源文件； lib 类库和所需支持性文件； include 用于调试本地方法（底层平台）的 C++ 头文件； src

继承 访问控制 方法重写 关键字 super 关键字 this 包的创建 Java 编译器把包对应于文件系统的目录管理，package 语句中， 用“.”来指明包（目录）的层次。如果在程序 Test.java 中已定 义了包 p1，编译时采用如下方式： 1 > javac Test.java 则编译器会在当前目录下生成 Test.class 文件。 若在命令行下使用如下命令： 1 > java java -d /home/xiaodong/work01 Test.java “-d /home/xiaodong/work01”是传给 Java 编译器的参数，用于 指定此次编译生成的.class 文件保存到该指定路径下，并且如果 源文件中有 package 语句，则编译时会自动在目标路径下创建与 包同名的目录 p1，再将生成的 Test.class 文件保存到该目录下。 大纲 包 继承 访问控制

java 反编译 Java 类文件： 1 javap -c StringConcatSample -c 表示生成 JVM 字节码。 ▶ 我们并没有主动使用 StringBuilder 类，但编译器自作主张 的使用了它，因为它更高效。 ▶ StringBuilder 用于创建最终的 String，为每个字符串调用 StringBuilder 的 append() 方法。 大纲 数组的概念 一维数组 java 反编译 Java 类文件： 1 javap -c StringConcatSample -c 表示生成 JVM 字节码。 ▶ 我们并没有主动使用 StringBuilder 类，但编译器自作主张 的使用了它，因为它更高效。 ▶ StringBuilder 用于创建最终的 String，为每个字符串调用 StringBuilder 的 append() 方法。 大纲 数组的概念 一维数组

异常的概念及分类 Java 异常处理机制 捕获和处理 IOException O 一些知识点 ▶ 异常类型的多态性 ▶ 运行时异常 ▶ 过度处理 如果试图捕获和处理代码中根本不可能出现的异 常，编译器也会指出这种不当行为。 课程配套代码 ± sample.exception.IOExceptionSample.java 大纲 异常的概念及分类 Java 异常处理机制 声明抛出异常 O 声明抛弃异常是

类的加载、连接和初始化 类加载器 使用反射生成并操作对象 本节习题 反射的主要用途‚ O 一个常见的场景 当我们在使用 IDE（如 Eclipse）时，当我们输入一个对象或类 并想调用它的属性或方法，一按点号，编译器就会自动列出它的 属性或方法，这里就会用到反射。 大纲 反射 类的加载、连接和初始化 类加载器 使用反射生成并操作对象 本节习题 反射的主要用途ƒ O 反射最重要的用途就是开发各种通用框架 很多框架（比如

。 图 2‑4 递归调用深度 在实际中，编程语言允许的递归深度通常是有限的，过深的递归可能导致栈溢出错误。 2. 尾递归 有趣的是，如果函数在返回前的最后一步才进行递归调用，则该函数可以被编译器或解释器优化，使其在空 间效率上与迭代相当。这种情况被称为尾递归（tail recursion）。 ‧ 普通递归：当函数返回到上一层级的函数后，需要继续执行代码，因此系统需要保存上一层调用的上下 普通递归：求和操作是在“归”的过程中执行的，每层返回后都要再执行一次求和操作。 ‧ 尾递归：求和操作是在“递”的过程中执行的，“归”的过程只需层层返回。 图 2‑5 尾递归过程 Tip 请注意，许多编译器或解释器并不支持尾递归优化。例如，Python 默认不支持尾递归优化，因此即 使函数是尾递归形式，仍然可能会遇到栈溢出问题。 3. 递归树 当处理与“分治”相关的算法问题时，递归往往比迭代的思 间效率是否有影响？ 存储在栈上和堆上的数组都被存储在连续内存空间内，数据操作效率基本一致。然而，栈和堆具有各自的特 点，从而导致以下不同点。 1. 分配和释放效率：栈是一块较小的内存，分配由编译器自动完成；而堆内存相对更大，可以在代码中动 态分配，更容易碎片化。因此，堆上的分配和释放操作通常比栈上的慢。 2. 大小限制：栈内存相对较小，堆的大小一般受限于可用内存。因此堆更加适合存储大型数组。

。 图 2‑4 递归调用深度 在实际中，编程语言允许的递归深度通常是有限的，过深的递归可能导致栈溢出报错。 2. 尾递归 有趣的是，如果函数在返回前的最后一步才进行递归调用，则该函数可以被编译器或解释器优化，使其在空 间效率上与迭代相当。这种情况被称为「尾递归 tail recursion」。 ‧ 普通递归：当函数返回到上一层级的函数后，需要继续执行代码，因此系统需要保存上一层调用的上下 普通递归：求和操作是在“归”的过程中执行的，每层返回后都要再执行一次求和操作。 ‧ 尾递归：求和操作是在“递”的过程中执行的，“归”的过程只需层层返回。 图 2‑5 尾递归过程 请注意，许多编译器或解释器并不支持尾递归优化。例如，Python 默认不支持尾递归优化，因此即使函数 是尾递归形式，但仍然可能会遇到栈溢出问题。 3. 递归树 当处理与“分治”相关的算法问题时，递归往往比迭代的 但可能导致部分内存空间浪费。 第 4 章 数组与链表 hello‑algo.com 81 2. Q & A � 数组存储在栈上和存储在堆上，对时间效率和空间效率是否有影响？ 栈内存分配由编译器自动完成，而堆内存由程序员在代码中分配（注意，这里的栈和堆和数据 结构中的栈和堆不是同一概念）。 1. 栈不灵活，分配的内存大小不可更改；堆相对灵活，可以动态分配内存。 2. 栈是一块比较小的

。 图 2‑4 递归调用深度 在实际中，编程语言允许的递归深度通常是有限的，过深的递归可能导致栈溢出错误。 2. 尾递归 有趣的是，如果函数在返回前的最后一步才进行递归调用，则该函数可以被编译器或解释器优化，使其在空 间效率上与迭代相当。这种情况被称为「尾递归 tail recursion」。 ‧ 普通递归：当函数返回到上一层级的函数后，需要继续执行代码，因此系统需要保存上一层调用的上下 普通递归：求和操作是在“归”的过程中执行的，每层返回后都要再执行一次求和操作。 ‧ 尾递归：求和操作是在“递”的过程中执行的，“归”的过程只需层层返回。 图 2‑5 尾递归过程 � 请注意，许多编译器或解释器并不支持尾递归优化。例如，Python 默认不支持尾递归优化， 因此即使函数是尾递归形式，仍然可能会遇到栈溢出问题。 3. 递归树 当处理与“分治”相关的算法问题时，递归往往比迭代的思 间效率是否有影响？ 存储在栈上和堆上的数组都被存储在连续内存空间内，数据操作效率基本一致。然而，栈和堆具有各自的特 点，从而导致以下不同点。 1. 分配和释放效率：栈是一块较小的内存，分配由编译器自动完成；而堆内存相对更大，可以在代码中动 态分配，更容易碎片化。因此，堆上的分配和释放操作通常比栈上的慢。 2. 大小限制：栈内存相对较小，堆的大小一般受限于可用内存。因此堆更加适合存储大型数组。