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请教一个返回数据的问题
Qlin
2007-11-23 09:43:40
RT... 写了一个方法. 需要返回二个数据.
String[] a 和 String[][] b,
a里是保存的所有大的分类,
b里是保存的a大类下面的小类.
想合成一个数组好像行不通,不知有什么好的解决方法? 谢谢.
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请教一个返回数据的问题
RT... 写了一个方法. 需要返回二个数据. String[] a 和 String[][] b, a里是保存的所有大的分类, b里是保存的a大类下面的小类. 想合成一个数组好像行不通,不知有什么好的解决方法? 谢谢.
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IOPsyche
2007-11-25
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我觉得,你用内置类好了.把你的这个方法单独放在一个内置类里面,然后在这个内置类里面再添加两个方法,分别返回你要的两个数据.
sht_123
2007-11-23
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public class String3 {
String [i]a; ............1 (错误的定义)
String [m][n]b; ............2 (错误的定义)
String [][][]c;
int i,j,k ;
for(i=0;i<a.length;i++)
for(j=0;j<m;j++)
for(k=0;K<n;k++)
c[i][j][k]= a[i].concat(b[j][k]); ...........3 (合成一个数组)
}
我的想法就是这样,当然 语句 1 ,2 都是错误的定义,只是为下面循环条件,我想你要返回String[]a 和String [][]b时能知道它们的长度.
wrong1111
2007-11-23
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可以用下LIST .
这样合你的意不?
ArrayList b =new ArrayList();ArrayList bb=new ArrayList();
b1 ="";b2="";b3=""; String[] str=new String[]{"","","",""};
b.add(b1);b.add(b2);b.add(b3); bb.add(str);
b1 b2 b3可以是任何对象,可以是数组.
ArrayList a = new ArrayList();
a.add(b);a.add(bb);
标准 RRT星路径规划 MATLAB 实现附matlab代码.rar
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pip-matplotlib-3.6.3-cp311-cp311-macosx_10_12_universal2.whl.zip
pip-matplotlib-3.6.3-cp311-cp311-macosx_10_12_universal2.whl.zip
Annex-iSER.PDF
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USBTrace协议分析工具试用版
代码下载地址: https://pan.quark.cn/s/9806ab491e84 通用串行总线(Universal Serial Bus)的通信规范即USB协议,为计算机与外部设备建立了一种高效且灵活的连接途径。该协议支持双向
数据
交换,并且具备即插即用的特性,简化了设备的部署与操作。作为一款专门针对USB协议的分析软件,USBTrace能够协助开发者和技术人员深入探究USB通信机制,执行故障诊断以及性能改进。 USBTrace的核心功能涵盖: 1. **
数据
包捕获**:USBTrace能够记录USB总线上发生的各类
数据
交换,涵盖控制传输、批量传输、中断传输和同步传输四种模式。这些传输内容包含USB指令、
数据
单元和状态周期,借助即时监视,用户可以洞察USB设备与主机间的互动状态。 2. **信息解读**:获取的
数据
单元会被USBTrace转化为直观的形式,展示请求标识、
数据
部分、传输路径等核心要素。此类解读功能对于掌握USB通信规范的细节极为关键,有助于开发人员锁定
问题
根源。 3. **故障排除**:借助USBTrace,开发人员可以追踪USB设备的启动流程、配置决策及设备功能的应用。在调试驱动程序或设备固件时尤其有效,因为它能呈现每一步的详尽信息,助力识别潜在的错误点。 4. **试用版本约束**:尽管USBTrace具备完备的功能,但试用版本可能存在若干制约,例如使用时长限制、功能禁用或
数据
容量限制。这表明用户或许无法持续使用,或无法访问所有类型的传输
数据
。若需获取完整服务,通常需要购买正式授权或申请官方的试用识别码。 5. **sourceUSB**:这是一种同样用于USB协议分析的软件,可能提供类似的效用,但需通过官方平台申请试用识别码。这可能暗示s...
参数识别频域MIMO模态参数辨识(Matlab实现)
内容概要:本文档系统性地整理了一系列基于Matlab和Simulink的科研技术解决方案,涵盖频域MIMO模态参数辨识、电力系统优化、无人机路径规划、信号处理、图像处理、机器学习与深度学习、微电网调度、综合能源系统、状态估计、雷达信号处理、车间调度等多个前沿研究方向。内容突出“创新未发表”与“顶刊/EI复现”相结合的特点,提供大量可运行的算法代码与仿真模型,涉及智能优化算法(如PSO、GWO、GA、WOA等)、先进控制策略(如MPC、滑模控制、卡尔曼滤波)、深度学习模型(如LSTM、CNN、Transformer)以及工程应用场景(如黑启动、VSG控制、电氢耦合系统)等核心技术模块,旨在为科研人员提供高效的技术借力工具与创新思路支持。; 适合人群:具备Matlab/Simulink编程基础,从事自动化、电气工程、控制科学、通信、人工智能、能源系统等领域的研究生、科研人员及工程技术人员,特别适用于开展高水平论文复现、课题开发、算法优化与仿真建模工作的用户。; 使用场景及目标:①支撑高校与科研机构的算法验证与系统仿真;②助力SCI/EI等高水平学术论文的复现与创新研究;③服务于电力系统稳定性分析、新能源优化调度、无人机智能控制、信号与图像处理等实际工程
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