Java基础题目

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JAVA基础编程练习题--50道

刚开始真的无从下手,这么难的,怎么可以说是基础呢,感觉这些应该是逻辑分析很强的,第一个月只有一对兔子,第二个月还是只有一对兔子,第三个月,就有两对了,第四个月3对,第五个月5对,第六个月8对,第七个月是...

Java基础练习题 1-50

【程序1】 題目:古典问题:有一对兔子,从出生后第3个月起每个月都生一对兔子,小兔子长到第三个月后每个月又生一 ...刚开始真的无从下手,这么难的,怎么可以说是基础呢,感觉...

Java基础面试题整理

面向对象的三个特征 封装,继承,多态.这个应该是人人皆知.有时候也会加上抽象. 多态的好处 允许不同类对象对同一消息做出响应,即同一消息可以根据发送对象的不同而采用多种不同的行为方式(发送消息就是函数调用)....

java基础题目

java基础题目 题目: 现有如下文本:“Java语言是面向对象的,Java语言是健壮的,Java语言是安全的,Java是高性能的,Java语言是跨平台的”。请编写程序,统计该文本中"Java"一词出现的次数。 想法: 从左至右依次...

java基础练习题(含答案)

7、数组操作题一 现在有如下一个数组: intoldArr[]={1,3,4,5,0,0,6,6,0,5,4,7,6,7,0,5},要求将以上数组中值为0的项去掉,将不为0的值存入一个新的数组,生成的新数组为: int newArr[]={1,3,4,5,6,6,5,4,7,6,7,...

java基础练习题(基础)精选

Java基础练习题由本人整理并上传,非常适合于初学者加强巩固自己的知识,编程学好的唯一途径就是多练习。

Java基础题目

笔试、面试中Java基础题 问:为什么继承自抽象类的类中方法的访问修饰符不能比抽象类中的访问修饰符更窄? 答:因为在使用抽象类引用子类对象的时候,如果子类的访问权限低于抽象类,那么就无法调用子类对象的...

Java 基础高频面试题(2021年最新版)

最新 Java 基础高频面试题

Java基础练习题及详细答案

本篇文章给大家安利一些关于 Java 基础的练习题,每道题都附有答案链接,答案解题的每个步骤到运行结果都十分详细,十分适合小白拿来练习,也十分适合准备面试的各位复习下 Java 基础,这篇文章我会不断更新,题目都...

JAVA50道基础编程题

50道JAVA基础编程练习题 【程序1】 题目:古典问题:有一对兔子,从出生后第3个月起每个月都生一对兔子,小兔子长到第三个月后每个月又生一对兔子,假如兔子都不死,问每个月的兔子对数为多少? 程序分析: 兔子...

Java基础编程练习题

Java基础类型题 1、反转一个只有3位数的整数。 从控制台输入321,输出123 2、将一个字符由小写字母转换为大写字母。 从控制台输入 a ,输出A 3、从控制台输入一个字符串,由字母组成,转换成大写后输出。 如果...

Java基础常见笔试题总结

以下是自己总结的一些Java常见的基础知识题,答案仅供参考,如有异议请指出。一直保持更新状态。 1.什么是Java虚拟机?为什么Java被称作是“平台无关的编程语言”? Java虚拟机是一个可以执行Java字节码的虚拟机...

Java基础编程机试题

七道比较基础java机试题,附有答案。对于初学者还是有点价值的。

40道java基础练习题,你会卡在哪道题?

1表达式5.3+(int)(8.5+4.6)/3%4的值是( 5.3 )。2表示圆周率的常量是( Math.PI )。3使用关键字( boolean )来定义逻辑变量。4执行语句inta, b, c; a=1; b=3; c=(a+b>3 ? ++a : b++);后,b的值为( 3 )。...

java基础题及答案

java基本数据类型有哪些?答:基本数据类型: 整数值型:byte,short,int,long, 字符型:char 浮点类型:float,double 布尔型:boolean .String是基本数据类型么?答:不是。Java中的基本数据类型只有8个:byte...

Java基础测试题+答案

Java基础测试题(总分100分,时间60分钟)选择题(10 x 2分)1. 下列不可作为java语言修饰符的是:A) a1 B) $1 C) _1 D) 11 2. 整型数据类型中,需要内存空间最少的是:A) short B) long ...

史上最全面Java面试汇总(面试题+答案)

JAVA面试精选【Java基础第一部分】 JAVA面试精选【Java基础第二部分】 JAVA面试精选【Java基础第三部分】 JAVA面试精选【Java算法与编程一】 JAVA面试精选【Java算法与编程二】 Java高级工程师—面试(1) ...

PTA46题(Java基础练习)

Java作业练习(1) 这学期Java课的第一次作业嗷 (做完再删掉这句话) 我觉得可以 7-1 写一个程序,输出你的姓名、年龄、所在学院、所在专业、所在班级 写一个程序,输出你的姓名、年龄、所在学院、所在专业、所在班级...

java基础知识简单算法题目

**java 基础编程题及其实现方式** package javase.collection;import java.text.DateFormat; import java.text.ParseException; import java.text.SimpleDateFormat; import java.util.Calendar; import java.util....

Java基础知识面试题

什么是JVM、JDK、JRE为什么Java是跨平台的Java怎么实现平台无关JVM还支持哪些语言值传递、引用传递的区别访问修饰符public、private、protected,以及不写(默认)时的区别?抽象类与抽象接口重写与重载的区别基本...

java基础经典题目:评委打分

题目需求 ​ 在编程竞赛中,有6个评委为参赛的选手打分,分数为0-100的整数分。 ​ 选手的最后得分为:去掉一个最高分和一个最低分后 的4个评委平均值 (不考虑小数部分)。 思路: 1:定义一个数组,用动态初始化完成...

Java基础易错面试题,初级程序员面试必看!(会不断更新)

不管你是Java初学者还是有一两年工作经验的,这些知识点肯定会对你造成困扰,建议你看看!

JAVA经典面试题附答案(持续更新版)

JAVA基础 JAVA中的几种基本类型,各占用多少字节? 下图单位是bit,非字节 1B=8bit String能被继承吗?为什么? 不可以,因为String类有final修饰符,而final修饰的类是不能被继承的,实现细节不允许改变。平常我们...

Java基础面试知识点总结

笔者之前对每部分的内容 对做了比较深入的学习以及代码实现,基本上比较全面地讲述了每一个Java基础知识点,当然可能有些遗漏和错误,还请读者指正。 更多关于Java后端学习的内容请到我的CSDN博客上查看: ...

Java 基础入门训练

文章目录Java基础入门训练一、根据年龄数值输出年龄段二、打印1-100素数三、判断素数四、输出闰年五、输出乘法口诀表六、求两个正整数的最大公约数七、计算表达式的值八、数字9 出现的次数九、求水仙花数十、编写...

考研JAVA复试题目整理

JAVA复试题目自整理 大家觉得有用点点赞啊可以升级升到3级我就可以自定义标签了谢谢~ 说复试题目过于牵强,只是自己整理的一些知识点而已,为了便于理解和背诵,有些部分定义和说明尽量简明扼要,如有错误请多多指教...

Java基础之if语句面试题目

package test; public class Test { public static void main(String[] args) { /** * 下面的输出语句可以输出吗?... * 可以,因为if(true) System.out.println("yes");... 而 if后面的紧跟的那...

JAVA面试基础

1、面向对象的特征有哪些方面  (1)抽象:  抽象就是忽略一个主题中与当前目标无关的那些方面,以便更充分地注意与当前目标有关的方面。抽象并不打算了解全部问题,而只是选择其中的一部分,暂时不用部分细节。...

华为OD——java开发工程师面试(附回忆版题目

在正式机试之前,我在牛客网在线编程练了几十道题,原本的计划是题目练完的,但是看错了机试时间,最后匆忙机试。 1、机试题目 【正则表达式匹配】请实现一个函数用来匹配包括’.‘和’‘的正则表达式。模式中的字符...

matlab神经网络30个案例分析

【目录】- MATLAB神经网络30个案例分析(开发实例系列图书) 第1章 BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类1 本案例选取了民歌、古筝、摇滚和流行四类不同音乐,用BP神经网络实现对这四类音乐的有效分类。 第2章 BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合11 本章拟合的非线性函数为y=x21+x22。 第3章 遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合21 根据遗传算法和BP神经网络理论,在MATLAB软件中编程实现基于遗传算法优化的BP神经网络非线性系统拟合算法。 第4章 神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优36 对于未知的非线性函数,仅通过函数的输入输出数据难以准确寻找函数极值。这类问题可以通过神经网络结合遗传算法求解,利用神经网络的非线性拟合能力和遗传算法的非线性寻优能力寻找函数极值。 第5章 基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模45 BP_Adaboost模型即把BP神经网络作为弱分类器,反复训练BP神经网络预测样本输出,通过Adaboost算法得到多个BP神经网络弱分类器组成的强分类器。 第6章 PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制54 根据PID神经元网络控制器原理,在MATLAB中编程实现PID神经元网络控制多变量耦合系统。 第7章 RBF网络的回归——非线性函数回归的实现65 本例用RBF网络拟合未知函数,预先设定一个非线性函数,如式y=20+x21-10cos(2πx1)+x22-10cos(2πx2)所示,假定函数解析式不清楚的情况下,随机产生x1,x2和由这两个变量按上式得出的y。将x1,x2作为RBF网络的输入数据,将y作为RBF网络的输出数据,分别建立近似和精确RBF网络进行回归分析,并评价网络拟合效果。 第8章 GRNN的数据预测——基于广义回归神经网络的货运量预测73 根据货运量影响因素的分析,分别取国内生产总值(GDP),工业总产值,铁路运输线路长度,复线里程比重,公路运输线路长度,等级公路比重,铁路货车数量和民用载货汽车数量8项指标因素作为网络输入,以货运总量,铁路货运量和公路货运量3项指标因素作为网络输出,构建GRNN,由于训练数据较少,采取交叉验证方法训练GRNN神经网络,并用循环找出最佳的SPREAD。 第9章 离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别81 根据Hopfield神经网络相关知识,设计一个具有联想记忆功能的离散型Hopfield神经网络。要求该网络可以正确地识别0~9这10个数字,当数字被一定的噪声干扰后,仍具有较好的识别效果。 第10章 离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价90 某机构对20所高校的科研能力进行了调研和评价,试根据调研结果中较为重要的11个评价指标的数据,并结合离散Hopfield神经网络的联想记忆能力,建立离散Hopfield高校科研能力评价模型。 第11章 连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算100 现对于一个城市数量为10的TSP问题,要求设计一个可以对其进行组合优化的连续型Hopfield神经网络模型,利用该模型可以快速地找到最优(或近似最优)的一条路线。 第12章 SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别112 将这178个样本的50%做为训练集,另50%做为测试集,用训练集对SVM进行训练可以得到分类模型,再用得到的模型对测试集进行类别标签预测。 第13章 SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能122 本章要解决的问题就是仅仅利用训练集找到分类的最佳参数,不但能够高准确率的预测训练集而且要合理的预测测试集,使得测试集的分类准确率也维持在一个较高水平,即使得得到的SVM分类器的学习能力和推广能力保持一个平衡,避免过学习和欠学习状况发生。 第14章 SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测133 对上证指数从1990.12.20-2009.08.19每日的开盘数进行回归分析。 第15章 SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测141 在这个案例里面我们将利用SVM对进行模糊信息粒化后的上证每日的开盘指数进行变化趋势和变化空间的预测。 若您对此书内容有任何疑问,可以凭在线交流卡登录中文论坛与作者交流。 第16章 自组织竞争网络在模式分类中的应用——患者癌症发病预测153 本案例中给出了一个含有60个个体基因表达水平的样本。每个样本中测量了114个基因特征,其中前20个样本是癌症病人的基因表达水平的样本(其中还可能有子类), 中间的20个样本是正常人的基因表达信息样本, 余下的20个样本是待检测的样本(未知它们是否正常)。以下将设法找出癌症与正常样本在基因表达水平上的区别,建立竞争网络模型去预测待检测样本是癌症还是正常样本。 第17章SOM神经网络的数据分类——柴油机故障诊断159 本案例中给出了一个含有8个故障样本的数据集。每个故障样本中有8个特征,分别是前面提及过的:最大压力(P1)、次最大压力(P2)、波形幅度(P3)、上升沿宽度(P4)、波形宽度(P5)、最大余波的宽度(P6)、波形的面积(P7)、起喷压力(P8),使用SOM网络进行故障诊断。 第18章Elman神经网络的数据预测——电力负荷预测模型研究170 根据负荷的历史数据,选定反馈神经网络的输入、输出节点,来反映电力系统负荷运行的内在规律,从而达到预测未来时段负荷的目的。 第19章 概率神经网络的分类预测——基于PNN的变压器故障诊断176 本案例在对油中溶解气体分析法进行深入分析后,以改良三比值法为基础,建立基于概率神经网络的故障诊断模型。 第20章 神经网络变量筛选——基于BP的神经网络变量筛选183 本例将结合BP神经网络应用平均影响值(MIV,Mean Impact Value)方法来说明如何使用神经网络来筛选变量,找到对结果有较大影响的输入项,继而实现使用神经网络进行变量筛选。 第21章 LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断188 威斯康星大学医学院经过多年的收集和整理,建立了一个乳腺肿瘤病灶组织的细胞核显微图像数据库。数据库中包含了细胞核图像的10个量化特征(细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度),这些特征与肿瘤的性质有密切的关系。因此,需要建立一个确定的模型来描述数据库中各个量化特征与肿瘤性质的关系,从而可以根据细胞核显微图像的量化特征诊断乳腺肿瘤是良性还是恶性。 第22章 LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别198 现采集到一组人脸朝向不同角度时的图像,图像来自不同的10个人,每人5幅图像,人脸的朝向分别为:左方、左前方、前方、右前方和右方。试创建一个LVQ神经网络,对任意给出的人脸图像进行朝向预测和识别。 第23章 小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测208 根据小波神经网络原理在MATLAB环境中编程实现基于小波神经网络的短时交通流量预测。 第24章 模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价218 根据模糊神经网络原理,在MATLAB中编程实现基于模糊神经网络的水质评价算法。 第25章 广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类229 模糊聚类虽然能够对数据聚类挖掘,但是由于网络入侵特征数据维数较多,不同入侵类别间的数据差别较小,不少入侵模式不能被准确分类。本案例采用结合模糊聚类和广义神经网络回归的聚类算法对入侵数据进行分类。 第26章 粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优236 根据PSO算法原理,在MATLAB中编程实现基于PSO算法的函数极值寻优算法。 第27章 遗传算法优化计算——建模自变量降维243 在第21章中,建立模型时选用的每个样本(即病例)数据包括10个量化特征(细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度)的平均值、10个量化特征的标准差和10个量化特征的最坏值(各特征的3个最大数据的平均值)共30个数据。明显,这30个输入自变量相互之间存在一定的关系,并非相互独立的,因此,为了缩短建模时间、提高建模精度,有必要将30个输入自变量中起主要影响因素的自变量筛选出来参与最终的建模。 第28章 基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测258 根据灰色神经网络原理,在MATLAB中编程实现基于灰色神经网络的订单需求预测。 第29章 基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类268 根据Kohonen网络原理,在MATLAB软件中编程实现基于Kohonen网络的网络入侵分类算法。 第30章 神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类277 为了便于使用MATLAB编程的新用户,快速地利用神经网络解决实际问题,MATLAB提供了一个基于神经网络工具箱的图形用户界面。考虑到图形用户界面带来的方便和神经网络在数据拟合、模式识别、聚类各个领域的应用,MATLAB R2009a提供了三种神经网络拟合工具箱(拟合工具箱/模式识别工具箱/聚类工具箱)。

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