问一个关于java语言的比较特殊的用法

maksim_wei 2005-09-01 08:24:34
有什么方法可以实现象C语言一样获取某数组第n行,第m列的值?学过C的都知道,C语言中允许以下用法:

......
int x = array[i][j];
......

即直接在对象后面跟上[][]即可获取相关位置的值,非常生动,个人认为比array.getValueAt()更加优雅,据我所知,C#语言也支持这种用法,不知道java是否支持,请大牛定性回答,谢谢!
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maksim_wei 2005-09-06
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“重载操作符”就是我想要的结果,谢谢wangbo1118(编程浪子)。
优雅不优雅的问题我并不同意你的观点,不过我希望再别的贴子中讨论。
joovle 2005-09-05
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说错了,这不是操作符自定义,可以MyClass[][]的
joovle 2005-09-05
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no,java不支持操作符自定义
maksim_wei 2005-09-05
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接前面的

myArray = new MyArrayClass();
...// 初始化
int valueNum = myArray[m][n];

ps: 对于普通的数组如:
int[][] array = new int[m][n];
int valueAtXY = array[x][y];
的用法我当然知道,这个都不知道我哪敢上来问问题呀,呵呵。
maksim_wei 2005-09-05
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可能我表达的意思有误,让大家误会了,我的意思是在自定义的对象实例后面跟[][],例如:
public class MyArrayClass
{
.......
}

......

MyArrayClass myArray
江南编程浪子 2005-09-05
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关于优雅不优雅,这是一个站在什么角度看问题的问题。

C++支持这个特性,给写程序的人带来了很大的方便。

但是却会给读程序的人增加一定的难度(重定义其他的操作符,比如 + - / ...)

这是一个balance的问题,没有哪个更好的答案
江南编程浪子 2005-09-05
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myArray[m][n]在Java里只能是代表
MyArrayClass[][] //两维的MyArrayClass类
中的第m,n个对象
江南编程浪子 2005-09-05
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不可以用myArray[m][n]达到你想要的效果

这是重载操作符,C++支持,Java不支持。

maksim_wei 2005-09-05
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能详细介绍一下吗?比如举个例子,谢谢
LongxiaoZeng2001 2005-09-04
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没意思
interhanchi 2005-09-02
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^_^!
super_zzw 2005-09-02
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faint,我以为什么特殊的东西呢!
梦里饭香 2005-09-02
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呵呵。Java可以这样用的。
好像哥伦布发现新大陆一样。
lancelobb 2005-09-02
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只要支持多维数组的都支持这种“生动”的取值方法
Sundry 2005-09-01
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94,learning by doing。

可以的。
humanity 2005-09-01
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array.getValueAt() 是哪个类的 方法,怎么没有见过?

二维数组大伙都支持,Java 也不例外。

Java 还可以这样 java.lang.reflect.Array.get(varArray,5); 取 varArray 的第6个元素。
rainly1985 2005-09-01
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难道楼主这样用有问题吗,肯定可以呀
shenpipi 2005-09-01
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难道楼主一直用array.getValueAt()?
believefym 2005-09-01
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这种数组的基本操作我看一般的语言都支持的吧
homesos 2005-09-01
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应该是可以的
自己试下不就知道了吗
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《概率论与数理统计》是理工科大学中的一门重要基础课程,它结合了概率论的基本理论与统计学的方法,用于分析和处理随机现象。第二版的完整版多媒体教学系统旨在通过丰富的教学资源和互动体验,帮助学生深入理解和掌握这门学科的核心概念。 一、概率论基础 概率论是研究随机事件及其规律性的数学理论,主要包括以下几个关键概念: 1. 随机试验:概率论的研究对象,如掷骰子、抽卡等。 2. 样本空间:所有可能结果的集合。 3. 事件:样本空间的子集,代表某种特定的结果。 4. 概率:事件发生的可能性,通常介于0和1之间,表示为P(A)。 5. 条件概率:在已知某个事件发生的情况下,另一个事件发生的概率。 6. 乘法法则和加法法则:用于计算两个独立或不独立事件的概率。 二、概率分布 1. 离散概率分布:如二项分布、泊松分布、几何分布、超几何分布等,用于描述离散随机变量的分布情况。 2. 连续概率分布:如均匀分布、正态分布、指数分布等,适用于连续随机变量。 三、统计学基础 1. 参数估计:通过样本数据估计总体参数,如均值、方差等。 2. 抽样分布:统计量在多次重复抽样下的分布情况。 3. 点估计和区间估计:给出参数的一个估计值或一个估计范围。 4. 假设检验:检验关于总体参数的假设是否成立,如t检验、卡方检验、F检验等。 5. 回归分析:研究两个或多个变量间的关系,预测一个变量基于其他变量的值。 四、数理统计方法 1. 最大似然估计:寻找使样本数据出现概率最大的参数估计方法。 2. 矩估计:通过总体矩与样本矩的关系来估计参数。 3. 正态分布的中心极限定理:大量独立随机变量的和近似服从正态分布,即使这些变量本身非正态。 4. 协方差和相关系数:衡量两个随机变量之间线性关系的强度和方向。 5. 方差分析(ANOVA):比较多个组别间的均值差异。 五、多元统计分析 1. 多元正态分布:多维空间中的正态分布,常用于多元线性回归。 2. 判别分析:根据已知分类的样本数据,建立判别函数,对新数据进行分类。 3. 聚类分析:将相似数据分组,揭示数据内在结构。 4. 主成分分析(PCA):降低数据维度,提取主要特征。 六、多媒体教学系统 该教学系统可能包含以下组成部分: 1. 视频讲座:专家讲解理论和例题,直观展示概念。 2. 动画演示:动态模拟随机过程,帮助理解概率模型。 3. 交互式练习:提供习题和答案,实时反馈学习效果。 4. 实验教程:设计数学实验,让学生亲手操作,加深理解。 5. 电子教材:包含文字、图表、案例等丰富内容,便于自主学习。 通过这个多媒体教学系统,学生不仅可以学习到概率论与数理统计的理论知识,还能通过实践应用和互动学习,提升解决实际题的能力。

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