【面试题精讲】Java自增自减运算符
❝有的时候博客内容会有变动,首发博客是最新的,其他博客地址可能会未同步,认准
❞https://blog.zysicyj.top
首发博客地址[1]
面试题手册[2]
系列文章地址[3]
1. 什么是自增自减运算符?
自增自减运算符是一种用于对变量进行加 1 或减 1 操作的特殊运算符。在大多数编程语言中,自增运算符表示将变量的值增加 1,而自减运算符表示将变量的值减少 1。
在 Java 中,自增自减运算符有两种形式:
-
前缀形式:++i 或 --i -
后缀形式:i++ 或 i--
其中,前缀形式会先执行自增或自减操作,然后返回结果;后缀形式会先返回原始值,然后再执行自增或自减操作。
2. 为什么需要自增自减运算符?
自增自减运算符可以方便地对变量进行加 1 或减 1 操作,常用于循环、计数器和条件判断等场景。使用自增自减运算符可以简化代码,并提高代码的可读性和易维护性。
3. 自增自减运算符的实现原理?
自增自减运算符的实现原理与编程语言相关。在大多数编程语言中,自增自减运算符都是通过修改变量的值来实现的。
以 Java 为例,当使用自增自减运算符时,编译器会生成相应的字节码指令来执行操作。对于前缀形式的自增自减运算符,编译器会先将变量的值加 1 或减 1,然后再返回结果;对于后缀形式的自增自减运算符,编译器会先返回原始值,然后再将变量的值加 1 或减 1。
4. 自增自减运算符的使用示例
下面是 Java 中自增自减运算符的使用示例:
int i = 0;
System.out.println(++i); // 输出: 1
System.out.println(i++); // 输出: 1
System.out.println(i); // 输出: 2
在上述示例中,首先定义了一个整型变量i并初始化为 0。然后通过前缀形式的自增运算符将i的值加 1,并输出结果为 1。接着通过后缀形式的自增运算符将i的值再次加 1,并输出结果为 1(注意此时输出的是原始值)。最后输出i的值为 2。
5. 自增自减运算符的优点
-
简化代码:使用自增自减运算符可以简化对变量进行加 1 或减 1 操作的代码。 -
提高可读性:自增自减运算符能够更清晰地表达对变量的递增或递减操作,提高代码的可读性。
6. 自增自减运算符的缺点
-
容易引起误解:自增自减运算符的使用可能会导致代码逻辑不清晰,特别是在复杂的表达式中。 -
可能影响性能:某些编程语言对于自增自减运算符的实现可能存在性能问题,尤其是在循环中频繁使用时。
7. 自增自减运算符的使用注意事项
-
避免过度使用:虽然自增自减运算符可以简化代码,但过度使用可能会降低代码的可读性和维护性。应该根据具体情况谨慎选择是否使用自增自减运算符。 -
注意前缀与后缀形式的区别:前缀形式的自增自减运算符会先执行操作再返回结果,而后缀形式则相反。在使用时要注意这种差异,以避免产生意外的结果。
8. 总结
自增自减运算符是一种用于对变量进行加 1 或减 1 操作的特殊运算符。它可以简化代码,并提高代码的可读性和易维护性。在使用自增自减运算符时,需要注意前缀与后缀形式的区别,以及避免过度使用。
Reference
首发博客地址: https://blog.zysicyj.top/
[2]面试题手册: https://store.amazingmemo.com/chapterDetail/1685324709017001
[3]系列文章地址: https://blog.zysicyj.top/categories/技术文章/后端技术/系列文章/面试题精讲/
本文由 mdnice 多平台发布
相关文章:
【面试题精讲】Java自增自减运算符
❝ 有的时候博客内容会有变动,首发博客是最新的,其他博客地址可能会未同步,认准https://blog.zysicyj.top ❞ 首发博客地址[1] 面试题手册[2] 系列文章地址[3] 1. 什么是自增自减运算符? 自增自减运算符是一种用于对变量进行加 1 或减 1 操作的特殊运算…...
282_WEB_对于注册、数据data_callback中进行处理的理解
这段代码是一个 HTTP 服务器中处理请求的核心部分,涉及到路由和请求处理的逻辑。让我们逐行解析代码,同时理解其中涉及的关键概念和组件。 首先,你提供的代码有一些与 HTTP 请求和路由处理相关的部分,同时还有一些可能是从一个较大的代码基础中提取的片段,因此有些变量和…...
测试C#图像文本识别模块Tesseract的基本用法
微信公众号“dotNET跨平台”的文章《c#实现图片文体提取》(参考文献3)介绍了C#图像文本识别模块Tesseract,后者是tesseract-ocr(参考文献2) 的C#封装版本,目前版本为5.2,关于Tesseract的详细介绍…...
计组+系统02:30min导图复习 存储系统
🐳前言 考研笔记整理,纯复习向,思维导图基本就是全部内容了,不会涉及较深的知识点~~🥝🥝 第1版:查资料、画思维导图~🧩🧩 编辑: 梅头脑🌸 参考…...
2023华为杯数学建模D题-域碳排放量以及经济、人口、能源消费量的现状分析(如何建立指标和指标体系1,碳排放影响因素详细建模过程)
可能建立的指标如下: 经济指标: 地区生产总值(GDP)人均GDP;第一产业(农林部门)产值;第二产业(能源供应和工业部门)产值;第三产业(建筑和交通部门…...
Excel·VBA分列、字符串拆分
看到一篇博客《VBA,用VBA进行分列(拆分列)的2种方法》,使用VBA对字符串进行拆分 目录 Excel分列功能将字符串拆分为二维数组,Split函数举例 将字符串拆分为一维数组,正则表达式举例 Excel分列功能 Sub 测…...
机器学习算法基础--层次聚类法
文章目录 1.层次聚类法原理简介2.层次聚类法基础算法演示2.1.Single-linkage的计算方法演示2.2.Complete-linkage的计算方法演示2.3.Group-average的计算方法演示 3.层次聚类法拓展算法介绍3.1.质心法原理介绍3.2.基于中点的质心法3.3.Ward方法 4.层次聚类法应用实战4.1.层次聚…...
linux系统中wifi移植方法
第一:移植wifi现象 在linux系统的RK3399中空板上,确认rk3399中控板linux系统已经可以正常运行。本操作是在rk3399中控板上的WIFI模块,linux内核加载wifi驱动后,再配置上正确的wifi密码,就可以实现rk3399中控板通过wifi…...
Machine Learning(study notes)
There is no studying without going crazy Studying alwats drives us crazy 文章目录 DefineMachine LearningSupervised Learning(监督学习)Regression problemClassidication Unspervised LearningClustering StudyModel representation(…...
centos7通过docker搭建nginx+php环境
以下环境都是基于centos7.9完成。 1.安装docker yum install docker-ce 说明:这一步,由于centos软件仓库没有收纳docker,需要自己去官网爬文档安装。 安装完成之后,就是启动docker服务以及添加到开机启动。 systemctl enable do…...
Node.js 学习笔记
小插件Template String Converter 当输入${}时,自动为其加上 反引号 一、node入门 node.js是什么 node的作用 开发服务器应用 开发工具类应用 开发桌面端应用 1.命令行工具 命令的结构 常用命令 切换到D盘——D: 查看D盘目录——dir 切换工作目录——c…...
RabbitMQ之发布确认高级
RabbitMQ之发布确认高级 一、发布确认 SpringBoot 版本1.1 确认机制方案1.2 代码架构图1.3 配置文件1.4 添加配置类1.5 消息生产者1.6 回调接口1.7 消息消费者1.8 结果分析 二、回退消息2.1 Mandatory 参数2.2 消息生产者代码2.3 回调接口2.4 结果分析 三、备份交换机3.1 代码架…...
lv5 嵌入式开发-10 信号机制(下)
目录 1 信号集、信号的阻塞 2 信号集操作函数 2.1 自定义信号集 2.2 清空信号集 2.3 全部置1 2.4 将一个信号添加到集合中 2.5 将一个信号从集合中移除 2.6 判断一个信号是否在集合中 2.7 设定对信号集内的信号的处理方式(阻塞或不阻塞) 2.8 使进程挂起(…...
【postgresql】 ERROR: multiple assignments to same column “XXX“
Cause: org.postgresql.util.PSQLException: ERROR: multiple assignments to same column "XXX"; bad SQL grammar []; nested exception is org.postgresql.util.PSQLException: ERROR: multiple assignments to same column "XXX"; 原因:or…...
一文读懂Llama 2(从原理到实战)
简介 Llama 2,是Meta AI正式发布的最新一代开源大模型。 Llama 2训练所用的token翻了一倍至2万亿,同时对于使用大模型最重要的上下文长度限制,Llama 2也翻了一倍。Llama 2包含了70亿、130亿和700亿参数的模型。Meta宣布将与微软Azure进行合…...
完整指南:如何使用 Node.js 复制文件
文件拷贝指的是将一个文件的数据复制到另一个文件中,使目标文件与源文件内容一致。Node.js 提供了文件系统模块 fs,通过该模块可以访问文件系统,实现文件操作,包括拷贝文件。 Node.js 中文件拷贝方法 在 Node.js 中,有…...
ElementUI - 主页面--动态树右侧内容管理
一.左侧动态树 1.定义组件 ①样式&数据处理 <template><el-menu class"el-menu-vertical-demo" background-color"#334157"text-color"#fff" active-text-color"#ffd04b" :collapse"collapsed" router :def…...
全国排名前三的直播公司无锋科技入驻天府蜂巢成都直播产业基地
最近,全国排名前三的直播公司——无锋科技,正式宣布入驻位于成都的天府蜂巢直播产业基地,这一消息引起了业内人士的高度关注。成都直播产业基地一直是中国直播产业的重要地标之一,其强大的技术和资源优势为众多直播公司提供了广阔…...
机器人中的数值优化|【五】BFGS算法非凸/非光滑处理
机器人中的数值优化|【五】BFGS算法的非凸/非光滑处理 往期内容回顾 机器人中的数值优化|【一】数值优化基础 机器人中的数值优化|【二】最速下降法,可行牛顿法的python实现,以Rosenbrock function为例 机器人中的数值优化|【三】无约束优化࿰…...
ESP32S3的MPU-6050组件移植教程
前言 (1)实习公司要搞ESP32BOX的驱动移植,所有资料自己找还是比较折磨人的现在我分享几个官方的组件移植资料: <1>Find the most exciting ESP-IDF components(ESP32的官方组件都可以在里面查,按照他…...
DeepSeek 赋能智慧能源:微电网优化调度的智能革新路径
目录 一、智慧能源微电网优化调度概述1.1 智慧能源微电网概念1.2 优化调度的重要性1.3 目前面临的挑战 二、DeepSeek 技术探秘2.1 DeepSeek 技术原理2.2 DeepSeek 独特优势2.3 DeepSeek 在 AI 领域地位 三、DeepSeek 在微电网优化调度中的应用剖析3.1 数据处理与分析3.2 预测与…...
【位运算】消失的两个数字(hard)
消失的两个数字(hard) 题⽬描述:解法(位运算):Java 算法代码:更简便代码 题⽬链接:⾯试题 17.19. 消失的两个数字 题⽬描述: 给定⼀个数组,包含从 1 到 N 所有…...
渲染学进阶内容——模型
最近在写模组的时候发现渲染器里面离不开模型的定义,在渲染的第二篇文章中简单的讲解了一下关于模型部分的内容,其实不管是方块还是方块实体,都离不开模型的内容 🧱 一、CubeListBuilder 功能解析 CubeListBuilder 是 Minecraft Java 版模型系统的核心构建器,用于动态创…...
算法:模拟
1.替换所有的问号 1576. 替换所有的问号 - 力扣(LeetCode) 遍历字符串:通过外层循环逐一检查每个字符。遇到 ? 时处理: 内层循环遍历小写字母(a 到 z)。对每个字母检查是否满足: 与…...
MySQL 知识小结(一)
一、my.cnf配置详解 我们知道安装MySQL有两种方式来安装咱们的MySQL数据库,分别是二进制安装编译数据库或者使用三方yum来进行安装,第三方yum的安装相对于二进制压缩包的安装更快捷,但是文件存放起来数据比较冗余,用二进制能够更好管理咱们M…...
力扣热题100 k个一组反转链表题解
题目: 代码: func reverseKGroup(head *ListNode, k int) *ListNode {cur : headfor i : 0; i < k; i {if cur nil {return head}cur cur.Next}newHead : reverse(head, cur)head.Next reverseKGroup(cur, k)return newHead }func reverse(start, end *ListNode) *ListN…...
Python 实现 Web 静态服务器(HTTP 协议)
目录 一、在本地启动 HTTP 服务器1. Windows 下安装 node.js1)下载安装包2)配置环境变量3)安装镜像4)node.js 的常用命令 2. 安装 http-server 服务3. 使用 http-server 开启服务1)使用 http-server2)详解 …...
脑机新手指南(七):OpenBCI_GUI:从环境搭建到数据可视化(上)
一、OpenBCI_GUI 项目概述 (一)项目背景与目标 OpenBCI 是一个开源的脑电信号采集硬件平台,其配套的 OpenBCI_GUI 则是专为该硬件设计的图形化界面工具。对于研究人员、开发者和学生而言,首次接触 OpenBCI 设备时,往…...
大模型真的像人一样“思考”和“理解”吗?
Yann LeCun 新研究的核心探讨:大语言模型(LLM)的“理解”和“思考”方式与人类认知的根本差异。 核心问题:大模型真的像人一样“思考”和“理解”吗? 人类的思考方式: 你的大脑是个超级整理师。面对海量信…...
MLP实战二:MLP 实现图像数字多分类
任务 实战(二):MLP 实现图像多分类 基于 mnist 数据集,建立 mlp 模型,实现 0-9 数字的十分类 task: 1、实现 mnist 数据载入,可视化图形数字; 2、完成数据预处理:图像数据维度转换与…...
