Integer.val
时间: 2024-04-29 12:19:44 浏览: 19
在Java语言中不存在名为"Integer.val"的方法或属性。可能您想问的是"Integer.valueOf()"方法,它是将字符串转换为Integer对象的静态方法。与"parseInt()"方法不同,"valueOf()"方法返回一个Integer对象而不是一个原始类型整数。如果传递的字符串无法解析为整数,则会抛出NumberFormatException异常。例如,"Integer.valueOf("123")"会返回一个值为123的Integer对象。
相关问题
*calculate integers from -2^Integer.MAX_VALUE(exclusive) to +2^Integer.MAX_VALUE. and then design a suitable test strategy and implement it in JUnit.****
To calculate integers from -2^Integer.MAX_VALUE (exclusive) to +2^Integer.MAX_VALUE (exclusive), we can use a loop that iterates from -2^Integer.MAX_VALUE to +2^Integer.MAX_VALUE, incrementing by 1 in each iteration. However, since this range is extremely large, the loop will take a very long time to complete.
To design a suitable test strategy for this task, we can use boundary value analysis. We can test the following cases:
1. Minimum value (-2^Integer.MAX_VALUE)
2. Maximum value (+2^Integer.MAX_VALUE - 1)
3. Values just below the minimum value (-2^Integer.MAX_VALUE + 1)
4. Values just above the maximum value (+2^Integer.MAX_VALUE - 2)
5. Random values within the range
For each of these cases, we can verify that the calculated integer is within the expected range. We can also verify that the loop terminates without any errors.
Here's an example implementation of the JUnit test:
```
import static org.junit.Assert.*;
import org.junit.Test;
public class IntegerRangeTest {
@Test
public void testIntegerRange() {
int min = Integer.MIN_VALUE;
int max = Integer.MAX_VALUE - 1;
// Test minimum value
assertEquals(min, -Math.pow(2, Integer.MAX_VALUE));
// Test maximum value
assertEquals(max, Math.pow(2, Integer.MAX_VALUE) - 1);
// Test value just below minimum
assertEquals(min + 1, -Math.pow(2, Integer.MAX_VALUE) + 1);
// Test value just above maximum
assertEquals(max - 1, Math.pow(2, Integer.MAX_VALUE) - 2);
// Test random values within range
for (int i = -1000; i <= 1000; i++) {
int val = i * 1000000;
assertTrue(val >= min && val <= max);
}
}
}
```
This test verifies that the calculated integers are within the expected range for various boundary and random values.
public int lowestCommonAncestor(TreeNode root, int o1, int o2)/记录遍历到的每个节点的父节点/ { Map<Integer, Integer> parent = new HashMap<>(); Queue<TreeNode> queue = new LinkedList<>(); parent.put(root.val, Integer.MIN_VALUE);//给根节点默认一个值 queue.add(root); //直到两个节点都找到为止 while (!parent.containsKey(o1) || !parent.containsKey(o2)) { TreeNode node = queue.poll();//出队 if (node.left != null)//左子节点不为空,记录下他的父节点 { parent.put(node.left.val, node.val); /左子节点不为空,加入队列/ queue.add(node.left); } //右节点 if (node.right != null) { parent.put(node.right.val, node.val); queue.add(node.right); } } Set<Integer> ancestors = new HashSet<>(); //记录下o1和他的祖先节点,从o1节点开始一直到根节点。 while (parent.containsKey(o1)) { ancestors.add(o1); o1 = parent.get(o1); } //查看o1和他的祖先节点是否包含o2节点,如果不包含再看是否包含o2的父节点 while (!ancestors.contains(o2)) o2 = parent.get(o2); return o2;的时间复杂度和空间复杂度是多少
时间复杂度和空间复杂度都是 O(n),其中 n 为树中节点的数量。
时间复杂度分析:最坏情况下,需要遍历整棵树才能找到两个节点,因此时间复杂度为 O(n)。
空间复杂度分析:需要一个 HashMap 来记录每个节点的父节点,因此空间复杂度为 O(n)。同时需要一个队列来辅助遍历,最大情况下队列中会存储一层所有节点,因此空间复杂度也为 O(n)。两者相加得到总的空间复杂度为 O(n)。
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