int min = Integer.MAX_VALUE;

时间: 2023-12-03 19:03:38 浏览: 174
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使用int 最大值，最小值，注意啦

这段代码是 Java 语言中的代码，它的作用是定义一个整型变量 `min` 并将其初始化为整型数据类型的最大值。 具体来说，`Integer` 是 Java 中的一个类，它提供了一些操作整型数据类型的方法。`MAX_VALUE` 是 Integer 类的一个静态常量，表示整型数据类型的最大值。在 32 位平台上，它的值是 `2147483647`。 因此，`int min = Integer.MAX_VALUE;` 就是将 `min` 变量初始化为整型数据类型的最大值。这个值通常用于比较操作，例如在找到一组数中的最小值时，可以将 `min` 初始化为最大值，然后遍历所有数，逐个比较并更新 `min` 的值，最后得到最小值。
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基于jdk1.8的Java源码详解 Integer

int limit = -Integer.MAX_VALUE; int multmin; int digit; if (len > 0) { char firstChar = s.charAt(0); if (firstChar ) { if (firstChar == '-') { negative = true; limit = Integer.MIN_VALUE; } ...

@Component public class temperature { @Autowired private RestTemplate restTemplate; public static ArrayList date = new ArrayList(); public static ArrayList temperature = new ArrayList(); public static ArrayList windSpeed = new ArrayList(); @PostConstruct public void init() { String url = "https://mock.mengxuegu.com/mock/643e52da56377f1ed96c16c6/dataFetcher"; JSONObject forObject = restTemplate.getForObject(url, JSONObject.class); date = forObject.get("date", ArrayList.class); temperature = forObject.get("temperature", ArrayList.class); windSpeed = forObject.get("windspeed", ArrayList.class); test(); //windspeed.test(windSpeed); } public void test() { // 将数组转换为List，便于后续处理 // 将List分成14组 List<Integer> temperature = new ArrayList<>(); // 假设已存在的温度数据已经存储在temperature中 int groupSize = 24; int groupCount = temperature.size() / groupSize; for (int i = 0; i < groupCount; i++) { int startIndex = i * groupSize; int endIndex = startIndex + groupSize; List<Integer> group = temperature.subList(startIndex, endIndex); int min = Integer.MAX_VALUE; int max = Integer.MIN_VALUE; for (int value : group) { if (value < min) { min = value; } if (value > max) { max = value; } } System.out.println("Group " + (i + 1) + ": min = " + min + ", max = " + max); } int firstHalfMax = Integer.MIN_VALUE; int secondHalfMax = Integer.MIN_VALUE; for (int i = 0; i < temperature.size(); i++) { int value = temperature.get(i); if (i < temperature.size() / 2 && value > firstHalfMax) { firstHalfMax = value; } if (i >= temperature.size() / 2 && value > secondHalfMax) { secondHalfMax = value; } } System.out.println("First half max = " + firstHalfMax); System.out.println("Second half max = " + secondHalfMax); }

这段代码主要是获取一个模拟的天气数据并进行处理。...然后对温度进行一些处理，将其分成14组，每组包含24个数据，在每组中求出最小值和最大值，并输出到控制台。然后再找出前半部分和后半部分中的最大值，并同样输出到...

javaint max = Integer.MIN_VALUE;

这段代码是错误的，因为Java中的数据类型和变量名应该用空格...其中，int是Java中的整数类型关键字，max是变量名，Integer.MIN_VALUE表示int类型的最小值（-2147483648），意思是将max的初始值设置为int类型的最小值。

int max = Integer.MIN_VALUE; for (int i = 0; i < arr.length; i++) { max = Math.max(max, arr[i]); }

The variable "max" is initialized to the minimum possible integer value using the constant "Integer.MIN_VALUE". Then, a for loop is used to iterate through each element of the array. The loop starts...

private static int sumArrMaxDivide(int[] num, int start, int mid, int end) { //找出跨越中间点的最大子数组 int startSum = Integer.MIN_VALUE; int sum = 0; for (int i = mid; i >= start; i--) { sum += num[i]; startSum = Math.max(startSum, sum); } int endSum = Integer.MIN_VALUE; sum = 0; for (int i = mid + 1; i <= end; i++) { sum += num[i]; endSum = Math.max(endSum, sum); } return Math.max(startSum, 0) + Math.max(endSum, 0); }//将这里的for循环换成while循环

int startSum = Integer.MIN_VALUE; int sum = 0; int i = mid; while (i >= start) { sum += num[i]; startSum = Math.max(startSum, sum); i--; } int endSum = Integer.MIN_VALUE; sum = 0; i = mid +...

int max=Integer.MIN_VALUE; map.forEach((k,v)->{ if(v==1 && k>max){ max=k; } });

首先，max 被初始化为 Integer.MIN_VALUE，这是一个表示整型最小值的常量。 然后，通过 forEach 方法遍历 Map，并使用 Lambda 表达式来处理每个键值对。在 Lambda 表达式中，我们检查值是否等于 1，如果是，...

Integer.MAX_VALUE和Integer.MIN_VALUE常用来解决什么问题

Integer.MAX_VALUE和Integer.MIN_VALUE常用来解决整数溢出的问题。 在Java中，int类型的取值范围是-2,147,483,648 ~ 2,147,483,647。当程序中的计算结果超出这个范围时，就会发生整数溢出的情况。此时，取值会...

java.lang.Math.abs(Integer.MAX_VALUE + 1)等于Integer.MIN_VALUE

这是错误的。在Java中，Math.abs()...由于Integer.MAX_VALUE是int类型的最大值，因此它的绝对值仍然是Integer.MAX_VALUE。所以，这个表达式的结果应该是Integer.MAX_VALUE - 1而不是Integer.MIN_VALUE。

public String gaugeParamsString(String value2, CalculationModelVo calculationInfo) { int value = 0; if (calculationInfo.getReservedBits() == 0) { int ret[] = new int[calculationInfo.getGaugeParam().length()]; StringTokenizer toKenizer = new StringTokenizer(calculationInfo.getGaugeParam(), ","); int i = 0; while (toKenizer.hasMoreElements()) { ret[i++] = Integer.valueOf(toKenizer.nextToken()); } //向上 if (calculationInfo.getGaugeCode().equals("0")) { int closest = Integer.MAX_VALUE; for (int j = 0; j < ret.length; j++) { if (ret[j] >= Integer.parseInt(value2) && ret[j] < closest) { closest = ret[j]; } } //赋值给value value = closest; } //向下 if (calculationInfo.getGaugeCode().equals("1")) { int closest = Integer.MIN_VALUE; for (int j = 0; j < ret.length; j++) { if (ret[j] >= Integer.parseInt(value2) && ret[j] < closest) { closest = ret[j]; } } //赋值给value value = closest; } } return String.valueOf(value); } 优化一下这段代码

Integer.MAX_VALUE : Integer.MIN_VALUE; boolean isUpward = calculationInfo.getGaugeCode().equals("0"); for (int num : ret) { if ((isUpward && num >= Integer.parseInt(value2) && num ) || (!...

1、使用System.out.printf方法把所有基本数据类型的最大值最小值表示出来。如int类型的取值范围System.out.printf("int \t数值范围：%d ~ %d\n",Integer.MAX_VALUE, Integer.MIN_VALUE);

System.out.printf("int \t数值范围：%d ~ %d\n", Integer.MAX_VALUE, Integer.MIN_VALUE); System.out.printf("long \t数值范围：%d ~ %d\n", Long.MAX_VALUE, Long.MIN_VALUE); System.out.printf("float \t数值...

public class MaxSubArray { public static int maxSubArray(int[] nums) { return maxSubArrayHelper(nums, 0, nums.length - 1); } private static int maxSubArrayHelper(int[] nums, int left, int right) { if (left == right) { return Math.max(0, nums[left]); } int mid = (left + right) / 2; int leftMax = maxSubArrayHelper(nums, left, mid); int rightMax = maxSubArrayHelper(nums, mid + 1, right); int crossMax = maxCrossingSubArray(nums, left, mid, right); return Math.max(Math.max(leftMax, rightMax), crossMax); } private static int maxCrossingSubArray(int[] nums, int left, int mid, int right) { int leftSum = Integer.MIN_VALUE; int sum = 0; for (int i = mid; i >= left; i--) { sum += nums[i]; leftSum = Math.max(leftSum, sum); } int rightSum = Integer.MIN_VALUE; sum = 0; for (int i = mid + 1; i <= right; i++) { sum += nums[i]; rightSum = Math.max(rightSum, sum); } return Math.max(leftSum, 0) + Math.max(rightSum, 0); } public static void main(String[] args) { int[] nums1 = new int[]{-2, 11, -4, 13, -5, -2}; int[] nums2 = new int[]{-6, 2, 4, -7, 5, 3, 2, -1, 6, -9, 10, -2}; System.out.println(maxSubArray(nums1)); // 输出20 System.out.println(maxSubArray(nums2)); // 输出16 } }这段代码是分治法吗

是的，这段代码是使用分治法来解决最大子数组问题的。函数maxSubArrayHelper实现了分治法的核心思想，将数组一分为二，分别求解左半部分、右半部分以及跨越中点的最大子数组，然后将这三者中元素之和最大的子数组...

// 最短寻道时间优先算法 public static double sstf(int[] requests, int head) { int n = requests.length; int[] visited = new int[n]; Arrays.fill(visited, 0); int distance = 0; for (int i = 0; i < n; i++) { int minDistance = Integer.MAX_VALUE; int index = 0; for (int j = 0; j < n; j++) { if (visited[j] == 0 && Math.abs(requests[j] - head) < minDistance) { minDistance = Math.abs(requests[j] - head); index = j; } } visited[index] = 1; distance += minDistance; head = requests[index]; } return (double) distance / n; } 解释以上的代码

在代码中，首先定义了一个int型数组visited，用于标记磁道是否被访问过。然后定义了一个distance变量，用于记录磁头移动的距离。接着使用两层循环遍历所有请求，每次在未被访问的请求中选择距离磁头最近的请求，并...

import java.util.*; public class 1806 { static int n; static int[] t = new int[10]; static int[] telegraph = new int[50005]; static int[] dis = new int[50005]; static int[] pre = new int[50005]; static boolean[] vis = new boolean[50005]; static ArrayList<Integer> path = new ArrayList<Integer>(); public static void main(String[] args) { Scanner sc = new Scanner(System.in); n = sc.nextInt(); for (int i = 0; i < 10; i++) { t[i] = sc.nextInt(); } for (int i = 1; i <= n; i++) { telegraph[i] = sc.nextInt(); } dijkstra(1); if (dis[n] == Integer.MAX_VALUE) { System.out.println("-1"); } else { System.out.println(dis[n]); getPath(n); System.out.println(path.size()); for (int i = 0; i < path.size(); i++) { System.out.print(path.get(i) + " "); } } } private static void dijkstra(int s) { Arrays.fill(dis, Integer.MAX_VALUE); dis[s] = 0; for (int i = 1; i <= n; i++) { pre[i] = i; } for (int k = 0; k < n; k++) { int u = -1; int minDis = Integer.MAX_VALUE; for (int i = 1; i <= n; i++) { if (!vis[i] && dis[i] < minDis) { u = i; minDis = dis[i]; } } if (u == -1) { break; } vis[u] = true; for (int i = 1; i <= n; i++) { if (!vis[i]) { int w = getWeight(telegraph[u], telegraph[i]); if (dis[u] + w < dis[i]) { dis[i] = dis[u] + w; pre[i] = u; } } } } } private static int getWeight(int a, int b) { int weight = 0; String s1 = String.valueOf(a); String s2 = String.valueOf(b); int len = Math.min(s1.length(), s2.length()); for (int i = 0; i < len; i++) { if (s1.charAt(i) != s2.charAt(i)) { weight = t[i]; break; } } return weight; } private static void getPath(int u) { if (u != 1) { getPath(pre[u]); } path.add(u); } }解释一下该代码的运行过程

这段代码实现了一个基于Dijkstra算法的最短路径问题求解，输入的数据包括电报码的位数n，每个数字所需的时间t[i]，以及n个电报码。程序首先调用dijkstra函数，计算从起点1到终点n的最短路径，同时记录每个节点的前驱...

翻译public static void main(String[] args) { // TODO Auto-generated method stub int[] A = {2,5,7}; System.out.print(coinChange(A, 13)); } public static int coinChange(int[] A,int M){ //确定状态 int[] f = new int[M+1]; int n = A.length; //初始状态 f[0]=0; //计算顺序 for(int i=1; i<=M; i++){ f[i]=Integer.MAX_VALUE;//设定初始状态的无穷大 //状态转移方程[子问题解决过程] for(int j=0;j<n;j++){ //边界 if(i>=A[j] && f[i-A[j]] != Integer.MAX_VALUE){//确保子问题有解 f[i] = Math.min(f[i-A[j]]+1,f[i]); } } } if(f[M]==Integer.MAX_VALUE) f[M] = -1;//如果f[M]不存在答案，设定为-1 return f[M]; }

= Integer.MAX_VALUE){//确保子问题有解 f[i] = Math.min(f[i-A[j]]+1,f[i]); } } } if(f[M]==Integer.MAX_VALUE) f[M] = -1;//如果f[M]不存在答案，设定为-1 return f[M]; } 这段代码的功能是计算给...

int threadNum = Math.min(50, list.size());ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(threadNum);int size = (int) Math.ceil((double) list.size() / threadNum);for (int i = 0; i < threadNum; i++) { int start = i * size; int end = Math.min(list.size(), (i + 1) * size); List<Integer> subList = list.subList(start, end); executor.submit(() -> { // 处理子List的逻辑 });}executor.shutdown();executor.awaitTermination(Long.MAX_VALUE, TimeUnit.NANOSECONDS);如上代码，当list数据处理完成之后是否应该跳出循环？请说明

executor.awaitTermination() 方法会等待所有任务执行完成，这里使用了一个非常大的等待时间 Long.MAX_VALUE，确保线程池中的所有任务都能执行完毕。 因此，当 list 数据处理完成之后，程序并不需要跳出循环，...

int threadNum = Math.min(50, list.size());ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(threadNum);int size = (int) Math.ceil((double) list.size() / threadNum);for (int i = 0; i < threadNum; i++) { int start = i * size; int end = Math.min(list.size(), (i + 1) * size); List<Integer> subList = list.subList(start, end); executor.submit(() -> { // 处理子List的逻辑 });}executor.shutdown();executor.awaitTermination(Long.MAX_VALUE, TimeUnit.NANOSECONDS);取上代码，当list长度为70时，是不是会开启35条线程处理70条数据？

是的，当list长度为70时，会开启35条线程处理这70条数据。根据代码，线程数取决于list的大小和设定的最大线程数，即50和list大小的较小值，即最多会有50个线程。而每个线程处理的数据大小则由list的大小和线程数来...

int[] memo; int coinChange(int[] coins, int amount) { memo = new int[amount + 1]; // 备忘录初始化为⼀个不会被取到的特殊值，代表还未被计算 Arrays.fill(memo, -666);return dp(coins, amount); } int dp(int[] coins, int amount) { if (amount == 0) return 0; if (amount < 0) return -1; // 查备忘录，防⽌重复计算 if (memo[amount] != -666) return memo[amount]; int res = Integer.MAX_VALUE; for (int coin : coins) { // 计算⼦问题的结果 int subProblem = dp(coins, amount - coin); // ⼦问题⽆解则跳过 if (subProblem == -1) continue; // 在⼦问题中选择最优解，然后加⼀ res = Math.min(res, subProblem + 1); } // 把计算结果存⼊备忘录 memo[amount] = (res == Integer.MAX_VALUE) ? -1 : res; return memo[amount]; }

这段代码实现的是使用动态规划算法解决零钱兑换问题。其中，memo数组是备忘录，用于记录已经计算过的子问题的结果，避免重复计算。具体实现步骤如下： 1. 初始化memo数组为一个不会被取到的特殊值，代表还未被计算...

int n = nums.length, ans = Integer.MAX_VALUE; int[] sum = new int[n+1]; for(int i = 1;i <= n;i++) // 保存前缀和数组：sum[i, j] = sum[j] - sum[i-1] sum[i] = sum[i-1] + nums[i-1]; // 对于每一个下标i，都可以通过二分查找得到大于或等于i的最小下标bound，使得 // sum[bound] - sum[i-1] >= target, 并更新子数组的最小长度（此时子数组长度为： // bound - (i-1)） for(int i = 1;i <= n;i++){ int s= sum[i], d = s - target; int l = 0, r = i; while(l < r){ int mid = l + r + 1 >> 1; if(sum[mid] <= d) l = mid; else r = mid - 1; } if(sum[r] <= d) ans = Math.min(ans, i - r); } return ans == Integer.MAX_VALUE ? 0:ans;

这段代码看起来像是解决一个数组中找出和大于等于目标值的最短子数组的问题。其中，通过求出前缀和数组sum，可以在O(1)时间内计算出任意子数组的和。接下来，对于每个下标i，通过二分查找得到大于或等于i的最小下标...

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Vue.js开发利器：chrome-vue-devtools插件解析

资源摘要信息:"Vue.js Devtools 是一款专为Vue.js开发设计的浏览器扩展插件，可用于Chrome浏览器。这个插件是开发Vue.js应用时不可或缺的工具之一，它极大地提高了开发者的调试效率。Vue.js Devtools能够帮助开发者在Chrome浏览器中直接查看和操作Vue.js应用的组件树，观察组件的数据变化，以及检查路由和Vuex的状态。通过这种直观的调试方式，开发者可以更加深入地理解应用的行为，快速定位和解决问题。这个工具支持Vue.js的版本2和版本3，并且随着Vue.js的更新不断迭代，以适应新的特性和调试需求。" 知识点： 1. Vue.js Devtools定义： - Vue.js Devtools是用于调试Vue.js应用程序的浏览器扩展工具。 - 它是一个Chrome插件，但也存在其他浏览器（如Firefox）的版本。 2. 功能特性： - 组件树结构展示：Vue.js Devtools可以显示应用中所有的Vue组件，并以树状图的形式展现它们的层级和关系。 - 组件数据监控：开发者可以实时查看组件内的数据状态，包括prop、data、computed等。 - 事件监听：可以查看和触发组件上的事件。 - 路由调试：能够查看当前的路由状态，以及路由变化的历史记录。 - Vuex状态管理：如果使用Vuex进行状态管理，Vue.js Devtools可以帮助调试状态树，查看和修改state，以及跟踪mutations和actions。 3. 使用场景： - 在开发阶段进行调试，帮助开发者了解应用内部工作原理。 - 生产环境问题排查，通过复现问题时使用Vue.js Devtools快速定位问题所在。 - 教学和学习，作为学习Vue.js和理解组件驱动开发的辅助工具。 4. 安装和更新： - 通过Chrome网上应用店搜索并安装Vue.js Devtools。 - 插件会定期更新，以保持与Vue.js的兼容性和最新的特性支持。 5. 兼容性： - 通常支持主流的Vue.js版本，包括Vue.js 2.x和3.x。 - 适用于大多数现代浏览器。 6. 开发背景： - Vue.js Devtools由社区开发和维护，它不是Vue.js官方产品，但得到了广大Vue.js社区的认可和支持。 - 随着Vue.js版本的迭代，社区会不断优化和增加Vue.js Devtools的新功能，以满足开发者日益增长的调试需求。 7. 技术实现： - Vue.js Devtools利用浏览器提供的调试接口和Vue.js自身的调试能力，构建了一个用户友好的界面。 - 它通过Vue.js实例的$vm属性访问组件实例，从而读取和修改组件的数据和方法。 8. 社区支持： - 在使用过程中遇到问题可以参考社区论坛、GitHub仓库中的issue或文档。 - 社区活跃，经常会有新的开发者贡献代码或提供问题解决方案。 通过使用Vue.js Devtools，开发者可以更加高效地进行问题定位、性能优化和代码调试，是提升Vue.js应用开发和维护效率的强力工具。