1 class AmIWrong{ 2 int data1,data2; 3 AmIWrong() 4 { data1=-1; } 5 AmIWrong(int d) 6 { 7 data2=d; 8 this(); 9 } 10 }

这段代码定义了一个名为AmIWrong的类，包含两个int类型的变量data1和data2，以及两个重载的构造方法。第一个构造方法是默认构造方法，它将data1变量初始化为-1。第二个构造方法有一个int类型的参数d，它将data2变量初始化为d，并调用了默认构造方法（使用this()调用），从而也将data1变量初始化为-1。

需要注意的是，在构造方法中使用this()调用另一个构造方法时，必须将this()放在方法体的第一行。因为构造方法的第一行必须是调用另一个构造方法或者调用父类的构造方法。因此，这里的代码是正确的。

如果要使用这个类，可以创建一个AmIWrong类型的对象，并调用其中的数据成员和方法。例如：

AmIWrong obj = new AmIWrong(10);
System.out.println(obj.data1); // 输出-1
System.out.println(obj.data2); // 输出10

在这个例子中，创建了一个AmIWrong对象，并传入了参数10来调用第二个构造方法。然后通过对象访问了其中的data1和data2变量，分别输出了-1和10。

相关问题

java 聚类_聚类算法 java实现

Java中可以使用一些开源的聚类算法库来实现聚类算法，比如：

1. Weka：Weka是一个非常流行的机器学习库，其中包含了多种聚类算法，比如K-Means、DBSCAN等，使用非常方便。

2. Apache Mahout：Mahout是一个大数据处理的库，其中也包含了多种聚类算法，比如K-Means、Canopy等。

3. ELKI：ELKI是一个非常快速和灵活的聚类算法库，其中包含了多种聚类算法，比如K-Means、DBSCAN等。

以下是使用Weka实现K-Means算法的代码示例：

import weka.clusterers.SimpleKMeans;
import weka.core.Instances;
import weka.core.converters.ConverterUtils.DataSource;

public class KMeansDemo {
   public static void main(String[] args) throws Exception {
      // 加载数据集
      DataSource source = new DataSource("path/to/data.arff");
      Instances data = source.getDataSet();

      // 构建K-Means聚类器
      SimpleKMeans kmeans = new SimpleKMeans();
      kmeans.setNumClusters(3);
      kmeans.buildClusterer(data);

      // 输出聚类结果
      for(int i=0; i<data.numInstances(); i++) {
         System.out.println(data.instance(i) + " 属于聚类 " + kmeans.clusterInstance(data.instance(i)));
      }
   }
}

注意：需要将"data.arff"替换成自己的数据集路径。

python3中@dataclasses.dataclass如何在python2用

在 Python 2 中没有 `dataclasses` 模块，因此不能使用 `@dataclasses.dataclass` 装饰器。但是，可以使用 Python 2 中的 `typing.NamedTuple` 来实现类似的功能。下面是一个使用 `typing.NamedTuple` 实现类似 `dataclass` 的例子：

import typing

def dataclass(cls):
    fields = []
    defaults = {}
    for k, v in cls.__annotations__.items():
        fields.append(k)
        if hasattr(v, "__args__") and v.__args__[0] is typing.Union:
            defaults[k] = None
        else:
            defaults[k] = v()

    def __new__(cls, *args, **kwargs):
        if len(args) > len(fields):
            raise TypeError("Too many arguments")
        values = defaults.copy()
        for i, arg in enumerate(args):
            values[fields[i]] = arg
        for k, v in kwargs.items():
            if k not in fields:
                raise TypeError("Unexpected keyword argument: {}".format(k))
            values[k] = v
        return super(cls, cls).__new__(cls, **values)

    cls.__new__ = staticmethod(__new__)
    return cls

使用方法与 `@dataclasses.dataclass` 相同，例如：

@dataclass
class Person:
    name: str
    age: int
    gender: str = 'unknown'

p = Person('John', 30)
print(p.name)    # John
print(p.age)     # 30
print(p.gender)  # unknown