编写一个程序,包含两个重载方法,返回一个数组的平均数,它们具有如下的方法声明: public static int getAverage (int array );€ public static double getAverage (double array [1) ;« 程序包含测试部分进行测试。<

时间: 2024-03-09 12:51:31 浏览: 21
好的,以下是一个示例程序,其中包含两个重载方法,用于计算数组的平均值,并包含测试部分进行测试: ```java public class Average { // 计算整数数组的平均值 public static int getAverage(int[] array) { int sum = 0; for (int i = 0; i < array.length; i++) { sum += array[i]; } return sum / array.length; } // 计算双精度数组的平均值 public static double getAverage(double[] array) { double sum = 0; for (int i = 0; i < array.length; i++) { sum += array[i]; } return sum / array.length; } // 测试部分 public static void main(String[] args) { int[] intArray = {1, 2, 3, 4, 5}; double[] doubleArray = {1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0}; System.out.println("整数数组的平均值:" + getAverage(intArray)); System.out.println("双精度数组的平均值:" + getAverage(doubleArray)); } } ``` 这个程序定义了两个重载方法,一个计算整数数组的平均值,一个计算双精度数组的平均值。测试部分包含了两个数组的定义和调用两个方法的输出。输出结果为: ``` 整数数组的平均值:3 双精度数组的平均值:3.0 ```

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要怎么改main,才能去掉以下错误Exception in thread "main" java.lang.ArithmeticException: Non-terminating decimal expansion; no exact representable decimal result. at java.math.BigDecimal.divide(BigDecimal.java:1707) at com.yuxue.core.PlateRecognition.main(PlateRecognition.java:118)主函数如下 public static void main(String[] args) { // 多张车牌图片路径 String[] imgPaths = {"res/image/test_image/plate_locate.jpg", "res/image/test_image/test.jpg", "res/image/test_image/plate_detect.jpg"}; int sum = imgPaths.length; // 总共处理的图片数量 int errNum = 0; // 识别错误的数量 int sumTime = 0; // 总耗时 long longTime = 0; // 最长处理时长 for (int i = 0; i < sum; i++) { opencv_core.Mat src = opencv_imgcodecs.imread(imgPaths[i]); String[] ret = multiPlateRecognise(src); long now = System.currentTimeMillis(); System.err.println(Arrays.toString(ret)); long s = System.currentTimeMillis() - now; if (s > longTime) { longTime = s; } sumTime += s; boolean flag =false;//是否有一个车牌号识别错误 for (String plate:ret) { if (plate != null && !"苏EUK722".equals(plate) && !"苏AOCP56".equals(plate) && !"沪BS781".equals(plate)) { flag = true; break; } } if (flag) { errNum++; } } BigDecimal errSum = new BigDecimal(errNum); BigDecimal sumNum = new BigDecimal(sum); BigDecimal c = sumNum.subtract(errSum).divide(sumNum).multiply(new BigDecimal(100)); System.err.println("总耗时:" + sumTime + "ms,平均处理时长:" + sumTime / (sum * 3) + "ms,错误数量:" + errNum + ",正确识别率:" + c + "%"); } }

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