博客
关于我
Java可变参数
阅读量:365 次
发布时间:2019-03-04

本文共 741 字,大约阅读时间需要 2 分钟。

Java可变参数详解

Java 1.5版及以上版本支持传递同类型的可变参数给一个方法。这种特性在编程中非常有用,尤其是在需要处理不同数量参数时。要在方法声明中添加可变参数,只需在指定参数类型后加上省略号(...)。需要注意的是,可变参数只能作为方法的最后一个参数,且普通参数必须在其之前声明。

以下是一个实际使用示例:

public class Variable {    public static void main(String[] args) {        printMax(1, 2, 3, 4, 5, 69);    }    public static void printMax(int... numbers) {        if (numbers.length == 0) {            System.out.println("没有数值比较");            return;        }        double result = numbers[0];        for (int i = 1; i < numbers.length; i++) {            if (numbers[i] > result) {                result = numbers[i];            }        }        System.out.println("最大值是:" + result);    }}

通过上述代码,可以看出可变参数在实际应用中的表现。printMax方法可以接收任意数量的整数参数,并从中找出最大的那个值。这种写法简洁且灵活,特别适用于需要灵活参数处理的场景。

转载地址:http://qtih.baihongyu.com/

你可能感兴趣的文章
OpenCV与AI深度学习 | YOLOv10在PyTorch和OpenVINO中推理对比
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | YOLOv11来了:将重新定义AI的可能性
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | YOLOv8自定义数据集训练实现火焰和烟雾检测(代码+数据集!)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | YOLOv8重磅升级,新增旋转目标检测,又该学习了!
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 一文带你读懂YOLOv1~YOLOv11(建议收藏!)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 五分钟快速搭建一个实时人脸口罩检测系统(OpenCV+PaddleHub 含源码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 什么是 COCO 数据集?
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 低对比度缺陷检测应用实例--LCD屏幕脏污检测
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 使用 MoveNet Lightning 和 OpenCV 实现实时姿势检测
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 使用 OpenCV 创建自定义图像滤镜
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 使用 SAM 和 Grounding DINO 分割卫星图像
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 使用OpenCV图像修复技术去除眩光
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 使用OpenCV检测并计算直线角度
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 使用OpenCV轮廓检测提取图像前景
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 使用Python和OpenCV实现火焰检测(附源码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 使用PyTorch进行小样本学习的图像分类
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 使用YOLO11实现区域内目标跟踪
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 使用YOLOv8做目标检测、实例分割和图像分类(包含实例操作代码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 使用单相机对已知物体进行3D位置估计
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 初学者指南 -- 什么是迁移学习?
查看>>