Архив метки: Программирование

Алгоритм Прима

Минимальное связующее дерево:

Граф, не имеющий направлений, называется неориентированным графом. Каждый граф должен иметь путь от одного узла к другому узлу. Остовное дерево также является неориентированным связным графом, в котором присутствуют все узлы графа с минимальным количеством ребер. Если остовное дерево не имеет всех узлов графа, то мы не можем сказать, что это остовное дерево. Суммарные веса остовного дерева будут меньше исходного веса графа, так как мы соединили его через ребра минимального веса. Покрывающее дерево также не имеет цикла. Любой граф имеет более одного остовного дерева, но только одно из них будет уникальным. Мы называем это минимальным остовным деревом, поскольку пытаемся создать полный граф со всеми узлами, сохраняя при этом низкий вес.

Мы можем нарисовать остовное дерево с помощью следующих двух методов:

Алгоритм Крускала

Алгоритм Прима

В этой статье мы собираемся обсудить алгоритм Прима. Алгоритм Крускала будет рассмотрен в следующей статье.

Алгоритм Прима:

Алгоритм Прима используется для нахождения минимального остовного дерева графа. Алгоритм примитива начинается с любого узла, а затем добавляет любой соседний узел с минимальным весом, и этот процесс продолжается до тех пор, пока не будут посещены все узлы в графах. При создании минимального остовного дерева графа мы также не должны создавать циклы, потому что циклов не должно быть в минимальном остовном дереве.

Шаги алгоритма Прима:

Алгоритм прима использует жадный подход для минимального остовного дерева. Мы должны выбрать любую вершину графа, а затем выбрать следующую вершину смежности, чей вес меньше, и мы продолжаем этот процесс до тех пор, пока не соединим все узлы графа.

Шаг 1: Выберите любую исходную вершину в графе.

Шаг 2: Найдите ребро минимального веса, которое примыкает к источнику, а затем соедините его с остовным деревом.

Шаг 3: Повторяйте шаг 2, пока все узлы не будут добавлены в минимальное остовное дерево.

Пример :

Ниже приведен пример поиска минимального остовного дерева с использованием алгоритма Прима.

1. Выбираем любой случайный узел из графа G и добавляем его в MST (минимальное остовное дерево). Мы выбираем здесь узел 0.

2. Теперь мы выбираем то ребро, которое является смежным с исходным узлом (0), но с наименьшим весом, а затем добавляем этот узел с наименьшим весом в минимальное остовное дерево.

3. Теперь мы выбираем то ребро, которое является смежным с исходным узлом (0 или 1), но с наименьшим весом, а затем добавляем этот узел с наименьшим весом в минимальное остовное дерево.

4. Теперь мы выбираем то ребро, которое является смежным с исходным узлом (0, 1 или 3), но с наименьшим весом, а затем добавляем этот узел с наименьшим весом в минимальное остовное дерево.

5. Теперь мы выбираем то ребро, которое является смежным с исходным узлом (0, 1, 3 или 4), но с наименьшим весом, а затем добавляем этот узел с наименьшим весом в минимальное остовное дерево.

6. Теперь мы выбираем то ребро, которое является смежным с исходным узлом (0, 1, 3, 4 или 6), но с наименьшим весом, а затем добавляем этот узел с наименьшим весом в минимальное остовное дерево.

7. Теперь мы выбираем то ребро, которое является смежным с исходным узлом (0, 1, 3, 4, 6 или 2), но с наименьшим весом, а затем добавляем этот узел с наименьшим весом в минимальное остовное дерево.

Выше наш окончательный MST (минимальное остовное дерево), а общая стоимость равна 6.

Программа C++ Prim MST (минимальное связующее дерево):

#include<iostream>

#include<vector>

#include<queue>

#include<algorithm>

#include<cstring>

typedef std :: pair<int,int> SII;

typedef std :: vector<SII> SSII;

int PrimsMST (int sourceNode, std :: vector<SSII> & graph){

    // В этой очереди будут храниться сведения о каждом узле
    // вместе с их весовой ценностью.

    std :: priority_queue<SII, std :: vector<SII>, std :: greater<SII>> k;

 

    k.push(std :: make_pair(0, sourceNode));

    bool nodesAdded[graph.size()];

    memset(nodesAdded, false, sizeof(bool)*graph.size());

    int mst_tree_cost = 0;

    while (!k.empty()) {

        // We are selecting here the node which has minimum cost

        SII itemNode;

        itemNode = k.top();

        k.pop();

        int Node = itemNode.second;

        int Cost = itemNode.first;

        // Здесь мы проверяем, не был ли какой-либо узел добавлен в MST,

        // затем добавляем этот узел.

        if (!nodesAdded[Node]) {

            mst_tree_cost += Cost;

            nodesAdded[Node] = true;

            // Выполните итерацию по узлам negibour, которые недавно были удалены

            // из очереди приоритетов.

            // и добавлен в MST, который еще не добавлен

            for (auto & pair_node_cost : graph[Node]) {

                int adjency_node = pair_node_cost.second;

                if (nodesAdded[adjency_node] == false) {

                    k.push(pair_node_cost);

                }

            }

        }

    }

    return mst_tree_cost;

}

    int main(){

    // Подробная информация о графике со стоимостью и узлом смежности.

    SSII fromNode_0_in_graph_1  = { {1,1}, {2,2}, {1,3},

    {1,4}, {2,5}, {1,6} };

    SSII fromNode_1_in_graph_1   = { {1,0}, {2,2}, {2,6} };

    SSII fromNode_2_in_graph_1   = { {2,0}, {2,1}, {1,3} };

    SSII fromNode_3_in_graph_1 = { {1,0}, {1,2}, {2,4} };

    SSII fromNode_4_in_graph_1  = { {1,0}, {2,3}, {2,5} };

    SSII fromNode_5_in_graph_1  = { {2,0}, {2,4}, {1,6} };

    SSII fromNode_6_in_graph_1   = { {1,0}, {2,2}, {1,5} };

    int num_of_nodes = 7; // Total Nodes (0 to 6)

    std :: vector<SSII> primsgraph;

    primsgraph.resize(num_of_nodes);

    primsgraph[0] = fromNode_0_in_graph_1;

    primsgraph[1] = fromNode_1_in_graph_1;

    primsgraph[2] = fromNode_2_in_graph_1;

    primsgraph[3] = fromNode_3_in_graph_1;

    primsgraph[4] = fromNode_4_in_graph_1;

    primsgraph[5] = fromNode_5_in_graph_1;

    primsgraph[6] = fromNode_6_in_graph_1;

    // Как мы уже знаем, мы должны выбрать исходную вершину,

    // поэтому мы начинаем с узла вершины 0.

    std :: cout << "Общая стоимость минимального связующего дерева после алгоритма Прима : "

                "" << PrimsMST(0, primsgraph) << std :: endl;


    return 0;

}

Выход:

Общая стоимость минимального связующего дерева после алгоритма Прима : 6

Process finished with exit code 0

Временная сложность алгоритма MST Prim:

Общее время, необходимое для обработки и выбора определенного узла очереди с приоритетом, который еще не добавлен в MST, составляет logV. Но поскольку это работает для каждой вершины, общая временная сложность составляет V (logV).

Граф неориентированный, и общее количество ребер будет 2E. Поскольку мы должны поместить узлы в приоритетную очередь, это займет журнал общего времени (V). Однако, поскольку у нас есть в общей сложности 2E ребра, наша общая операция отправки будет 2E (log (V)).

Общая сложность после операции 1 и 2 составляет O( (E + V ) log (V )).

Заключение:

Мы изучили минимальное остовное дерево Prim, которое большинство людей предпочитает в первую очередь, когда им нужно найти граф MST из графа. Алгоритм Prim прост для понимания и реализации в реальном приложении. Алгоритм Prim очень полезен в реальных приложениях, например, при соединении железнодорожных путей с целыми городами. Так что это всего лишь один пример, но его применение огромно, поэтому мы должны понять этот алгоритм.

2022-03-10T18:08:39

Программирование

Приоритетная очередь в Java

Предположим, что вы предлагаете услуги трем разным людям, стоящим перед вами. Третий человек оказывается вашим другом. Услуга должна быть обслужена в порядке очереди. При использовании принципа «первым пришел — первым обслужен» первый человек имеет наибольший приоритет; второй человек имеет больший приоритет; третье лицо, меньший приоритет и так далее. Вас не накажут, если вы не соблюдаете принцип «первым пришел — первым обслужен». Вы решили сначала обслужить своего друга, затем первого человека, а затем второго человека. Это означает, что вы отдали своему другу наивысший приоритет. Если смотреть на сценарий с точки зрения робота, то третья позиция имела наибольший приоритет.

На следующий день пришли те же трое. На этот раз ваш друг находится посередине. Вы решили служить ему первым, впереди того, кто пришел первым, затем третьего лица и, наконец, первого лица. Итак, на этот раз, по мнению робота, позиция 2 имеет наибольший приоритет, за ней следует позиция 3.

На третий день ваш друг становится первым, и вы действуете по принципу «первым пришел — первым обслужен». Вывод любого и робота состоит в том, что приоритет зависит от того, кого это касается, и от позиции каждого человека. Примечание: в реальной жизни приоритет не всегда зависит от принципа «первым пришел — первым обслужен».

В программировании очередь с двоичным приоритетом — это очередь, в которой первый элемент имеет наибольший приоритет. Третий элемент может иметь больший приоритет, а второй элемент — третий приоритет. Очереди приоритетов имеют бинарную природу. Примечание: первый элемент всегда имеет наивысший приоритет в очереди приоритетов. Также может случиться так, что второй элемент имеет больший приоритет, а третий элемент имеет третий приоритет. В определении очереди приоритетов приоритеты второго и третьего элементов могут быть не в порядке убывания. Эта разница продолжается вниз по очереди до последнего элемента, который не может быть элементом с наименьшим приоритетом. Однако он будет одним из наименее приоритетных. Эта частичная сортировка также известна как частичная сортировка. Итак, очередь с приоритетом — это очередь с частичным порядком, где приоритет не «первым пришел — первым обслужен»,

При работе с массивом «первым пришел — первым обслужен» является «первым поступил — первым обслужен», записывается как FIFO. В вычислениях очередь — это FIFO, а очередь с приоритетом — частичная FIFO, потому что по мере убывания очереди некоторые элементы имеют более высокие приоритеты, чем их ближайшие предшественники. По мере дальнейшего опускания очереди приоритетов расстояние между такими ближайшими предшественниками и более высокими приоритетами увеличивается.

Очередь с приоритетом реализована в виде структуры данных кучи. Следующий вопрос: что такое куча? Есть максимальная куча и минимальная куча, которые будут подробно рассмотрены ниже.

Структура данных кучи

Есть максимальная куча и есть минимальная куча. С max-heap первый элемент является самым большим значением. По мере спуска очереди значения продолжают уменьшаться, увеличиваться и вообще уменьшаться. В min-heap первый элемент является наименьшим значением. По мере опускания очереди значения продолжают увеличиваться, уменьшаться и в целом увеличиваться. Значения кучи можно хранить в массиве.

Двоичная куча — это место, где узел (элемент) имеет двух дочерних элементов. Первый ребенок — левый ребенок, а второй ребенок — правый ребенок. Значение любого узла называется ключом.

Max-Heap

Следующий список представляет собой максимальную кучу, которая уже частично упорядочена и не нуждается в дальнейшем упорядочении:

89, 85, 87, 84, 82, 79, 73, 80, 81, , , 65, 69

89 — первое значение с индексом 0. Это корневой узел (корневой родитель). Это самая большая ценность среди всех ценностей. Его первый потомок (85) имеет индекс 1, индекс которого равен 2(0) + 1, где 0 — индекс родителя. Его второй потомок (87) имеет индекс 2, что равно 2(0) + 2, где 0 — индекс родителя.

85 находится в индексе 1. Это родитель. Его первый потомок (84) имеет индекс 3, что равно 2(1) + 1, где 1 — индекс родителя. Его второй потомок (82) имеет индекс 4, что равно 2(1) + 2, где 1 — индекс родителя.

87 находится в индексе 2. Это родитель. Его первый потомок (79) имеет индекс 5, что равно 2(2) + 1, где 2 — индекс родителя. Его второй потомок (73) имеет индекс 6, что равно 2(2) + 2, где 2 — индекс родителя.

В общем, поскольку подсчет индексов начинается с 0, пусть i представляет индекс родителя массива; и, таким образом, левый (первый) потомок родителя с индексом i имеет индекс 2i + 1; а его правый (второй) дочерний элемент имеет индекс 2i + 2. Некоторые ячейки ближе к концу массива могут быть пустыми; они не должны иметь значений.

Предыдущий список — хороший пример содержимого приоритетной очереди после завершения включения всех элементов. Если первый элемент удаляется, остальные перестраиваются для установки значений, образуя новую очередь приоритетов. Таким образом, удаление всех элементов сверху будет выглядеть так, как будто все элементы отсортированы правильно. Элементы по-прежнему можно получить как есть, в частичном порядке, без удаления какого-либо элемента.

Min-Heap

Min-heap — это обратная сторона max-heap.

Приоритетная очередь в Java

В Java есть класс PriorityQueue для Priority-Queue. Он имеет множество конструкторов и методов. Ниже описаны только три конструктора и более подходящие методы:

Создание очереди приоритетов в Java

Public PriorityQueue()

Это создает приоритетную очередь без какого-либо элемента. Класс PriorityQueue находится в пакете java.util.*, который необходимо импортировать. Следующий сегмент кода создает пустую PriorityQueue, а затем добавляет в очередь несортированные (даже частично не отсортированные) значения:

PriorityQueue<Integer> pq = new PriorityQueue<Integer>();

pq.add(69); pq.add(65); pq.add(87); pq.add(79);

pq.add(73); pq.add(84); pq.add(89); pq.add(80);

pq.add(81); pq.add(82); pq.add(85);

Все эти числа целые. Они взяты из частично отсортированного списка, приведенного выше, но в настоящее время они полностью не отсортированы по мере ввода. Элементы в pq теперь частично отсортированы в соответствии с определением приоритетной очереди в Java.

Public PriorityQueue(PriorityQueue<? extends E> c)

Это создает приоритетную очередь из другой приоритетной очереди. Следующий сегмент кода иллюстрирует это:

PriorityQueue<Integer> pq = new PriorityQueue<Integer>();

pq.add(69); pq.add(65); pq.add(87); pq.add(79);

pq.add(73); pq.add(84); pq.add(89); pq.add(80);

pq.add(81); pq.add(82); pq.add(85);

PriorityQueue<Integer> pq1 = new PriorityQueue<Integer>(pq);

pq1 был создан из pq. В настоящее время он имеет тот же частичный порядок и pq.

Третий метод конструктора показан ниже.

Java-методы приоритетной очереди

Public Int Size()

Это возвращает размер списка и не включает пустые ячейки, как показано в следующем коде:

PriorityQueue<Integer> pq = new PriorityQueue<Integer>();

pq.add(69); pq.add(65); pq.add(87); pq.add(79);

pq.add(73); pq.add(84); pq.add(89); pq.add(80);

pq.add(81); pq.add(82); pq.add(85);

int sz = pq.size();

System.out.println(sz);

Вывод 11.

Public Void forEach(Consumer<? super E> action)

Этот метод нужно использовать особым образом, чтобы скопировать все значения в приоритетной очереди в частично отсортированном виде. Следующая программа иллюстрирует это:

PriorityQueue<Integer> pq = new PriorityQueue<Integer>();

pq.add(69); pq.add(65); pq.add(87); pq.add(79);

pq.add(73); pq.add(84); pq.add(89); pq.add(80);

pq.add(81); pq.add(82); pq.add(85);

pq.forEach (item -> System.out.print(item + " "));

System.out.println();

Обратите внимание на то, как сделан код в скобках метода forEach. Элемент — это фиктивная переменная, которая представляет каждый элемент в очереди. Обратите внимание на использование оператора стрелки. Результат:

65 69 84 79 73 87 89 80 81 82 85

Вывод правильный, в частичном порядке, но в порядке возрастания. Это не обязательно обратный порядок, указанный выше, из-за способа включения значений в список. То есть метод forEach возвращает список в виде минимальной кучи. Чтобы вернуть список в порядке убывания, используйте следующий конструктор:

Public PriorityQueue(Comparator<? super E> comparator)

Это конструктор. Следующий код показывает, как его использовать:

PriorityQueue<Integer> pq = new PriorityQueue<Integer>((x, y) -> Integer.compare(y, x));

pq.add(69); pq.add(65); pq.add(87); pq.add(79);

pq.add(73); pq.add(84); pq.add(89); pq.add(80);

pq.add(81); pq.add(82); pq.add(85);

pq.forEach (item -> System.out.print(item + " "));

X, y — фиктивные переменные, представляющие меньшее и меньшее значения. Обратите внимание, что в первых скобках для x и y x стоит перед y. Во вторых скобках y стоит перед x. Результат:

89 85 87 80 82 69 84 65 79 73 81

Public Boolean Add(E e)

Количество элементов в приоритетной очереди можно увеличивать по одному. Этот метод возвращает true, если изменение произошло; и ложно в противном случае. Следующий код добавляет в очередь двенадцатое практическое значение:

PriorityQueue<Integer> pq = new PriorityQueue<Integer>((x, y) -> Integer.compare(y, x));

pq.add(69); pq.add(65); pq.add(87); pq.add(79);

pq.add(73); pq.add(84); pq.add(89); pq.add(80);

pq.add(81); pq.add(82); pq.add(85); pq.add(70);

pq.forEach (item -> System.out.print(item + " "));

Добавленное значение будет перемещаться вверх по очереди, чтобы занять соответствующую позицию, что приведет к некоторой корректировке позиций элементов. Результат:

89 85 87 80 82 70 84 65 79 73 81 69

Public E Poll()

Этот метод извлекает и удаляет голову очереди; или возвращает null, если эта очередь пуста. Каждый раз, когда голова удаляется, приоритетная очередь перестраивается, чтобы иметь новую законную голову. Если головка продолжает удаляться, возвращаемые значения будут полностью отсортированы. Следующий код иллюстрирует это:

PriorityQueue<Integer> pq = new PriorityQueue<Integer>((x, y) -> Integer.compare(y, x));

pq.add(69); pq.add(65); pq.add(87); pq.add(79);

pq.add(73); pq.add(84); pq.add(89); pq.add(80);

pq.add(81); pq.add(82); pq.add(85); pq.add(70);

pq.forEach (item -> System.out.print(pq.poll() + " "));

Вывод:

89 87 85 84 82 81 80 79 73 70 69 65 Exception in thread "main" java.util.ConcurrentModificationException

at java.base/java.util.PriorityQueue.forEach(PriorityQueue.java:984)

at TheClass.main(TheClass.java:11)

Обратите внимание, что вывод имеет полный отсортированный порядок. Этот конкретный код не смог перехватить выброшенное исключение. Этот вопрос оставлен читателю в качестве исследовательского упражнения.

Заключение

Очередь с приоритетом в Java — это очередь, в которой элементы имеют приоритет, отличный от FIFO. Очередь с приоритетом обычно представляет собой кучу, которая может быть максимальной или минимальной. Значения должны быть одного типа. Они хранятся в очереди в формате кучи (частичный порядок). Мы надеемся, что вы нашли эту статью полезной. Ознакомьтесь с другими статьями Linux Hint, чтобы получить советы и руководства.

2022-02-19T10:06:28

Java

Английский для программистов: учим вместе с Антишколой

Все программисты четко осознают необходимость в англоязычных знаниях. Ведь большинство заказчиков обращаются зарубежных. Для более качественного и профессионального сотрудничества необходимы english знания, специализированную терминологию и умение хорошо коммуницировать на иностранном языке.

Большинство учебных центров предлагают свои услуги в этой отрасли. Антишкола не исключение. Мы приглашаем всех желающих изучить английский для программистов и получить 100% гарантию на получение крутого результата.

Чем же мы отличаемся от других похожих предложений? Наши методы обучения не похожи ни на кого. Наша задача идти в ногу со временем и давать знания согласно современным методам образования. Все мы привыкли к старомодным и всем известным способам преподавания, которые заключались лишь в:

постоянной зубрежке грамматических и лексических правил;

написании диктантов;

вечных проверках знаний, контрольных работах;

прохождении большого количества упражнений и заданий;

пересказах;

стоянии у доски.

Методы обучения

В нашем учебном центре вы не найдете таких подходов в обучении. У нас вы можете увидеть лишь дружественную атмосферу, постоянное общение на различные специализированные темы, разговоры о жизни, просмотры фильмов и посиделки за чаем и вкусняшками. В нашем случае будет самое минимальное время на домашнее задание, а большую часть мы отводим на практику ваших коммуникативных способностей на английском языке.

В начале нашего пути все студенты проходят маленькое и несложное тестирование. Этот тест помогает нам узнавать каждого ученика поближе и понять все его мотивы, задачи, цели и его уровень знаний на данный момент. С такой информацией нам легче расформировать вас к вашим же единомышленникам, чтобы обучение проходило с легкостью и интересом для вас.

Мы проводим курсы английского в таких комфортных форматах, как: онлайн и оффлайн. Онлайн формат имеет главное преимущество в том, что на занятиях можно появляться из любой удобной для вас локации. Для этого вам пригодится любое мультимедийное устройство и приложение скайп.

Оффлайн формат же помогает больше практиковать свои навыки коммуникации, получить больше живого общения и приобрести новые знакомства. Занятия могут проходить в индивидуальном формате, групповом и парном. Весь свой опыт может передать вам и носитель языка. Для особо срочных случаев, в нашем запасе имеются интенсивные курсы.

Если вы хотите иметь возможность работать не только на отечественном рынке и получать заработную плату намного выше, чем получаете сейчас, то скорее записывайтесь на курсы английского. Antischool поможет исправить все это с легкостью!

2022-02-18T18:25:33

Программирование

Как читать из локального файла в Java

Локальный файл находится на жестком диске или флешке, подключенной к порту USB. Файлы можно разделить на две категории: текстовые файлы и байтовые файлы. Типичные текстовые файлы — это файлы, созданные текстовым редактором. Файл изображения является примером байтового файла, состоящего в основном из необработанных байтов.

В этой статье дается базовое объяснение того, как читать локальные текстовые и байтовые файлы в Java. Чтобы прочитать текстовый файл, используйте класс FileReader. Чтобы прочитать байтовый файл, используйте класс FileInputStream. Оба класса находятся в пакете java.io.*, который необходимо импортировать. Первая половина этой статьи посвящена чтению текстовых файлов, а вторая половина — чтению байтовых файлов.

Чтение текстовых файлов

Создание объекта FileReader

Прежде чем научиться создавать объект FileReader, создайте следующий текстовый файл с помощью текстового редактора и нажмите клавишу Enter в конце первых двух строк:

A text 1 A text 1 A text 1 A text 1 A text 1

B text 2 B text 2 B text 2 B text 2 B text 2

C text 3 C text 3 C text 3 C text 3 C text 3

Если клавиша Enter не нажата в конце последней строки, текстовый редактор может добавить новую строку при сохранении файла. После создания предыдущего текста сохраните содержимое с именем temp.txt, используя меню текстового редактора, user@host :~/dir1$, в каталог. Это означает, что должен быть создан каталог dir1.

Создание программы чтения файлов

Класс FileReader имеет пять конструкторов. В этой статье проиллюстрирован только один (чтобы статья была короткой). Синтаксис конструктора следующий:

public FileReader(String fileName) throws FileNotFoundException

При этом создается в памяти поток (копия) файла, путь и имя которого представляет собой строку fileName. Выдает исключение FileNotFoundException, если файл не найден в указанном каталоге. После копирования содержимого файла открытый файловый объект необходимо закрыть, чтобы освободить любые системные ресурсы, связанные с открытым файлом.

Важные методы FileReader

Если конструктор успешно создан, то файл считается открытым. После использования файл должен быть закрыт. Синтаксис для закрытия файла:

public void close() throws IOException

После того, как файл только что был открыт, эффективное чтение файла еще не произошло. Чтобы читать по одному символу за раз (один, затем следующий), используйте синтаксис метода FileReader:

public int read() throws IOException

Это возвращает прочитанный символ (в виде целого числа) или -1, если достигнут конец потока (потока копирования файла в памяти).

Чтобы прочитать следующую последовательность символов файла в массив, используйте синтаксис метода FileReader:

public int read(char[] cbuf, int off, int len) throws IOException

Он возвращает количество прочитанных символов или -1, если был достигнут конец потока. Off в синтаксисе означает смещение. Это индекс в файле, с которого должно начаться чтение следующей последовательности символов. Len — количество символов для чтения. Это должна быть длина массива, а cbuf — это массив, в который считывается последовательность символов.

Помните, что объект FileReader должен быть закрыт с помощью его метода close после эффективного чтения.

Синтаксис метода, чтобы узнать, не вернет ли следующее чтение -1, таков:

public boolean ready() throws IOException

Он возвращает true, если есть что-то для чтения, и false в противном случае.

Чтение в строку

Следующий код считывает предыдущий файл посимвольно в строку StringBuilder:

            StringBuilder sb = new StringBuilder();
try{
FileReaderfr = new FileReader("dir1/temp.txt");

                while (fr.ready()) {          
                    char ch = (char)fr.read();
sb.append(ch);
                }
            }
catch(Exception e) {
e.getMessage();
            }
System.out.println(sb);

Код начинается с создания экземпляра объекта StringBuilder, sb. Далее идет конструкция try-catch. Блок try начинается с создания экземпляра FileReader, фр. И есть цикл while, который повторяется до тех пор, пока ready() не вернет false. Первый оператор цикла while считывает и возвращает следующий символ в виде целого числа. Его нужно перевести в char. Следующий оператор в цикле while добавляет к строке следующий символ, sb. Результат:

A text 1 A text 1 A text 1 A text 1 A text 1

B text 2 B text 2 B text 2 B text 2 B text 2

C text 3 C text 3 C text 3 C text 3 C text 3

Это в точности содержимое файла, но добавлена лишняя строка на компьютере автора.

Чтение в массив

При чтении в массив содержимое массива должно быть освобождено для чтения следующей последовательности символов. Следующий код иллюстрирует это:

            StringBuilder sb = new StringBuilder();
try{
FileReaderfr = new FileReader("dir1/temp.txt");

                while (fr.ready()) {    
char[] arr = new char[5];
                    int offset = 0;
fr.read(arr, offset, 5);
                    offset = offset + 5;
System.out.print(arr);
                }
            }
catch(Exception e) {
e.getMessage();
            }
System.out.println();

Значение смещения должно увеличиваться для каждой итерации на длину массива. Результат:

A text 1 A text 1 A text 1 A text 1 A text 1

B text 2 B text 2 B text 2 B text 2 B text 2

C text 3 C text 3 C text 3 C text 3 C text 3

Это точно так же, как содержимое файла, но с добавлением дополнительной строки на компьютере автора.

Чтение байтовых файлов

Создание объекта FileInputStream

Следующий файл изображения называется bars.png. Он находится в каталоге user@host :~/dir1$, который совпадает с каталогом temp.txt. Он состоит всего из трех цветных полос:

Создание объекта FileInputStream

Создание FileInputStream

Конструктор для объекта FileInputStream:

public FileInputStream(String name) throws FileNotFoundException

Поскольку он выдает исключение, он должен быть в конструкции try-catch. Помните, что этот класс предназначен для чтения байтов.

Важные методы FileInputStream

Если конструктор успешно создан, то файл считается открытым. После чтения байтов файл необходимо закрыть, используя следующий синтаксис:

public void close() throws IOException

После того, как файл только что был открыт, эффективное чтение файла еще не произошло. Чтобы читать по одному байту за раз (один, затем другой), используйте синтаксис метода FileInputStream:

public int read() throws IOException

Это возвращает прочитанный байт (как целое число) или -1, если достигнут конец потока (потока копирования файла в памяти).

Помните, что после этого эффективного чтения объект FileInputStream должен быть закрыт с помощью его метода close.

Чтобы получить оценку количества байтов, оставшихся для чтения, используйте синтаксис метода:

public int available() throws IOException

Поскольку этот метод возвращает оценку, при использовании в сочетании с read() нельзя быть уверенным, что все байты файла были прочитаны. И следует отдать предпочтение следующему методу, который считывает все байты:

public byte[] readAllBytes() throws IOException

Этот метод возвращает все оставшиеся байты, но все равно будет читать весь файл.

Чтение в ArrayList

ArrayList должен быть импортирован из пакета java.util.*. Следующий код считывает оценку всех байтов в объект ArrayList:

ArrayList al = new ArrayList();
try{
FileInputStream fir = new FileInputStream("dir1/bars.png");

                while (fir.available() > 0) {          
                    byte bt = (byte)fir.read();
al.add(bt);
                }
            }
catch(Exception e) {
e.getMessage();
            }
System.out.println(al);

Код начинается с создания экземпляра объекта ArrayList, например. Далее идет конструкция try-catch. Блок try начинается с создания экземпляра FileInputStream, fir. И есть цикл while, который повторяется, пока не будет доступен(), и предполагает, что не осталось ни одного байта для чтения. Первый оператор цикла while считывает и возвращает следующий байт в виде целого числа. Его нужно преобразовать в байт. Следующий оператор в цикле while добавляет (добавляет) следующий символ в список, т.е. Результат:

[-119, 80, 78, 71, 13, 10, 26, 10, 0, 0, 0, 13, 73, 72, 68, 82, 0, 0, 0, -7, 0, 0, 0, -10, 8, 6, 0, 0, 0, 20, 25, 33, 69, 0, 0, 0, 6, 98, 75, 71, 68, 0, -1, 0, -1, 0, -1, -96, -67, -89, -109, 0, 0, 3, 48, 73, 68, 65, 84, 120, -100, -19, -42, 49, 74, 67, 81, 0, 68, -47, -81, -68, 52, 105, 83, -120, 85, 42, 65, -112, -12, 41, 44, 92, 64, -74, -26, 34, 92, -110, -115, -107, 32, -23, -19, 44, 4, 9, -60, 85, 60, 62, 92, -50, 89, -63, 52, 23, -26, -26, -70, 44, -41, 5, 104, 58, -99 - - - and continues - - - ]

Байты — это целые числа. Будем надеяться, что изображение трех предыдущих баров состоит из всех этих байтов. Идея состоит в том, чтобы программист изменил некоторые байты, изменил изображение, а затем сохранил результат; затем повторно отобразите его с помощью средства просмотра изображений, представляя измененное изображение. Однако это дополнительное расписание не рассматривается в этой статье.

Чтение в массив

Метод readAllBytes() возвращает массив байтов. Итак, просто получите возвращаемые значения с массивом байтов, как показано в следующем коде:

byte[] arr = new byte[1000];
try{
FileInputStream fir = new FileInputStream("dir1/bars.png");

arr = fir.readAllBytes();
            }
catch(Exception e) {
e.getMessage();
            }

            for (int i=0; i<arr.length; i++)
System.out.print(arr[i] + ", ");
System.out.println();

Код начинается с объявления массива, который получит байты. Размер (длина) здесь должен быть выше предполагаемого размера. Предполагаемый размер можно получить с помощью метода available(). Основной код находится в блоке try. Результат:

-119, 80, 78, 71, 13, 10, 26, 10, 0, 0, 0, 13, 73, 72, 68, 82, 0, 0, 0, -7, 0, 0, 0, -10, 8, 6, 0, 0, 0, 20, 25, 33, 69, 0, 0, 0, 6, 98, 75, 71, 68, 0, -1, 0, -1, 0, -1, -96, -67, -89, -109, 0, 0, 3, 48, 73, 68, 65, 84, 120, -100, -19, -42, 49, 74, 67, 81, 0, 68, -47, -81, -68, 52, 105, 83, -120, 85, 42, 65, -112, -12, 41, 44, 92, 64, -74, -26, 34, 92, -110, -115, -107, 32, -23, -19, 44, 4, 9, -60, 85, 60, 62, 92, -50, 89, -63, 52, 23, -26, -26, -70, 44, -41, 5, 104, 58, -99, - - - and continues - - -

Этот вывод и предыдущий совпадают на компьютере автора.

Вывод

Локальные текстовые и байтовые файлы могут быть прочитаны. Чтобы прочитать текстовый файл, используйте класс потока FileReader. Чтобы прочитать байтовый файл, используйте класс потока FileInputStream. Оба класса находятся в пакете java.io.*, который необходимо импортировать. Эти два класса имеют конструкторы и методы, обеспечивающие чтение. Мы надеемся, что эта статья была вам полезна. Дополнительные советы и руководства см. в других статьях Linux Hint.

2022-02-15T12:15:57

Java

Что такое TreeMap в Java?

Значение узла в дереве называется ключом. Бинарное дерево — это дерево, в котором каждый узел имеет не более двух дочерних элементов. Двоичное дерево поиска (BST) — это дерево, в котором для каждого узла правый дочерний элемент больше или равен левому дочернему элементу. Это приводит к тому, что правая половина дерева имеет значения, обычно превышающие значения левой половины на каждом уровне. Это означает, что бинарное дерево поиска частично отсортировано (тип неполной сортировки). BST можно хранить в структуре, подобной массиву, где корневой узел является первым значением.

Бинарное дерево может быть преобразовано в различные самобалансирующиеся деревья с различными наборами дополнительных условий, такие как дерево AVL и красно-черное дерево.

TreeMap в Java — это красно-черное дерево. Однако каждый узел состоит из ключа и соответствующего значения (пары ключ/значение), а не только из ключа. Каждая пара ключ/значение будет одним элементом в структуре, подобной массиву. В этой статье объясняется, как использовать TreeMap в Java, начиная с двоичного дерева поиска, за которым следует красно-черное дерево, а затем Java TreeMap.

Бинарное дерево поиска

Ниже приведен пример бинарного дерева поиска:

Бинарное дерево поиска

У каждого узла есть ключ. Ключ (значение) для корневого узла равен 8. Левый дочерний узел равен 3, а правый дочерний узел равен 10 (10 >= 3). Можно видеть, что для любого узла, имеющего двух дочерних элементов, правый дочерний элемент больше или равен левому дочернему элементу. Кроме того, правая половина дерева имеет значения, превышающие значения левой половины дерева для каждого уровня.

Все значения приведенного выше дерева можно поместить в массив следующим образом:

8, 3, 10, 1, 6, , , , 14, 4, 7, , , , , , , 13, ,

Обратите внимание, что массив (дерево) начинается с 8; опускается до 3, затем поднимается выше 8 в 10; снижается до 1, повышается до 6, затем имеет NIL до 14; снижается до 4; повышается до 7; снова NIL; затем 13 и последний NIL.

8 — это первое значение с индексом 0. Это корневой узел (корневой родитель). Это не обязательно самое большое значение среди всех значений. Его первый потомок (3) имеет индекс 1, индекс которого равен 2(0) + 1, где 0 — индекс родителя. Его второй потомок (10) имеет индекс 2, что равно 2(0) + 2, где 0 — индекс родителя.

3 находится в индексе 1. Это родитель. Его первый потомок (1) имеет индекс 3, что равно 2(1) + 1, где 1 — индекс родителя. Его второй потомок (6) имеет индекс 4, что равно 2(1) + 2, где 1 — индекс родителя.

6 находится в индексе 4. Это родитель. Его первый потомок (4) имеет индекс 9, что равно 2(4) + 1, где 4 — индекс родителя. Его второй потомок (7) имеет индекс 10, что равно 2(4) + 2, где 4 — индекс родителя.

10 находится в индексе 3. Это родитель. У него нет первого (левого) потомка, который должен был быть с индексом 7, что равно 2(3) + 1, где 3 — индекс родителя. Его второй потомок (14) имеет индекс 8, что равно 2(3) + 2, где 3 — индекс родителя.

14 находится в индексе 8. Это родитель. Его первый потомок (13) имеет индекс 17, что равно 2(8) + 1, где 8 — индекс родителя. У него нет правого (второго) потомка, который должен был быть с индексом 18, что равно 2(8) + 2, где 8 — индекс родителя.

В общем, поскольку подсчет индексов начинается с 0. Пусть я представляю индекс родителя массива; и поэтому левый (первый) потомок родителя с индексом i имеет индекс 2i + 1; а его правый (второй) дочерний элемент имеет индекс 2i + 2. Некоторые ячейки в массиве могут быть пустыми; они не должны иметь значений.

Красно-черное дерево

Красно-черное дерево — это сбалансированное бинарное дерево поиска. Ниже приведено уже сбалансированное красно-черное дерево:

Красно-черное дерево

Сбалансированное дерево – это дерево небольшой высоты. Позиции узлов изменены и отмечены красным и синим цветами, чтобы иметь наименьшую возможную высоту дерева в его развитии.

Используя формулы 2i + 1 и 2i + 2, значения можно поместить в структуру, подобную массиву, следующим образом:

13, 8, 17, 1, 11, 15, 25, , 6, , , , , 22, 27

Обратите внимание, что массив начинается с 13, опускается до 8 и затем повышается до 17. Затем он опускается за пределы 8 до 1, а затем повышается до 11, затем до 15, затем до 25; от которого идет NIL, а затем опускается до 6. Перед 22 и 27 следуют NIL.

Массив сбалансированного дерева, такой как красно-черное дерево выше, имеет меньше NIL, чем его соответствующее несбалансированное двоичное дерево поиска. Длина массива сбалансированного дерева короче, чем у соответствующего несбалансированного дерева.

Красно-черное дерево — это частично упорядоченное дерево.

Пары ключ/значение для Java TreeMap

Предыдущее красно-черное дерево имеет только ключи в качестве значений узлов. Каждому целочисленному ключу может быть присвоено соответствующее строковое значение. В следующем списке есть те же ключи с соответствующими значениями:

13/thirteen, 8/eight, 17/seventeen, 1/one, 11/eleven, 15/fifteen, 25/twenty-five, 6/six, 22/twenty-two, 27/twenty-seven

Это пары ключ/значение, подходящие для Java TreeMap. Каждому ключу будет сопоставлено соответствующее значение. Пара ключ/значение называется записью карты в Java. Для Java TreeMap расположение узлов осуществляется по ключам (а не по значениям пар ключ/значение). Каждый ключ сопоставляется со своим значением.

Создание карты Java TreeMap

В Java TreeMap — это класс в пакете java.util.*, который следует импортировать. Этот класс имеет четыре конструктора, и в этой статье проиллюстрированы два конструктора.

Публичная древовидная карта ()

Это создает пустой TreeMap. Следующий сегмент кода иллюстрирует это:

TreeMap<Integer,String> tm = new TreeMap<Integer,String>();

tm.put(13, "thirteen"); tm.put(8, "eight"); tm.put(17, "seventeen"); tm.put(1, "one");

tm.put(11, "eleven"); tm.put(15, "fifteen"); tm.put(25, "twenty-five"); tm.put(6, "six");

tm.put(22, "twenty-two"); tm.put(27, "twenty-seven");

Метод put() включает пары ключ/значение в TreeMap. После всего этого TreeMap становится сбалансированным внутри.

Public TreeMap (Map<? extends K,? extends V> m)

Этот метод конструктора создает карту из другой уже созданной карты, как в следующем фрагменте кода:

TreeMap<Integer,String> tm = new TreeMap<Integer,String>();

tm.put(13, "thirteen"); tm.put(8, "eight"); tm.put(17, "seventeen"); tm.put(1, "one");

tm.put(11, "eleven"); tm.put(15, "fifteen"); tm.put(25, "twenty-five"); tm.put(6, "six");

tm.put(22, "twenty-two"); tm.put(27, "twenty-seven");

TreeMap<Integer,String> tm1 = new TreeMap<Integer,String>(tm);

tm1 создается из tm. После всего этого оба TreeMaps внутренне сбалансированы; с первым сбалансированным первым. Балансировка происходит, поскольку ключи включают пары.

Методы карты дерева Java

Публичный V put (ключ K, значение V)

Строго говоря, метод put() не добавляет пару ключ/значение. Он связывает определенное значение с определенным ключом. Если ключ уже существовал в TreeMap с другим значением, значение заменяется новым. Этот метод возвращает старое значение или ноль, если старого значения не было. Применение этого метода было продемонстрировано выше.

Публичный размер()

Этот метод возвращает количество сопоставлений ключ/значение (пар) в TreeMap. Следующий фрагмент кода показывает, как его использовать:

int it = tm.size();

System.out.println(it);

Результат равен 10, что указывает на то, что в этом объекте TreeMap имеется 10 пар ключ/значение.

Public V get (ключ объекта)

Этот метод возвращает значение, соответствующее аргументу, который является ключом. Возвращает null, если ключ не существует. Следующий код иллюстрирует это для пары ключ/значение: 11/»eleven» и для ключа 40, которого не существует:

String val = tm.get(11); String str = tm.get(40);

System.out.print(val + ", "); System.out.print(str + " ");

System.out.println();

Результат:

eleven, null

Открытый набор<K>keySet()

Этот метод возвращает набор ключей, которые находятся в TreeMap. Для отображения ключей необходимо использовать итератор. Следующий сегмент кода для предыдущего TreeMap иллюстрирует это:

Set<Integer> st = tm.keySet();

Iterator<Integer> iter = st.iterator();

while (iter.hasNext()) {

System.out.print(iter.next() + ", ");

}

System.out.println();


Результат:

1, 6, 8, 11, 13, 15, 17, 22, 25, 27,

Возвращаемый список полностью отсортирован (по возрастанию), хотя TreeMap имеет частичную внутреннюю сортировку.

Значения Public Collection<V>()

Это возвращает представление коллекции (список) всех значений в TreeMap без ключей. Для отображения значений необходимо использовать итератор. Следующий сегмент кода для предыдущего TreeMap иллюстрирует это:

Collection<String> col = tm.values();

Iterator<String> iter = col.iterator();

while (iter.hasNext()) {

System.out.print(iter.next() + ", ");

}

System.out.println();


Результат:

one, six, eight, eleven, thirteen, fifteen, seventeen, twenty-two, twenty-five, twenty-seven,

Значения отображаются на основе их полных отсортированных ключей (по возрастанию), хотя TreeMap имеет внутреннюю частичную сортировку.

Открытый набор<Map.Entry<K,V>> entrySet()

Это возвращает набор пар ключ/значение. Чтобы отобразить ключи и соответствующие им значения, необходимо использовать итератор. Следующий сегмент кода для вышеприведенной TreeMap иллюстрирует это:

Set<Map.Entry<Integer,String>> pairs = tm.entrySet();

Iterator<Map.Entry<Integer,String>> iter = pairs.iterator();

while (iter.hasNext()) {

Map.Entry<Integer,String> etry = iter.next();

int in = etry.getKey(); String str = etry.getValue();

System.out.println(in + " => " + str);

}

Результат:

1 => one

6 => six

8 => eight

11 => eleven

13 => thirteen

15 => fifteen

17 => seventeen

22 => twenty-two

25 => twenty-five

27 => twenty-seven

Пары были отображены на основе их полных отсортированных ключей (по возрастанию), хотя TreeMap имеет внутреннюю частичную сортировку.

Вывод

В Java TreeMap — это красно-черное дерево, которое является самобалансирующимся двоичным деревом поиска. В этой статье обсуждались часто используемые методы и конструкция Java TreeMap. Мы надеемся, что вы нашли эту информацию полезной.руководств.

2022-02-12T22:14:55

Java

Рекурсия в Java

Рекурсия в Java — это вызов метода методом внутри метода. Это действие повторяется до тех пор, пока не будет выполнено условие. Метод должен быть методом в классе, отличном от метода в основном классе. Основной класс — это класс, который имеет метод main(). Имя файла Java совпадает с именем основного класса. Статический метод в основном классе все еще можно сделать рекурсивным, но в этой статье это не рассматривается. В этой статье объясняется рекурсия в Java с тремя хорошими примерами.

Подсчет целых чисел от нуля

Рассмотрим файл Java с двумя классами: закрытый класс следующим образом:

class AClass {
        void mthd (int no) {
System.out.print(no); System.out.print(' ');
            no = no + 1;
            if (no < 5)
mthd(no);
        }
    }

Метод, который будет вызывать сам себя, mthd(). Он имеет параметр «int no». Метод находится в классе AClass. Этот метод считает от 0 до 4. Первая строка метода содержит два утверждения. Первый печатает параметр no. Второй печатает пробел справа от напечатанного параметра. В следующей строке к номеру добавляется 1. Следующая строка представляет собой составной оператор if. Есть условие, которое должно быть выполнено. Условие, которое должно быть выполнено, это когда no достигает 5. Если 5 не достигнуто, «mthd(no);» называет себя без добавления 1 к нему.

Основным классом для этого метода может быть,

public class TheClass {
        public static void main(String[] args) {
            int num = 0;
AClass obj = new AClass();
obj.mthd(num);
System.out.println();
        }
    }

Первый оператор в методе main() объявляет целое число, num присваивая ему ноль. Для вызова метода объект должен быть создан из своего класса. Следующий оператор в методе main() создает экземпляр объекта obj из AClass. Оператор after использует этот объект для вызова метода mthd(), передавая ему аргумент num, равный 0. Это начало отсчета. Последний оператор в методе main() печатает новую строку после того, как весь результат был напечатан. Результат:

0 1 2 3 4

Рекурсивный метод mthd() вызывается в первый раз из метода main(). После этого он продолжает вызывать себя, пока не будет выполнено условие.

Такой подсчет можно сделать для любого диапазона. Чтобы достичь этого для любого диапазона, начальный номер диапазона должен быть присвоен num. Вместо 5 для условия if в методе следует ввести число сразу после диапазона.

Добавление диапазона непрерывных заданных чисел

Рассмотрим цифры:

10, 20, 30, 40, 50, 60

Сумма первых 4-х чисел равна 100. То есть: 10+20=30; 30 + 30 = 60; и 60 + 40 = 100. Рекурсивный метод может состоять в добавлении этих чисел к возрастающей сумме до тех пор, пока сумма не станет меньше или равной 100. Чтобы сложить первые пять чисел, рекурсивный метод может состоять в добавлении чисел к возрастающей сумме. sum до тех пор, пока сумма не станет меньше или равна 150.

Стратегия состоит в том, чтобы иметь все эти числа в массиве в методе main(). Затем передайте массив в качестве аргумента рекурсивному методу. Если требуется сложение первых четырех чисел, то при достижении суммы 100 рекурсивный метод должен перестать вызывать себя. Если требуется сложение первых пяти чисел, то при достижении суммы 150 рекурсивный метод должен перестать вызывать себя. Если требуется сложение первых шести чисел, то при достижении суммы 210 рекурсивный метод должен перестать вызывать себя.

Класс для этого рекурсивного метода может быть:

    class AClass {
        int sum = 0, i = 0;
        void mthd (int[] arry) {
            sum = sum + arry[i];
i = i + 1;
            if (sum < 100)
mthd(arry);
        }
    }

Это для сложения первых четырех чисел. В классе есть два поля: sum и i. i предназначен для перебора массива, начиная с индекса 0. Первый оператор рекурсивного метода, mthd(), добавляет следующее число к сумме, которая изначально равна нулю. Следующий оператор увеличивает i на 1 для следующего индекса массива следующего вызова. Оператор после является составным оператором if. Условие здесь — сумма не должна быть выше 100. Итак, при каждом вызове того, что сумма не до 100 (или выше), метод вызывается снова, передавая тот же массив. В этой ситуации условие находится в конце реализации метода.

Класс main() для этого может быть:

public class TheClass {
        public static void main(String[] args) {
int[] arr = new int[]{10, 20, 30, 40, 50, 60};
AClass obj = new AClass();
obj.mthd(arr);
System.out.println(obj.sum);
        }
    }

Первый оператор в методе main() создает экземпляр массива с его элементами. Второй оператор создает экземпляр объекта для AClass. Оператор после вызывает рекурсивный метод, передавая массив в качестве аргумента. Это первый вызов рекурсивного метода. После этого метод будет вызывать сам себя до тех пор, пока не будет достигнута необходимая сумма. Последний оператор печатает окончательную сумму. Выход для этого случая равен 100.

Факториал

Факториал 0, записанный как 0!, равен 1. Факториалы 5, 4, 3, 2, 1 следующие:

Factorial of 5 = 5 X 4 X 3 X 2 X 1 X 0! = 120

Factorial of 4 = 4 X 3 X 2 X 1 X 0! = 24

Factorial of 3 = 3 X 2 X 1 X 0! = 6

Factorial of 2 = 2 X 1 X 0! = 2

Factorial of 1 = 1 X 0! = 1

Программу можно написать так, что когда число передается рекурсивному методу, рекурсивный метод, в конце концов, возвращает результирующий факториал. Обратите внимание, что факториал можно вычислить до 1 вместо 0, и результат останется тем же.

Класс для рекурсивного метода может быть:

    class AClass {
        int mthd (int no) {
          if (no == 1)      
            return 1;
          else      
return(no * mthd(no-1));    
        }
    }

Все тело метода представляет собой составное условие if. Если число, факториал которого необходим, равно 1, то будет возвращено 1, так как факториал 1 равен 1. Если число больше 1, то все умножения должны быть выполнены, начиная с самого числа, уменьшившись на 1 единицу.

Результат получается, когда все умножение сделано. Возвращаемое выражение здесь является вызовом метода. Его аргумент является произведением числа и рекурсивного метода.

Предположим, что число, факториал которого нужен, равно 5, тогда аргумент первого обратного вызова будет:

5 X mthd(4)

Это выражение будет зарезервировано в памяти, и следующий вызов будет

5 X 4 X mthd(3)

Это выражение будет зарезервировано в памяти, и следующий вызов будет

5 X 4 X 3 X mthd(2)

Это выражение будет зарезервировано в памяти, и следующий вызов будет

5 X 4 X 3 X 2 X mthd(1)

Теперь mthd(1) возвращает 1 из-за оператора if-part «if (no == 1) return 1;», в результате чего

5 х 4 х 3 х 2 х 1 = 120

для окончательного возвращаемого значения.

Основным классом для этого может быть:

public class TheClass {
        public static void main(String[] args) {
AClass obj = new AClass();
            int ret = obj.mthd(5);
System.out.println(ret);
        }
    }

С аргументом 5 для первого вызова в методе main() окончательное возвращаемое значение равно 120.

Вывод

Рекурсия в Java — это вызов метода методом внутри метода. Это действие повторяется до тех пор, пока не будет выполнено условие.

2022-02-09T22:41:39

Java