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深入理解Java编程思想(第三版)中文版

下载需积分: 2 | 3.82MB | 更新于2025-06-17 | 138 浏览量 | 8 下载量 举报 收藏
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《Thinking in Java 3中文版》是Bruce Eckel编写的经典Java编程教材《Thinking in Java》的第三版中文翻译版。这本书被广大Java学习者视为学习Java语言的启蒙之作,因其对Java语言深刻的思考和系统全面的介绍而受到推崇。 知识点一:Java语言概述 Java是一种高级的面向对象的编程语言,它强调跨平台的可移植性,即“一次编写,到处运行”。Java在设计上吸收了C++的许多优点,但为了更容易地使用,它摒弃了C++中的一些复杂特性,如指针运算、结构、联合以及多继承等。Java提供了一个相对简单的类系统、异常处理机制和垃圾回收机制,使得程序更加健壮和易于维护。 知识点二:面向对象编程(OOP) 《Thinking in Java》深入浅出地介绍了面向对象编程的基本概念,包括类与对象、封装、继承和多态等。面向对象编程的核心思想是将数据和方法封装在对象内部,通过对象的接口与外界通信。封装保证了对象的内部状态不可直接访问,只能通过公开的方法进行操作,增强了代码的模块性和安全性。继承允许新的类复用现有类的属性和方法,提高了代码的重用性和扩展性。多态则是指同一个方法在不同的对象中有不同的实现,这增加了程序的灵活性。 知识点三:Java基础语法 该书对Java的基本语法进行了详尽的讲解,从基本数据类型到复杂的控制结构,都给出了明确的示例和解释。例如,Java中的数据类型分为基本类型和引用类型,基本类型包括整型、浮点型、字符型和布尔型等,而引用类型则包括类、接口、数组等。控制结构包括条件判断语句(if-else)和循环控制语句(for、while、do-while),这些控制结构帮助编写出能够处理复杂逻辑的代码。 知识点四:Java核心类库 《Thinking in Java》对Java的核心类库进行了系统的介绍,包括java.lang包中的类(如String、Math、Integer等)、java.util包中的集合框架、输入输出(I/O)系统、异常处理以及多线程编程等。集合框架提供了List、Set、Map等多种数据结构的实现,极大地简化了数据的存储和操作。Java I/O系统支持面向流和面向缓冲的I/O操作,可以进行数据的读取、写入以及转换。异常处理机制帮助程序更加健壮,多线程编程则提升了程序的并发处理能力。 知识点五:设计模式 虽然《Thinking in Java》不是专门讲解设计模式的书籍,但作者在书中对一些基本的设计模式进行了介绍,比如单例模式、工厂模式和策略模式等。设计模式是软件开发中解决问题的一种最佳实践,它们是在面向对象编程实践中形成的一些可复用的代码模板。掌握设计模式对于提升软件设计水平、编写可维护和可扩展的代码至关重要。 知识点六:深入理解Java虚拟机(JVM) 《Thinking in Java》也对Java虚拟机(JVM)做了基础介绍,有助于读者理解Java程序如何在不同操作系统上运行。JVM是运行Java程序的关键,它负责将Java字节码转换成特定操作系统上的机器码执行。了解JVM对深入理解Java性能优化、垃圾回收机制以及类加载机制等都有着重要作用。 知识点七:高级话题 作为一本详尽的Java教材,《Thinking in Java》还包含了泛型编程、注解、反射、网络编程、数据库访问(JDBC)等高级话题的讨论。这些内容帮助读者构建完整的Java应用程序,并能够处理复杂的应用场景,如动态类型信息的使用、代码的动态生成和执行以及网络和数据库的交互。 总结而言,《Thinking in Java》不仅是一本入门级的教材,它也深入探讨了Java的高级特性和编程实践。通过对这本书的学习,读者不仅能够掌握Java的基本语法和面向对象编程原理,还能获得解决实际编程问题的能力,为进一步学习和使用Java进行专业开发打下坚实的基础。

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资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/c705392404e8 在本项目中,我们聚焦于“天池-零基础入门数据挖掘-心跳信号分类预测-EDA分析全过程-代码.rar”这一主题。该压缩包涵盖了一次针对心跳信号分类预测的数据挖掘实践,涉及数据的初步探索性分析(Exploratory Data Analysis, EDA)以及相关代码。 “天池”通常指阿里巴巴天池大数据竞赛平台,这是一个提供各类数据竞赛的平台,旨在助力数据科学家和初学者提升技能并解决实际问题。此数据挖掘任务可能是一项竞赛项目,要求参赛者对心跳信号进行分类预测,例如用于诊断心脏疾病或监测健康状况。EDA是数据分析的关键环节,其目的是通过可视化和统计方法深入了解数据的特性、结构及潜在模式。项目中的“task2 EDA.ipynb”很可能是一个 Jupyter Notebook 文件,记录了使用 Python 编程语言(如 Pandas、Matplotlib 和 Seaborn 等库)进行数据探索的过程。EDA 主要包括以下内容:数据加载,利用 Pandas 读取数据集并检查基本信息,如行数、列数、缺失值和数据类型;描述性统计,计算数据的中心趋势(平均值、中位数)、分散度(方差、标准差)和分布形状;可视化,绘制直方图、散点图、箱线图等,直观呈现数据分布和关联性;特征工程,识别并处理异常值,创建新特征或对现有特征进行转换;相关性分析,计算特征之间的相关系数,挖掘潜在关联。 “example.html”可能是一个示例报告或结果展示,总结了 EDA 过程中的发现,以及初步模型结果,涵盖数据清洗、特征选择、模型训练和验证等环节。“datasets”文件夹则包含用于分析的心跳信号数据集,这类数据通常由多个时间序列组成,每个序列代表一个个体在一段时间内的 ECG 记录。分析时需了解 ECG 的生理背景,如波
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