java泛型介绍

38b492fefcd1411e857801a414cb0374.jpg

 

Java 泛型是 JDK 5 引入的一个特性,它允许我们在定义类、接口和方法时使用类型参数,从而使代码更加灵活和类型安全。泛型的主要目的是在编译期提供类型参数,让程序员能够在编译期间就捕获类型错误,而不是在运行时才发现。这样做提高了代码的可读性和安全性,因为我们可以确信代码在运行时不会出现类型转换错误。

 

使用泛型的几个优点包括:

 

- **类型安全**:泛型提供了编译时类型检查,这意味着在编译阶段就可以捕捉到潜在的类型错误,而不是等到运行时才发现。

- **代码复用性**:由于泛型可以应用于任意层次的抽象,我们可以写出更加通用的代码,这些代码可以在不同的数据类型之间复用。

- **可读性**:泛型使得代码更容易理解和维护,因为它们明确表达了操作的数据类型。

 

然而,Java 泛型也有一些限制和挑战:

 

- **类型擦除**:Java 的泛型是在运行时通过类型擦除来实现的,这意味着在运行时,所有泛型类型的具体类型信息都会丢失。这就导致了一些限制,比如无法直接实例化泛型类型的对象,因为编译器不知道具体的类型是什么。

- **类型擦除的限制**:由于类型擦除,我们不能在运行时获取泛型的具体类型信息,这可能导致类型转换错误。例如,如果我们尝试从一个泛型集合中取出元素,而没有正确地声明泛型的类型,则可能会引发 `ClassCastException`。

- **类型擦除的挑战**:另一个挑战是如何在运行时区分不同泛型的实例。例如,如果我们有两个泛型集合 `List<String>` 和 `List<Integer>`,在运行时它们会被当作 `List` 对待,这可能会导致类型混淆。

- **通配符的使用**:通配符(?)可以用来表示未知类型,但它们也有自己的限制。例如,我们不能向带有通配符的集合中插入任何类型的对象,除非我们完全确定它们兼容。

 

在实际项目中,我们会根据具体情况决定是否使用泛型。在某些情况下,使用泛型可以大大提高代码的质量和灵活性;但在其他情况下,过多的泛型可能会导致代码过于复杂,特别是在需要反射或者其他高级类型操作的时候。

 

总的来说,虽然泛型带来了许多便利,但它也需要谨慎使用,并且需要注意它的限制。在设计 API 或者库时,需要权衡其带来的好处和潜在的复杂性。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:/a/568332.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系我们进行投诉反馈qq邮箱809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

C语言学习/复习30--结构体的声明/初始化/typedef改名/内存对齐大小计算

一、自定义数据类型 二、结构体 1.结构体的定义&#xff08;与数组相对比&#xff09; 2.结构体全局/局部变量的定义 3.typedef对结构体改名 4.匿名结构体类型的声明 注意事项1&#xff1a; 匿名后必须立即创建结构体变量 、 5.结构体与链表节点定义 注意事项1&…

Python基础07-高级列表推导式和Lambda函数

在Python中&#xff0c;列表推导式和Lambda函数是处理数据的强大工具。本文将介绍如何使用嵌套列表推导式、带有条件的列表推导式、多可迭代对象的列表推导式、Lambda函数、在列表推导式中使用Lambda函数、用于展平嵌套列表的列表推导式、对元素应用函数、使用Lambda函数与Map和…

Arena-Hard:开源高质量大模型评估基准

开发一个安全、准确的大模型评估基准通常需要包含三个重要内容&#xff1a;1&#xff09;稳定识别模型的能力&#xff1b;2&#xff09;反映真实世界使用情况中的人类偏好&#xff1b;3&#xff09;经常更新以避免过拟合或测试集泄漏。 但传统的基准测试通常是静态的或闭源的&…

程序员缓解工作压力小技巧

文章目录 1. 规划时间和任务2. 学会放松和调节情绪3. 培养兴趣爱好4. 保持健康的生活方式总结 当面对程序员这样需要高度精神集中和持续创新的工作时&#xff0c;缓解工作压力是至关重要的。下面分享一些我个人的经验和方法&#xff0c;希望能对大家有所帮助&#xff1a; 1. 规…

如何让AI生成自己喜欢的歌曲-AI音乐创作的正确方式 - 第507篇

历史文章 AI音乐&#xff0c;8大变现方式——Suno&#xff1a;音乐版的ChatGPT - 第505篇 日赚800&#xff0c;利用淘宝/闲鱼进行AI音乐售卖实操 - 第506篇 导读 在使用AI生成音乐&#xff08;AI写歌&#xff09;的时候&#xff0c;你是不是有这样的困惑&#xff1a; &…

线性模型算法

简介 本文章介绍机器学习中的线性模型有关内容&#xff0c;我将尽可能做到详细得介绍线性模型的所有相关内容 前置 什么是回归 回归的就是整合&#xff0b;预测 回归处理的问题可以预测&#xff1a; 预测房价 销售额的预测 设定贷款额度 可以根据事物的相关特征预测出对…

模型部署的艺术:让深度学习模型跃入生产现实

模型部署的艺术&#xff1a;让深度学习模型跃入生产现实 1 引言 1.1 部署的意义&#xff1a;为何部署是项目成功的关键 在深度学习项目的生命周期中&#xff0c;模型的部署是其成败的关键之一。通常&#xff0c;一个模型从概念构思、数据收集、训练到优化&#xff0c;最终目的…

【UML建模】用例图

1 参与者 参与者的概念&#xff1a; 指系统以外的、需要使用系统或与系统交互的外部实体 可以分为&#xff1a;人、外部设备、外部系统 参与者的图形符号&#xff1a; 例 3.1 在一个银行业务系统中&#xff0c;可能会有以下参与者 客户 &#xff1a;在银行业务系统中办理…

详细分析MySQL中的distinct函数(附Demo)

目录 前言1. 基本知识2. 基础Demo3. 进阶Demo 前言 该函数主要用于去重&#xff0c;对于细节知识&#xff0c;此文详细补充说明 1. 基本知识 DISTINCT 是一种用于查询结果中去除重复行的关键字 在查询数据库时&#xff0c;可能会得到重复的结果行&#xff0c;但有时只需要这…

奇妙的探索——偶然发现的bug

今天想在腾讯招聘官网找几个前端的岗位投一下&#xff0c;最近自己也在找工作&#xff0c;结果简历还没有投出去&#xff0c;就发现了腾旭招聘官网的3个前端bug。 1.有时候鼠标hover还没有滑倒下拉选框的菜单上&#xff0c;就消失了&#xff0c;消失的太快了&#xff0c;根本点…

揭秘App广告变现,如何轻松赚取额外收入?

揭秘App广告变现&#xff0c;如何轻松赚取额外收入&#xff1f; 在移动互联网高速发展的今天&#xff0c;APP广告变现已经成为了众多开发者和公司的主要盈利方式。但是&#xff0c;如何让一个APP实现高效的广告变现呢&#xff1f;这是一门大学问&#xff0c;需要我们用心去揣摩…

聚观早报 | TCL召开电视新品发布会;OceanBase 4.3发布

聚观早报每日整理最值得关注的行业重点事件&#xff0c;帮助大家及时了解最新行业动态&#xff0c;每日读报&#xff0c;就读聚观365资讯简报。 整理丨Cutie 4月22日消息 TCL召开电视新品发布会 OceanBase 4.3发布 科大讯飞推出耳背式助听器 F1联想中国大奖赛开赛 蔚来展…

个人博客建设必备:精选域名和主机的终极攻略

本文目录 &#x1f30f;引言&#x1f30f;域名的选择&#x1f315;域名的重要性品牌识别营销和宣传可访问性和易记性信任和权威感搜索引擎优化&#xff08;SEO&#xff09;未来的灵活性和扩展性保护品牌 &#x1f315;如何选择域名&#x1f315;工具与资源分享国内的主流域名注…

C++ 性能分析的实战指南(gperftools工具)[建议收藏]

文章目录 使用gperftools进行 C 性能分析的实战指南一、编译安装 gperftools1. 下载源代码&#xff1a;2. 编译和安装&#xff1a; 二、编写测试程序三、使用 gperftools 代码示例四、查看分析结果五、一份实际代码实例及实操1.代码实例2.操作命令3.结果分析根据上述数据&#…

我有一种不完美的完美主义,必须要有缺点,没有缺点就是不完美的

《程客有话说》是我们最新推出的一个访谈栏目&#xff0c;邀请了一些国内外有趣的程序员来分享他们的经验、观点与成长故事&#xff0c;我们尝试建立一个程序员交流与学习的平台&#xff0c;也欢迎大家推荐朋友或自己来参加我们的节目&#xff0c;一起加油。 本期我们邀请的程…

App Inventor 2 如何预览PDF文档?

预览PDF文档的方式 你可以使用Activity启动器查看已存储在你的设备上的 pdf 文档&#xff0c;也可以使用Web客户端通过网址URL打开 pdf 文档。 App Inventor 2 可以使用 .pdf 扩展名从程序包资产中查看 pdf 文件&#xff0c;不再需要外部 pdf 查看器&#xff01; 代码如下&a…

二进制,八进制,十六进制 开头的标识符号

1、引言 每个进制开头的标识符号容易忘&#xff0c;写篇小小博客&#xff0c;拯救一下俺的小脑袋瓜子。 2、进制开头标识符号

Ts类型体操详讲 之 extends infer (下)

目录 1、函数 &#xff08;1&#xff09;提取参数类型 &#xff08;2&#xff09;提取返回值类型 2、构造器 &#xff08;1&#xff09;提取构造器返回值 &#xff08;2&#xff09;提取构造器参数类型 3、索引类型 本章我们继续上节的内容继续&#xff0c;展示我们对ex…

干货教程【AI篇】| 文字生成视频工具图文详细使用教程及整合包下载

需要这个工具整合包的小伙伴可以关注一下文章底部公众号&#xff0c;回复关键词【wzsp】即可获取&#xff0c;双击即可使用无需本地部署。 使用教程 首先我们从链接下载到这个zip压缩文件&#xff1a; 然后我们解压之后进入文件夹&#xff0c;出现下面的界面&#xff1a; 我…

自然语言处理: 第二十八章大模型基底之llama3

项目地址: meta-llama/llama3: The official Meta Llama 3 GitHub site 前言 LLaMa系列一直是人们关注的焦点&#xff0c;Meta在4月18日发布了其最新大型语言模型 LLaMA 3。该模型将被集成到其虚拟助手Meta AI中。Meta自称8B和70B的LLaMA 3是当今 8B 和 70B 参数规模的最佳模…