# Java 数组的知识及求最大值
## 1. 引言
在编程中，数组是一种存储多个相同类型数据的数据结构。它能够提供方便而高效的数据存储和访问方式，是编程中常用的一种数据结构。在本文中，我们将探索 Java 数组的知识，并演示如何使用数组来求解最大值问题。
## 2. Java 数组简介
数组是 Java 中的一种复合数据类型，它可以存储多个相同类型的元素。数组的使用可以提高代码的可读性和效率
原创
2023-08-05 03:04:57
73阅读
package Day;
public class ArrayMaxDme1 {
public static void main(String[] args) {
//存一个数组中 寻找最大值
//定义一个数组 0,1,2,3,4,5
int[] arr ={0,15,2000,10000,100,4000};
//定义一个
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2023-06-03 00:29:32
249阅读
# Java 数组求最大值的探索
在编程语言中，数组是一种非常常见的数据结构。在Java中，数组可以存储固定大小的同类型元素，常常用于处理大量数据。在众多需求中，求数组的最大值是一项基本而重要的技能。本文将通过一个详细的例子来演示如何在Java中实现数组求最大值的功能，并配合可视化的旅行图和状态图，使得这一过程更加清晰易懂。
## 数组的定义与初始化
首先，在Java中，我们可以定义和初始化
原创
2024-09-03 05:11:35
103阅读
public class demo1 {
public static void main(String[] args) {
// num
System.out.println(num());
}
public static int num(){
// 定义一个数组
int [] arr = {1,3,2,5};
/
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2023-06-05 14:03:03
127阅读
public class Test1 { public static void main(String[] args) { // 需求：求最大值 int[] nums = {1, 3, 12, 6, 5}; // 定义最大值 int maxNum = nums[0]; // 遍历成员 for (int i =
原创
2023-02-24 14:29:13
249阅读
标题java中数组求最大值算法import java.util.Arrays;
//求数组中的最大值
public class MaxOfArray {
public static void main(String[] args) {
/*
* 找最大值算法
* 1.假设第一个元素为最大值
* int max=arr[]；
* 2.遍历剩余元素，将剩余元
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2023-05-29 15:00:15
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概述程序调用自身的编程技巧称为递归( recursion)。递归做为一种算法在程序设计语言中广泛应用。递归有直接递归和间接递归•直接递归：函数在执行过程中调用本身。•间接递归：函数在执行过程中调用其它函数再经过这些函数调用本身。•表达方式：•递归算法有四个特性：(1)必须有可最终达到的终止条件，否则程序将陷入无穷循环；(2)子问题在规模上比原问题小，或更接近终止条件；(3)子问题可通过再次递归调用
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2023-09-21 23:12:18
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Binary Index Tree，关于它的基本应用可参考Topcoder上的这篇Tutorial.树状数组可以看作一个受限制的线段树，它维护一个数组，最经典的树状数组支持的基本操作有两个：(1)改变某一个元素的值 (2)查询某一个区间内所有元素的和。在此基础上，经过简单的变形可以变成支持另一组操作：(1)把一个区间内所有元素都加上一个值 (2)查询某一个元
通过定义变量，初始化值为数组中的第一个值，然后循环、判断，再次赋值给定义的变量，返回之。 public static void main(String[] args) {
int[] arr = {3, 54, 456, 342, 2798};//数组
int max = getMax(arr);//调用获取最大值的方法
System.out.print("max="
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2023-05-25 11:12:17
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求数组中的最大值 该函数的功能是 在L和R范围上返回最大值1、 L=R表示就一个数 最大值是它自己2、如果不止一个数 就求中点的位置一般的写法是 (L+R)/2但这些写有问题 如果数组长度很大 L+R可能会溢出溢出之后 结果可能为负值可以写成 L + (R-L)/2(R-L)/2 表示 L ～ R 之间距离的一半L 加上 一半的距离 也是 L ~ R 的中点这个结果是不溢出的 因为 L、R都不溢
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2023-07-07 18:24:26
212阅读
#pragma warning(disable:4996)#include<stdio.h>int main(){ int q[] = { -1,-2,-3,-4,-5,-6,-7,-8,-9,-10 }; int m = q[0]; int z = sizeof(q) / sizeof(q[0]); int i = 0; for (i = 1;i <= z;i++)
原创
2022-11-23 23:29:52
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java中数组中求最大值public class Max {
public static void main(String[] args) {
double[] myList = {1.9, 2.9, 3.4, 3.5,10,11,15,100,-1,-4.5}; //定义一维数组
double num = myList[0]; //0为第一个数组下标
for (int i = 0; i
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2023-05-31 19:51:23
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package zzx.base.maxmin;
public class MaxMin {
/**
*
* @param arr
* @return 定义一个获取数组最大值的静态方法
*/
public static int getMax(int[] arr) {
// 定义一个参照物
int max = arr[0];
//遍历数组
for (int i =
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2023-06-02 20:12:49
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在编写这篇博文时，我专注于如何在 Java 中求解二维数组的最大值这一问题。接下来，我将详细描述解决这个问题的过程，包括环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、排错指南和扩展应用等部分。
在环境准备方面，我使用了以下的软硬件配置：
- 软件要求：Java Runtime Environment (JRE) 1.8或更高版本，文本编辑器（如 IntelliJ IDEA或Eclipse）
- 硬件要
算法提高 求最大值时间限制：1.0s 内存限制：256.0MB问题描述给n个有序整数对ai bi，你需要选择一些整数对 使得所有你选定的数的ai+bi的和最大。并且要求你选定的数对的ai之和非负，bi之和非负。输入格式输入的第一行为n，数对的个数以下n行每行两个整数 ai bi输出格式输出你选定的数对的ai+bi之和样例输入5-403 -625-847 901-624 -708-29
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2024-06-11 16:56:04
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Java基础之：方法重载与可变参数方法重载方法重载，解决了两个问题，第一：起名的问题，第二：记名的问题。实现方法：在同一个类中声明多个名字相同的成员方法，但它们的形参(形式参数)列表不一样。简单案例1：1.打印 等边三角形 ，矩形 ，立方体 简单案例import java.util.Scanner;
public class MethodOverloading
{
public static vo
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2024-07-26 17:32:23
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1、简述 HashMap是java语言中非常典型的数据结构，也是我们平常用的最多的的集合类之一。它的底层是通过一个单向链表（Node<k,v>）数组（也称之为桶bucket，数组的长度也叫做桶深）来实现的。它内部有以下成员变量 static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4; // aka 16 内部数组的默认初始
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2023-07-26 22:15:44
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编写一个函数maxmin(f, a, b, n=1000)以查找最大值区间上数学函数f(x)的最小值介于a和b之间。以下测试程序from math import cos, piprint maxmin(cos, -pi/2, 2*pi, 100001)应该写出来(1.0, -1.0).maxmin函数可以计算一组n等距坐标在存储在列表中的a和b之间，然后在指向x，并将值存储在另一个列表y中。Pyt
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2023-05-27 22:32:02
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hash表容量确定：实例化一个hashMap，其容量设为n，最终hash数组的大小会分配不小于n的，且最小的2的整数次方的数。这个数的计算方式如下：// 由于hash表的容量上限为int的最大值，亦即2的32次方；
// 所以将n的二进制按16位的长度分段，做高低分区。
// 对于n的二进制数，最高的为1的位置，向右排，若全为1，这个右侧全1对齐的数加上1，就是hash表的容量。
k = n -
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2023-07-23 23:32:39
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代码如下：public class Practice{
//找
最大值
public static int max(int [] array){
int max=0;
int i=0;
for(i=0;i<array.length;i++){
if(array[i]>max){
max=array[i];
}
}
return max;
}
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2023-06-02 15:14:38
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