编写高质量代码:改善Java程序的151个建议 (第2章 基本类型)

来源:互联网 发布:ubuntu安装php 编辑:程序博客网 时间:2024/05/29 11:04

第2章 基本类型

不积跬步,无以至千里;

不积小流,无以成江海。

—荀子《劝学篇》

Java中的基本数据类型(Primitive Data Types)有8个:byte、char、short、int、long、float、double、boolean,它们是Java最基本的单元,我们的每一段程序中都有它们的身影,但我们对如此熟悉的“伙伴”又了解多少呢?

积少成多,积土成山,本章我们就来一探这最基本的8个数据类型。


建议21: 用偶判断,不用奇判断

判断一个数是奇数还是偶数是小学里学的基本知识,能够被2整除的整数是偶数,不能被2整除的是奇数,这规则简单又明了,还有什么好考虑的?好,我们来看一个例子,代码如下:

  1. public class Client {  
  2.      public static void main(String[] args) {  
  3.           //接收键盘输入参数  
  4.           Scanner input = new Scanner(System.in);  
  5.           System.out.print("请输入多个数字判断奇偶:");  
  6.           while(input.hasNextInt()){  
  7.             int i = input.nextInt();  
  8.             String str =i+ "->" + (i%2 ==1?"奇数":"偶数");  
  9.             System.out.println(str);  
  10.           }  
  11.      }  

输入多个数字,然后判断每个数字的奇偶性,不能被2整除就是奇数,其他的都是偶数,完全是根据奇偶数的定义编写的程序,我们来看看打印的结果:
  1. 请输入多个数字判断奇偶:1 2 0 -1 -2  
  2. 1->奇数  
  3. 2->偶数  
  4. 0->偶数  
  5. -1->偶数  
  6. -2->偶数 

前三个还很靠谱,第四个参数﹣1怎么可能会是偶数呢,这Java也太差劲了,如此简单的计算也会错!别忙着下结论,我们先来了解一下Java中的取余(%标示符)算法,模拟代码如下:
  1. //模拟取余计算,dividend被除数,divisor除数  
  2. public static int remainder(int dividend,int divisor){  
  3.      return dividend - dividend / divisor * divisor;  

看到这段程序,相信大家都会心地笑了,原来Java是这么处理取余计算的呀。根据上面的模拟取余可知,当输入-1的时候,运算结果是-1,当然不等于1了,所以它就被判定为偶数了,也就是说是我们的判断失误了。问题明白了,修正也很简单,改为判断是否是偶数即可,代码如下:
  1. i%2 ==0?"偶数":"奇数" 

注意 对于基础知识,我们应该“知其然,并知其所以然”。


建议22: 用整数类型处理货币

在日常生活中,最容易接触到的小数就是货币,比如你付给售货员10元钱购买一个9.60元的零食,售货员应该找你0.4元也就是4毛钱才对,我们来看下面的程序:

  1. public class Client {  
  2.      public static void main(String[] args) {  
  3.           System.out.println(10.00-9.60) ;  
  4.      }  

我们期望的结果是0.4,也应该是这个数字,但是打印出来的却是0.40000000000000036,这是为什么呢?

这是因为在计算机中浮点数有可能(注意是可能)是不准确的,它只能无限接近准确值,而不能完全精确。为什么会如此呢?这是由浮点数的存储规则所决定的,我们先来看0.4这个十进制小数如何转换成二进制小数,使用“乘2取整,顺序排列”法(不懂?这就没招了,太基础了),我们发现0.4不能使用二进制准确的表示,在二进制数世界里它是一个无限循环的小数,也就是说,“展示”都不能“展示”,更别说是在内存中存储了(浮点数的存储包括三部分:符号位、指数位、尾数,具体不再介绍),可以这样理解,在十进制的世界里没有办法准确表示1/3,那在二进制世界里当然也无法准确表示1/5(如果二进制也有分数的话倒是可以表示),在二进制的世界里1/5是一个无限循环小数。

各位要说了,那我对结果取整不就对了吗?代码如下:

  1. public class Client {  
  2.      public static void main(String[] args) {  
  3.           NumberFormat f = new DecimalFormat("#.##");  
  4.           System.out.println(f.format(10.00-9.60));  
  5.      }  

打印出结果是0.4,看似解决了,但是隐藏了一个很深的问题。我们来思考一下金融行业的计算方法,会计系统一般记录小数点后的4位小数,但是在汇总、展现、报表中,则只记录小数点后的2位小数,如果使用浮点数来计算货币,想想看,在大批量的加减乘除后结果会有多大的差距(其中还涉及后面会讲到的四舍五入问题)!会计系统要的就是准确,但是却因为计算机的缘故不准确了,那真是罪过。要解决此问题有两种方法:

(1)使用BigDecimal

BigDecimal是专门为弥补浮点数无法精确计算的缺憾而设计的类,并且它本身也提供了加减乘除的常用数学算法。特别是与数据库Decimal类型的字段映射时,BigDecimal是最优的解决方案。

(2)使用整型

把参与运算的值扩大100倍,并转变为整型,然后在展现时再缩小100倍,这样处理的好处是计算简单、准确,一般在非金融行业(如零售行业)应用较多。此方法还会用于某些零售POS机,它们的输入和输出全部是整数,那运算就更简单。



建议23: 不要让类型默默转换

我们出一个小学生的题目给大家做做看,光速是每秒30万公里,根据光线旅行的时间,计算月亮与地球、太阳与地球之间的距离。代码如下:

  1. public class Client {  
  2.     //光速是30万公里/秒,常量  
  3.     public static final int LIGHT_SPEED = 30 * 10000 * 1000;  
  4.     public static void main(String[] args) {  
  5.            System.out.println("题目1:月亮光照射到地球需要1秒,计算月亮和地球的距离。");  
  6.            long dis1 = LIGHT_SPEED * 1;  
  7.            System.out.println("月亮与地球的距离是:" + dis1 + " 米");  
  8.            System.out.println("--------------------------------------------");  
  9.            System.out.println("题目2:太阳光照射到地球上需要8分钟,计算太阳到地球的距离。");  
  10.            //可能要超出整数范围,使用long型  
  11.            long dis2 = LIGHT_SPEED * 60 * 8;  
  12.            System.out.println("太阳与地球的距离是:" + dis2 + " 米");  
  13.     }  

估计你要鄙视了,这种小学生乘法计算有什么可做的。不错,确实就是一个乘法运算,我们运行一下看看结果:
  1. 题目1:月亮光照射到地球需要1秒,计算月亮和地球的距离。  
  2. 月亮与地球的距离是:300000000 米  
  3. --------------------------------------------  
  4. 题目2:太阳光照射到地球上需要8分钟,计算太阳到地球的距离。  
  5. 太阳与地球的距离是:-2028888064 米 

太阳和地球的距离竟然是负的,诡异。dis2不是已经考虑到int类型可能越界的问题,并使用了long型吗,为什么还会出现负值呢?

那是因为Java是先运算然后再进行类型转换的,具体地说就是因为disc2的三个运算参数都是int类型,三者相乘的结果虽然也是int类型,但是已经超过了int的最大值,所以其值就是负值了(为什么是负值?因为过界了就会从头开始),再转换成long型,结果还是负值。

问题知道了,解决起来也很简单,只要加个小小的“L"即可,代码如下:

  1. long dis2 = LIGHT_SPEED * 60L * 8; 

60L是一个长整型,乘出来的结果也是一个长整型(此乃Java的基本转换规则,向数据范围大的方向转换,也就是加宽类型),在还没有超过int类型的范围时就已经转换为long型了,彻底解决了越界问题。在实际开发中,更通用的做法是主动声明式类型转化(注意不是强制类型转换),代码如下:
  1. long dis2 = 1L * LIGHT_SPEED * 60 * 8; 

既然期望的结果是long型,那就让第一个参与运算的参数也是long型(1L)吧,也就是明说“嗨,我已经是长整型了,你们都跟着我一起转为长整型吧”。

注意 基本类型转换时,使用主动声明方式减少不必要的Bug。



建议24: 边界,边界,还是边界

某商家生产的电子产品非常畅销,需要提前30天预订才能抢到手,同时它还规定了一个会员可拥有的最多产品数量,目的是防止囤积压货肆意加价。会员的预定过程是这样的:先登录官方网站,选择产品型号,然后设置需要预订的数量,提交,符合规则即提示下单成功,不符合规则提示下单失败。后台的处理逻辑模拟如下:

  1. public class Client {  
  2.      //一个会员拥有产品的最多数量  
  3.      public final static int LIMIT = 2000;  
  4.      public static void main(String[] args) {  
  5.           //会员当前拥有的产品数量  
  6.           int cur = 1000;  
  7.           Scanner input = new Scanner(System.in);  
  8.           System.out.print("请输入需要预定的数量:");  
  9.           while(input.hasNextInt()){  
  10.             int order = input.nextInt();  
  11.             //当前拥有的与准备订购的产品数量之和  
  12.             if(order>0 && order+cur<=LIMIT){  
  13.                 System.out.println("你已经成功预定的"+order+"个产品!");  
  14.             }else{  
  15.                 System.out.println("超过限额,预订失败!");  
  16.             }  
  17.         }  
  18.     }  

这是一个简易的订单处理程序,其中cur代表的是会员已经拥有的产品数量,LIMIT是一个会员最多拥有的产品数量(现实中这两个参数当然是从数据库中获得的,不过这里是一个模拟程序),如果当前预订数量与拥有数量之和超过了最大数量,则预订失败,否则下单成功。业务逻辑很简单,同时在Web界面上对订单数量做了严格的校验,比如不能是负值、不能超过最大数量等,但是人算不如天算,运行不到两小时数据库中就出现了异常数据:某会员拥有产品的数量与预订数量之和远远大于限额。怎么会这样?程序逻辑上不可能有问题呀,这是如何产生的呢?我们来模拟一下,第一次输入:

  1. 请输入需要预定的数量:800  
  2. 你已经成功预定的800个产品! 

这完全满足条件,没有任何问题,继续输入:
  1. 请输入需要预定的数量:2147483647  
  2. 你已经成功预定的2147483647个产品! 

看到没,这个数字远远超过了2000的限额,但是竟然预订成功了,真是神奇!

看着2147483647这个数字很眼熟?那就对了,它是int类型的最大值,没错,有人输入了一个最大值,使校验条件失效了,Why?我们来看程序,order的值是2147483647,那再加上1000就超出int的范围了,其结果是-2147482649,那当然是小于正数2000了!一句话可归结其原因:数字越界使检验条件失效。

在单元测试中,有一项测试叫做边界测试(也有叫做临界测试),如果一个方法接收的是int类型的参数,那以下三个值是必测的:0、正最大、负最小,其中正最大和负最小是边界值,如果这三个值都没有问题,方法才是比较安全可靠的。我们的例子就是因为缺少边界测试,致使生产系统产生了严重的偏差。

也许你要疑惑了,Web界面既然已经做了严格的校验,为什么还能输入2147483647这么大的数字呢?是否说明Web校验不严格?错了,不是这样的,Web校验都是在页面上通过JavaScript实现的,只能限制普通用户(这里的普通用户是指不懂HTML、不懂HTTP、不懂Java的简单使用者),而对于高手,这些校验基本上就是摆设,HTTP是明文传输的,将其拦截几次,分析一下数据结构,然后再写一个模拟器,一切前端校验就都成了浮云!想往后台提交个什么数据那还不是信手拈来?!



建议25: 不要让四舍五入亏了一方

本建议还是来重温一个小学数学问题:四舍五入。四舍五入是一种近似精确的计算方法,在Java 5之前,我们一般是通过使用Math.round来获得指定精度的整数或小数的,这种方法使用非常广泛,代码如下:

  1. public class Client {  
  2.      public static void main(String[] args) {  
  3.           System.out.println("10.5近似值:" + Math.round(10.5));  
  4.           System.out.println("-10.5近似值:"+ Math.round(-10.5));  
  5.      }  

输出结果为:
  1. 10.5近似值:11  
  2. -10.5近似值:-10 

这是四舍五入的经典案例,也是初级面试官很乐意选择的考题,绝对值相同的两个数字,近似值为什么就不同了呢?这是由Math.round采用的舍入规则所决定的(采用的是正无穷方向舍入规则,后面会讲解)。我们知道四舍五入是有误差的:其误差值是舍入位的一半。我们以舍入运用最频繁的银行利息计算为例来阐述该问题。

我们知道银行的盈利渠道主要是利息差,从储户手里收拢资金,然后放贷出去,其间的利息差额便是所获得的利润。对一个银行来说,对付给储户的利息的计算非常频繁,人民银行规定每个季度末月的20日为银行结息日,一年有4次的结息日。

场景介绍完毕,我们回过头来看四舍五入,小于5的数字被舍去,大于等于5的数字进位后舍去,由于所有位上的数字都是自然计算出来的,按照概率计算可知,被舍入的数字均匀分布在0到9之间,下面以10笔存款利息计算作为模型,以银行家的身份来思考这个算法:

四舍。舍弃的数值:0.000、0.001、0.002、0.003、0.004,因为是舍弃的,对银行家来说,就不用付款给储户了,那每舍弃一个数字就会赚取相应的金额:0.000、0.001、0.002、0.003、0.004。

五入。进位的数值:0.005、0.006、0.007、0.008、0.009,因为是进位,对银行家来说,每进一位就会多付款给储户,也就是亏损了,那亏损部分就是其对应的10进制补数:0.005、0.004、0.003、0.002、0.001。

因为舍弃和进位的数字是在0到9之间均匀分布的,所以对于银行家来说,每10笔存款的利息因采用四舍五入而获得的盈利是:

  1. 0.000 + 0.001 + 0.002 + 0.003 + 0.004 - 0.005 - 0.004 - 0.003 - 0.002 - 0.001 = -0.005 

也就是说,每10笔的利息计算中就损失0.005元,即每笔利息计算损失0.0005元,这对一家有5千万储户的银行来说(对国内的银行来说,5千万是个很小的数字),每年仅仅因为四舍五入的误差而损失的金额是:
  1. public class Client {  
  2.      public static void main(String[] args) {  
  3.           //银行账户数量,5千万  
  4.           int accountNum =5000*10000;  
  5.           //按照人行的规定,每个季度末月的20日为银行结息日  
  6.           double cost = 0.0005 * accountNum * 4 ;  
  7.           System.out.println("银行每年损失的金额:" + cost);  
  8.      }  

输出的结果是:“银行每年损失的金额:100000.0”。即,每年因为一个算法误差就损失了10万元,事实上以上的假设条件都是非常保守的,实际情况可能损失得更多。那各位可能要说了,银行还要放贷呀,放出去这笔计算误差不就抵消掉了吗?不会抵销,银行的贷款数量是非常有限的,其数量级根本没有办法和存款相比。

这个算法误差是由美国银行家发现的(那可是私人银行,钱是自己的,白白损失了可不行),并且对此提出了一个修正算法,叫做银行家舍入(Banker's Round)的近似算法,其规则如下:

舍去位的数值小于5时,直接舍去;

舍去位的数值大于等于6时,进位后舍去;

当舍去位的数值等于5时,分两种情况:5后面还有其他数字(非0),则进位后舍去;若5后面是0(即5是最后一个数字),则根据5前一位数的奇偶性来判断是否需要进位,奇数进位,偶数舍去。

以上规则汇总成一句话:四舍六入五考虑,五后非零就进一,五后为零看奇偶,五前为偶应舍去,五前为奇要进一。我们举例说明,取2位精度:

  1. round(10.5551) = 10.56  
  2. round(10.555)  = 10.56  
  3. round(10.545)  = 10.54 

要在Java 5以上的版本中使用银行家的舍入法则非常简单,直接使用RoundingMode类提供的Round模式即可,示例代码如下:
  1. public class Client {  
  2.      public static void main(String[] args) {  
  3.           //存款  
  4.           BigDecimal d = new BigDecimal(888888);  
  5.           //月利率,乘3计算季利率  
  6.           BigDecimal r = new BigDecimal(0.001875*3);  
  7.           //计算利息  
  8.           BigDecimal i = d.multiply(r).setScale(2,RoundingMode.HALF_EVEN);  
  9.           System.out.println("季利息是:"+i);  
  10.      }  

在上面的例子中,我们使用了BigDecimal类,并且采用setScale方法设置了精度,同时传递了一个RoundingMode.HALF_EVEN参数表示使用银行家舍入法则进行近似计算,BigDecimal和RoundingMode是一个绝配,想要采用什么舍入模式使用RoundingMode设置即可。目前Java支持以下七种舍入方式:

ROUND_UP: 远离零方向舍入。

向远离0的方向舍入,也就是说,向绝对值最大的方向舍入,只要舍弃位非0即进位。

ROUND_DOWN:趋向零方向舍入。

向0方向靠拢,也就是说,向绝对值最小的方向输入,注意:所有的位都舍弃,不存在进位情况。

ROUND_CEILING:向正无穷方向舍入。

向正最大方向靠拢,如果是正数,舍入行为类似于ROUND_UP;如果为负数,则舍入行为类似于ROUND_DOWN。注意:Math.round方法使用的即为此模式。

ROUND_FLOOR:向负无穷方向舍入。

向负无穷方向靠拢,如果是正数,则舍入行为类似于 ROUND_DOWN;如果是负数,则舍入行为类似于 ROUND_UP。

HALF_UP: 最近数字舍入(5进)。

这就是我们最最经典的四舍五入模式。

HALF_DOWN:最近数字舍入(5舍)。

在四舍五入中,5是进位的,而在HALF_DOWN中却是舍弃不进位。

HALF_EVEN :银行家算法。

在普通的项目中舍入模式不会有太多影响,可以直接使用Math.round方法,但在大量与货币数字交互的项目中,一定要选择好近似的计算模式,尽量减少因算法不同而造成的损失。

注意 根据不同的场景,慎重选择不同的舍入模式,以提高项目的精准度,减少算法损失。



建议26: 提防包装类型的null值

我们知道Java引入包装类型(Wrapper Types)是为了解决基本类型的实例化问题,以便让一个基本类型也能参与到面向对象的编程世界中。而在Java 5中泛型更是对基本类型说了“不”,如想把一个整型放到List中,就必须使用Integer包装类型。我们来看一段代码:

  1. //计算list中所有元素之和  
  2. public static int f(List<Integer> list){  
  3.      int count = 0;  
  4.      for(int i:list){  
  5.         count += i;  
  6.      }  
  7.      return count;  

接收一个元素是整型的List参数,计算所有元素之和,这在统计、报表项目中很常见,我们来看看这段代码有没有问题。遍历一个列表,然后相加,应该没有问题。那我们再来写一个方法调用,代码如下:
  1. public static void main(String[] args) {  
  2.      List<Integer> list = new ArrayList<Integer>();  
  3.      list.add(1);  
  4.      list.add(2);  
  5.      list.add(null);  
  6.      System.out.println(f(list));  

把1、2和空值都放到List中,然后调用方法计算,现在来思考一下会不会出错。应该不会出错吧,基本类型和包装类型都是可以通过自动装箱(Autoboxing)和自动拆箱(AutoUnboxing)自由转换的,null应该可以转为0吧,真的是这样吗?我们运行一下看看结果:
  1. Exception in thread "main" java.lang.NullPointerException 

运行失败,报空指针异常,我们稍稍思考一下很快就知道原因了:在程序的for循环中,隐含了一个拆箱过程,在此过程中包装类型转换为了基本类型。我们知道拆箱过程是通过调用包装对象的intValue方法来实现的,由于包装对象是null值,访问其intValue方法报空指针异常也就在所难免了。问题清楚了,修改也很简单,加入null值检查即可,代码如下:
  1. public static int f(List<Integer> list) {  
  2.      int count = 0;  
  3.      for (Integer i : list) {  
  4.           count += (i!=null)?i:0;  
  5.      }  
  6.      return count;  

上面以Integer和int为例说明了拆箱问题,其他7个包装对象的拆箱过程也存在着同样的问题。包装对象和拆箱对象可以自由转换,这不假,但是要剔除null值,null值并不能转化为基本类型。对于此类问题,我们谨记一点:包装类型参与运算时,要做null值校验。



建议27: 谨慎包装类型的大小比较

基本类型是可以比较大小的,其所对应的包装类型都实现了Comparable接口也说明了此问题,那我们来比较一下两个包装类型的大小,代码如下:

  1. public class Client {  
  2.      public static void main(String[] args) {  
  3.           Integer i = new Integer(100);  
  4.           Integer j = new Integer(100);  
  5.           compare(i,j);  
  6.      }  
  7.      //比较两个包装对象大小  
  8.      public static void  compare(Integer i , Integer j) {  
  9.           System.out.println(i == j);  
  10.           System.out.println(i > j);  
  11.           System.out.println(i < j);  
  12.      }  

代码很简单,产生了两个Integer对象,然后比较两者的大小关系,既然基本类型和包装类型是可以自由转换的,那上面的代码是不是就可打印出两个相等的值呢?让事实说话,运行结果如下:
  1. false  
  2. false  
  3. false 

竟然是3个false,也就是说两个值之间不等,也没大小关系,这也太奇怪了吧。不奇怪,我们来一一解释。
  1. i == j 

在Java中“==”是用来判断两个操作数是否有相等关系的,如果是基本类型则判断值是否相等,如果是对象则判断是否是一个对象的两个引用,也就是地址是否相等,这里很明显是两个对象,两个地址,不可能相等。
  1. > j 和 i < j 

在Java中,“>”和“<”用来判断两个数字类型的大小关系,注意只能是数字型的判断,对于Integer包装类型,是根据其intValue()方法的返回值(也就是其相应的基本类型)进行比较的(其他包装类型是根据相应的value值来比较的,如doubleValue、floatValue等),那很显然,两者不可能有大小关系的。

问题清楚了,修改总是比较容易的,直接使用Integer实例的compareTo方法即可。但是这类问题的产生更应该说是习惯问题,只要是两个对象之间的比较就应该采用相应的方法,而不是通过Java的默认机制来处理,除非你确定对此非常了解。



建议28: 优先使用整型池

上一建议我们解释了包装对象的比较问题,本建议将继续深入讨论相关问题,首先看如下代码:

  1. public static void main(String[] args) {  
  2.      Scanner input = new Scanner(System.in);  
  3.      while(input.hasNextInt()){  
  4.           int ii = input.nextInt();  
  5.           System.out.println("\n===="+ii+" 的相等判断======");  
  6.           //两个通过new产生的Integer对象  
  7.           Integer i =new Integer(ii);  
  8.           Integer j = new Integer(ii);  
  9.           System.out.println("new产生的对象:" + (i==j));  
  10.  
  11.           //基本类型转为包装类型后比较  
  12.           i=ii;  
  13.           j=ii;  
  14.           System.out.println("基本类型转换的对象:" + (i==j));  
  15.  
  16.           //通过静态方法生成一个实例  
  17.           i=Integer.valueOf(ii);  
  18.           j = Integer.valueOf(ii);  
  19.           System.out.println("valueOf产生的对象:"  + (i==j));  
  20.      }  

输入多个数字,然后按照3种不同的方式产生Integer对象,判断其是否相等,注意这里使用了“==”,这说明判断的不是同一个对象。我们输入三个数字127、128、555,结果如下:

  1. ====127 的相等判断======  
  2. new产生的对象:false  
  3. 基本类型转换的对象:true  
  4. valueOf产生的对象:true 
  5.  
  6. ====128 的相等判断======  
  7. new产生的对象:false  
  8. 基本类型转换的对象:false  
  9. valueOf产生的对象:false 
  10.  
  11. ====555 的相等判断======  
  12. new产生的对象:false  
  13. 基本类型转换的对象:false  
  14. valueOf产生的对象:false 

很不可思议呀,数字127的比较结果竟然与其他两个数字不同,它的装箱动作所产生的对象竟然是同一个对象,valueOf产生的也是同一个对象,但是大于127的数字128和555在比较过程中所产生的却不是同一个对象,这是为什么?我们一个一个来解释。

(1)new产生的Integer对象

new声明的就是要生成一个新的对象,没二话,这是两个对象,地址肯定不等,比较结果为false。

(2)装箱生成的对象

对于这一点,首先要说明的是装箱动作是通过valueOf方法实现的,也就是说后两个算法是相同的,那结果肯定也是一样的,现在的问题是:valueOf是如何生成对象的呢?我们来阅读一下Integer.valueOf的实现代码:

  1. public static Integer valueOf(int i) {  
  2.      final int offset = 128;  
  3.      if (i >= -128 && i <= 127) { // must cache  
  4.         return IntegerCache.cache[i + offset];  
  5.      }  
  6.   return new Integer(i);  

这段代码的意思已经很明了了,如果是-128到127之间的int类型转换为Integer对象,则直接从cache数组中获得,那cache数组里是什么东西,代码如下:
  1. static final Integer cache[] = new Integer[-(-128) + 127 + 1];  
  2.  
  3. static {  
  4.      for(int i = 0; i < cache.length; i++)  
  5.       cache[i] = new Integer(i - 128);  

cache是IntegerCache内部类的一个静态数组,容纳的是﹣128到127之间的Integer对象。通过valueOf产生包装对象时,如果int参数在﹣128和127之间,则直接从整型池中获得对象,不在该范围的int类型则通过new生成包装对象。

明白了这一点,要理解上面的输出结果就迎刃而解了,127的包装对象是直接从整型池中获得的,不管你输入多少次127这个数字,获得的对象都是同一个,那地址当然都是相等的。而128、555超出了整型池范围,是通过new产生一个新的对象,地址不同,当然也就不相等了。

以上的解释也是整型池的原理,整型池的存在不仅仅提高了系统性能,同时也节约了内存空间,这也是我们使用整型池的原因,也就是在声明包装对象的时候使用valueOf生成,而不是通过构造函数来生成的原因。顺便提醒大家,在判断对象是否相等的时候,最好是用equals方法,避免用“==”产生非预期结果。

注意 通过包装类的valueOf生成包装实例可以显著提高空间和时间性能。



建议29: 优先选择基本类型

包装类型是一个类,它提供了诸如构造方法、类型转换、比较等非常实用的功能,而且在Java 5之后又实现了与基本类型之间的自动转换,这使包装类型如虎添翼,更是应用广泛了,在开发中包装类型已经随处可见,但无论是从安全性、性能方面来说,还是从稳定性方面来说,基本类型都是首选方案。我们来看一段代码:

  1. public class Client {  
  2.      public static void main(String[] args) {  
  3.           Client cilent = new Client();  
  4.           int i=140;  
  5.           //分别传递int类型和Integer类型  
  6.           cilent.f(i);  
  7.           cilent.f(Integer.valueOf(i));  
  8.      }  
  9.      public void f(long a) {  
  10.           System.out.println("基本类型的方法被调用");  
  11.      }  
  12.      public void f(Long a) {  
  13.           System.out.println("包装类型的方法被调用");  
  14.      }  

在上面的程序中首先声明了一个int变量i,然后加宽转变成long型,再调用f()方法,分别传递int和long的基本类型和包装类型,诸位想想该程序是否能够编译?如果能编译输出结果又是什么呢?

首先,这段程序绝对是能够编译的。不过,说不能编译的同学还是很动了一番脑筋的,只是还欠缺点火候,你可能会猜测以下这些地方不能编译:

f()方法重载有问题。定义的两个f()方法实现了重载,一个形参是基本类型,一个形参是包装类型,这类重载很正常。虽然基本类型和包装类型有自动装箱、自动拆箱的功能,但并不影响它们的重载,自动拆箱(装箱)只有在赋值时才会发生,和重载没有关系。

cilent.f(i)报错。i是int类型,传递到fun(long l)是没有任何问题的,编译器会自动把i的类型加宽,并将其转变为long型,这是基本类型的转换规则,也没有任何问题。

cilent.f(Integer.valueOf(i)) 报错。代码中没有f(Integer i)方法,不可能接收一个Integer类型的参数,而且Integer和Long两个包装类型是兄弟关系,不是继承关系,那就是说肯定编译失败了?不,编译是成功的,稍后再解释为什么这里编译成功。

既然编译通过了,我们来看一下输出:

  1. 基本类型的方法被调用  
  2. 基本类型的方法被调用 

cilent.f(i)的输出是正常的,我们已经解释过了。那第二个输出就让人很困惑了,为什么会调用f(long a)方法呢?这是因为自动装箱有一个重要的原则:基本类型可以先加宽,再转变成宽类型的包装类型,但不能直接转变成宽类型的包装类型。这句话比较拗口,简单地说就是, int可以加宽转变成long,然后再转变成Long对象,但不能直接转变成包装类型,注意这里指的都是自动转换,不是通过构造函数生成。为了解释这个原则,我们再来看一个例子:
  1. public class Client {  
  2.      public static void main(String[] args) {  
  3.           int i=100;  
  4.           f(i);  
  5.      }  
  6.      public static void f(Long l){  
  7.      }  

这段程序编译是通不过的,因为i是一个int类型,不能自动转变为Long型。但是修改成以下代码就可以编译通过了:
  1. public static void main(String[] args) {  
  2.      int i=100;  
  3.      long l = (long)i;  
  4.      f(l);  

这就是int先加宽转变为long型,然后自动转换成Long型。规则说明白了,我们继续来看f(Integer.valueOf(i))是如何调用的,Integer.valueOf(i)返回的是一个Integer对象,这没错,但是Integer和int是可以互相转换的。没有f(Integer i)方法?没关系,编译器会尝试转换成int类型的实参调用,OK,这次成功了,与f(i)相同了,于是乎被加宽转变成long型—结果也很明显了。整个f(Integer.valueOf(i))的执行过程是这样的:

i通过valueOf方法包装成一个Integer对象。

由于没有f(Integer i)方法,编译器“聪明”地把Integer对象转换成int。

int自动拓宽为long,编译结束。

使用包装类型确实有方便的地方,但是也会引起一些不必要的困惑,比如我们这个例子,如果f()的两个重载方法使用的是基本类型,而且实参也是基本类型,就不会产生以上问题,而且程序的可读性更强。自动装箱(拆箱)虽然很方便,但引起的问题也非常严重—我们甚至都不知道执行的是哪个方法。

注意 重申,基本类型优先考虑。



建议30: 不要随便设置随机种子

随机数在太多的地方使用了,比如加密、混淆数据等,我们使用随机数是期望获得一个唯一的、不可仿造的数字,以避免产生相同的业务数据造成混乱。在Java项目中通常是通过Math.random方法和Random类来获得随机数的,我们来看一段代码:

  1. public class Client {  
  2.      public static void main(String[] args) {  
  3.           Random r = new Random();  
  4.           for(int i=1;i<4;i++){  
  5.             System.out.println("第"+i+"次:"+r.nextInt());  
  6.         }  
  7.      }  

代码很简单,我们一般都是这样获得随机数的,运行此程序可知:三次打印的随机数都不相同,即使多次运行结果也不同,这也正是我们想要随机数的原因。我们再来看下面的程序:
  1. public class Client {  
  2.      public static void main(String[] args) {  
  3.           Random r = new Random(1000);  
  4.           for(int i=1;i<4;i++){  
  5.             System.out.println("第"+i+"次:"+r.nextInt());  
  6.           }  
  7.      }  

上面使用了Random的有参构造,运行结果如下:

  1. 第1次:-498702880  
  2. 第2次:-858606152  
  3. 第3次:1942818232 

计算机不同输出的随机数也不同,但是有一点是相同的:在同一台机器上,甭管运行多少次,所打印的随机数都是相同的,也就是说第一次运行,会打印出这三个随机数,第二次运行还是打印出这三个随机数,只要是在同一台硬件机器上,就永远都会打印出相同的随机数,似乎随机数不随机了,问题何在?

那是因为产生随机数的种子被固定了,在Java中,随机数的产生取决于种子,随机数和种子之间的关系遵从以下两个规则:

种子不同,产生不同的随机数。

种子相同,即使实例不同也产生相同的随机数。

看完上面两个规则,我们再来看这个例子,会发现问题就出在有参构造上,Random类的默认种子(无参构造)是System.nanoTime()的返回值(JDK 1.5版本以前默认种子是System. currentTimeMillis()的返回值),注意这个值是距离某一个固定时间点的纳秒数,不同的操作系统和硬件有不同的固定时间点,也就是说不同的操作系统其纳秒值是不同的,而同一个操作系统纳秒值也会不同,随机数自然也就不同了。(顺便说下,System.nanoTime不能用于计算日期,那是因为“固定”的时间点是不确定的,纳秒值甚至可能是负值,这点与System. currentTimeMillis不同。)

new Random(1000)显式地设置了随机种子为1000,运行多次,虽然实例不同,但都会获得相同的三个随机数。所以,除非必要,否则不要设置随机种子。

顺便提一下,在Java中有两种方法可以获得不同的随机数:通过java.util.Random类获得随机数的原理和Math.random方法相同,Math.random()方法也是通过生成一个Random类的实例,然后委托nextDouble()方法的,两者是殊途同归,没有差别。

注意 若非必要,不要设置随机数种子。




原文:http://book.51cto.com/art/201202/317444.htm

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