简单的java示例代码 简单java程序编程例子

给段最简单的java代码 让我新手看一下

最简单的java代码肯定就是这个了，如下：

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public class MyFirstApp

{

public static void main(String[] args)

{

System.out.print("Hello world");

}

}

“hello world”就是应该是所有学java的新手看的第一个代码了。如果是零基础的新手朋友们可以来我们的java实验班试听，有免费的试听课程帮助学习java必备基础知识，有助教老师为零基础的人提供个人学习方案，学习完成后有考评团进行专业测试，帮助测评学员是否适合继续学习java，15天内免费帮助来报名体验实验班的新手快速入门java，更好的学习java！

Java如何通过网络进行寻找附近的设备，附源码？

在 Java 中，可以通过使用 Java 的网络编程技术来实现查找附近的设备。具体的做法如下：

获取本机的 IP 地址和子网掩码，以计算出本机所在网络中的 IP 地址范围。

使用 for 循环和 InetAddress 类扫描网络中的每一个 IP 地址。

对于每一个 IP 地址，使用 isReachable() 方法判断其是否可达，如果可达则表明该 IP 地址对应的设备存在。

以下是一份简单的示例代码：

import java.net.InetAddress;

import java.net.UnknownHostException;

public class FindDevices {

public static void main(String[] args) throws UnknownHostException {

InetAddress localHost = InetAddress.getLocalHost();

String hostAddress = localHost.getHostAddress();

String subnet = hostAddress.substring(0, hostAddress.lastIndexOf(".") + 1);

for (int i = 1; i 256; i++) {

String host = subnet + i;

try {

InetAddress address = InetAddress.getByName(host);

if (address.isReachable(1000)) {

System.out.println(host + " is reachable");

}

} catch (Exception e) {

System.out.println(host + " is not reachable");

}

}

}

}

请注意，这是一份示例代码，其中的扫描范围和扫描方法可能不是最佳的，根据实际需要进行修改。

求Java代码

使用循环结构，通过Scanner类从控制台输入每个人的捐款金额，并累加每个人的捐款金额，计算捐款总数和捐款人数，如果捐款总数达到10万元，则计算平均每人捐款金额。

下面是通过输入进行统计，实际过程中还能是通过数据库进行操作，或者表格收集数据进行导入关系数据库进行统计。还可以通过接入微信或者支付宝小程序收款实时统计。

已经有人给过随机数示例，这里给出前端输入的示例：

import java.util.Scanner;

public class CharityDonation { public static void main(String[] args) { Scanner scanner = new Scanner(System.in); int num = 0; // 捐款人数

int total = 0; // 募捐总数

int avg = 0; // 平均每人捐款金额

int donation; // 每个人的捐款金额

while (total 100000 num 1000) {

System.out.print("请输入第" + (num + 1) + "个人的捐款金额：");

donation = scanner.nextInt();

total += donation;

num++;

} if (total = 100000) {

avg = total / num;

System.out.println("捐款总数已达到10万元，捐款人数为" + num + "，平均每人捐款金额为" + avg + "元。");

} else {

System.out.println("征集慈善募捐失败，募捐总数未达到10万元。");

}

scanner.close();

}

}

java快速排序简单代码

.example-btn{color:#fff;background-color:#5cb85c;border-color:#4cae4c}.example-btn:hover{color:#fff;background-color:#47a447;border-color:#398439}.example-btn:active{background-image:none}div.example{width:98%;color:#000;background-color:#f6f4f0;background-color:#d0e69c;background-color:#dcecb5;background-color:#e5eecc;margin:0 0 5px 0;padding:5px;border:1px solid #d4d4d4;background-image:-webkit-linear-gradient(#fff,#e5eecc 100px);background-image:linear-gradient(#fff,#e5eecc 100px)}div.example_code{line-height:1.4em;width:98%;background-color:#fff;padding:5px;border:1px solid #d4d4d4;font-size:110%;font-family:Menlo,Monaco,Consolas,"Andale Mono","lucida console","Courier New",monospace;word-break:break-all;word-wrap:break-word}div.example_result{background-color:#fff;padding:4px;border:1px solid #d4d4d4;width:98%}div.code{width:98%;border:1px solid #d4d4d4;background-color:#f6f4f0;color:#444;padding:5px;margin:0}div.code div{font-size:110%}div.code div,div.code p,div.example_code p{font-family:"courier new"}pre{margin:15px auto;font:12px/20px Menlo,Monaco,Consolas,"Andale Mono","lucida console","Courier New",monospace;white-space:pre-wrap;word-break:break-all;word-wrap:break-word;border:1px solid #ddd;border-left-width:4px;padding:10px 15px} 排序算法是《数据结构与算法》中最基本的算法之一。排序算法可以分为内部排序和外部排序，内部排序是数据记录在内存中进行排序，而外部排序是因排序的数据很大，一次不能容纳全部的排序记录，在排序过程中需要访问外存。常见的内部排序算法有：插入排序、希尔排序、选择排序、冒泡排序、归并排序、快速排序、堆排序、基数排序等。以下是快速排序算法：

快速排序是由东尼·霍尔所发展的一种排序算法。在平均状况下，排序 n 个项目要 Ο(nlogn) 次比较。在最坏状况下则需要 Ο(n2) 次比较，但这种状况并不常见。事实上，快速排序通常明显比其他 Ο(nlogn) 算法更快，因为它的内部循环（inner loop）可以在大部分的架构上很有效率地被实现出来。

快速排序使用分治法（Divide and conquer）策略来把一个串行（list）分为两个子串行（sub-lists）。

快速排序又是一种分而治之思想在排序算法上的典型应用。本质上来看，快速排序应该算是在冒泡排序基础上的递归分治法。

快速排序的名字起的是简单粗暴，因为一听到这个名字你就知道它存在的意义，就是快，而且效率高！它是处理大数据最快的排序算法之一了。虽然 Worst Case 的时间复杂度达到了 O(n?)，但是人家就是优秀，在大多数情况下都比平均时间复杂度为 O(n logn) 的排序算法表现要更好，可是这是为什么呢，我也不知道。好在我的强迫症又犯了，查了 N 多资料终于在《算法艺术与信息学竞赛》上找到了满意的答案：

快速排序的最坏运行情况是 O(n?)，比如说顺序数列的快排。但它的平摊期望时间是 O(nlogn)，且 O(nlogn) 记号中隐含的常数因子很小，比复杂度稳定等于 O(nlogn) 的归并排序要小很多。所以，对绝大多数顺序性较弱的随机数列而言，快速排序总是优于归并排序。

1. 算法步骤

从数列中挑出一个元素，称为 "基准"（pivot）;

重新排序数列，所有元素比基准值小的摆放在基准前面，所有元素比基准值大的摆在基准的后面（相同的数可以到任一边）。在这个分区退出之后，该基准就处于数列的中间位置。这个称为分区（partition）操作；

递归地（recursive）把小于基准值元素的子数列和大于基准值元素的子数列排序；

2. 动图演示

代码实现 JavaScript 实例 function quickSort ( arr , left , right ) {

var len = arr. length ,

    partitionIndex ,

    left = typeof left != 'number' ? 0 : left ,

    right = typeof right != 'number' ? len - 1 : right ;

if ( left