javamedian的简单介绍

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本文目录一览：

• 1、java 小白 英语业不太好，求理解需求加代码
• 2、Java编程
• 3、几个主流的Java连接池有哪些？
• 4、2、Java编写一个函数,此函数传入一个31个成员的数组,执行结果对其进行排序并打印
• 5、急！！！！ 跪求大神们帮助！Java编程. 在找词游戏中， 输入单词后， 如何随机抽取在数组中的起

java 小白 英语业不太好，求理解需求加代码

package dbtest;

import java.util.ArrayList;

import java.util.Collections;

import java.util.List;

import java.util.Scanner;

public class SalaryRevision {

    public static void main(String[] args) {

        //用于存放工资的列表.

        List salarys = new ArrayList();

        Scanner readers=new Scanner(System.in);

        //输入字符串

        String s="";

        while(readers.hasNextLine()) {

            s = s + readers.nextLine();

            //如果输入中有X，则停止接收输入。

            if (s.indexOf("X") != -1) {

                break;

            }

        }

        int indexX = s.indexOf("X");

        //获取截止到X的字符串。并存放到list中。

        if(indexX != -1) {

            s = s.substring(0, s.indexOf("X"));

            String [] salary = s.split(" ");

            for(int i=0; i  salary.length; i++) {

                salarys.add(Integer.parseInt(salary[i]));

            }

        }

        //对list升序排列。大的在后面

        Collections.sort(salarys);

        //计算中间值，如果个数是偶数，则计算中间两项的平均数。否则直接取值。

        int media = 0;

        if(salarys.size() % 2 == 0) {

            int mid = 0;

            mid = salarys.size()/2;

            media = ((int)salarys.get(mid) + (int)salarys.get(mid-1)) / 2;

        } else {

            media = (int) salarys.get(salarys.size()/2);

        }

        //计算平均值。

        int average = 0;

        int sum = 0;

        for(int i=0; i salarys.size();i++) {

            sum += (int)salarys.get(i);

        }

        if (salarys.size() != 0) {

            average = sum/salarys.size(); 

        }

        //计算差距。

        int gap  = 0;

        gap = (int)salarys.get(salarys.size() -1) - (int)salarys.get(0);

        System.out.println(media + " " + average + " " + gap);

    }

}

Java编程

你是指三个数字中居中的那个？

import java.util.Random;

public class ThreeRandoms{

public static void main(String[] args){

int a,b,c;

Random r=new Random();

a=r.nextInt(256)+52; //nextInt(n)生成的是0到n-1的随机整数

b=r.nextInt(256)+52;

c=r.nextInt(256)+52;

int median;

if(ab){

if(ac){

if(bc) median=b;

else median=c;

}

else median=a;

else{

if(ac) median=a;

else{

if(bc) median=c;

else median=b;

}

}

System.out.println("The median is "+median);

}

}

几个主流的Java连接池有哪些？

现在常用的开源数据库连接池主要有c3p0、dbcp、proxool三种，其中：

Spring 推荐使用dbcp；

Hibernate 推荐使用c3p0和proxool；

1、 DBCP：Apache

DBCP(DataBase connection pool)数据库连接池。是Apache上的一个 java连接池项目，也是 tomcat使用的连接池组件。单独使用dbcp需要3个包：common-dbcp.jar,common-pool.jar,common-collections.jar由于建立数据库连接是一个非常耗时耗资源的行为，所以通过连接池预先同数据库建立一些连接，放在内存中，应用程序需要建立数据库连接时直接到连接池中申请一个就行，用完后再放回去。dbcp没有自动的去回收空闲连接的功能。

2、 C3P0：

C3P0是一个开源的JDBC连接池，它实现了数据源和JNDI绑定，支持JDBC3规范和JDBC2的标准扩展。c3p0是异步操作的，缓慢的JDBC操作通过帮助进程完成。扩展这些操作可以有效的提升性能。目前使用它的开源项目有Hibernate，Spring等。c3p0有自动回收空闲连接功能。

3、 Proxool：Sourceforge

Proxool是一种Java数据库连接池技术。是sourceforge下的一个开源项目,这个项目提供一个健壮、易用的连接池，最为关键的是这个连接池提供监控的功能，方便易用，便于发现连接泄漏的情况。

对比：

1 相同时间内同等量的线程数和循环次数下:通过对三个连接池的三个标志性性能测试参数（Average,median,90%Line）进行比较发现：性能dbcp=c3p0proxool；

2 不同情况下的同一数据库连接池测试：通过观察 Average,median,90%Line三个参数发

现三个连接池的稳定性（三种连接池的三个测试参数的变化情况）依次：稳定性dbcp=c3p0proxool。

结论：

通过对三种数据库连接池的性能测试发现，proxool和 c3p0能够更好的支持高并发，但是在稳定性方面略逊于 dpcp；

2、Java编写一个函数,此函数传入一个31个成员的数组,执行结果对其进行排序并打印

public static TreeNode solution_3(int[] array)

{

Arrays.sort(array);

return helper(array,0,array.length-1);

}

public static TreeNode helper(int[] array,int start,int end)

{

if(startend) return null;

else if(start==end) return new TreeNode(array

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int median=(start+end)/2;

TreeNode root=new TreeNode(array[median]);

root.left=helper(array,start,median-1);

root.right=helper(array,median+1,end);

return root;

}

class TreeNode

{

int val;

TreeNode left;

TreeNode right;

public TreeNode(int x){val=x;}

}

急！！！！ 跪求大神们帮助！Java编程. 在找词游戏中， 输入单词后， 如何随机抽取在数组中的起

for (int j=1;jheight-1;j++)

{

for (int i=1;iwidth-1;i++)

{

unsigned char window[5];

unsigned char results[3];

// Pick up cross-window elements

window[0] = corrupted[(j - 1) * width + i];

window[1] = corrupted[j * width + i - 1];

window[2] = corrupted[j * width + i];

window[3] = corrupted[j * width + i + 1];

window[4] = corrupted[(j + 1) * width + i];

// Get median

results[0] = median(window, 5);

// Pick up x-window elements

window[0] = corrupted[(j - 1) * width + i - 1];

window[1] = corrupted[(j - 1) * width + i + 1];

window[2] = corrupted[j * width + i];

window[3] = corrupted[(j + 1) * width + i - 1];

window[4] = corrupted[(j + 1) * width + i + 1];

// Get median

results[1] = median(window, 5);

// Pick up leading element

results[2] = corrupted[j * width + i];

// Get result

smooth[j*width+i] = median(results, 3);

}

}

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