挑一挑辅助java代码 java代码辅助的用法

一个简单的Java程序代码？

package com.zpp;public class Charge {

public static void main(String [] args) {

if(args.length ==0) {

System.out.println("parameter error!");

System.out.println("java com.zpp.Charge [int]");

return;

}

int min = Integer.parseInt(args[0]);

double money = 0.0;

if (min = 0) {

money =0.0;

System.out.println("not money");

} else if (min = 60) {

money = 2.0;

} else {

money = 2.0 + (min - 60) * 0.01;

}

System.out.println("please pay: " + money);

}

} 编译：javac -d . Charge.java运行：java com.zpp.Charge 111

相关问答

Q1: GitHub上面有哪些经典的java框架源码

Bazel挑一挑辅助java代码：来自Google的构建工具挑一挑辅助java代码，可以快速、可靠地构建代码。官网

Gradle挑一挑辅助java代码：使用Groovy（非XML）进行增量构建挑一挑辅助java代码，可以很好地与Maven依赖管理配合工作。官网

Buck：Facebook构建工具。官网

字节码操作

编程方式操作字节码的开发库。

ASM：通用底层字节码操作和分析开发库。官网

Byte Buddy：使用流式API进一步简化字节码生成。官网

Byteman：在运行时通过DSL（规则）操作字节码进行测试和故障排除。官网

Javassist：一个简化字节码编辑尝试。官网

集群管理

在集群内动态管理应用程序的框架。

Apache Aurora：Apache Aurora是一个Mesos框架，用于长时间运行服务和定时任务（cron job）。官网

Singularity：Singularity是一个Mesos框架，方便部署和操作。它支持Web Service、后台运行、调度作业和一次性任务。官网

代码分析

测量代码指标和质量工具。

Checkstyle：代码编写规范和标准静态分析工具。官网

Error Prone：将常见编程错误作为运行时错误报告。官网

FindBugs：通过字节码静态分析查找隐藏bug。官网

jQAssistant：使用基于Neo4J查询语言进行代码静态分析。官网

PMD：对源代码分析查找不良的编程习惯。官网

SonarQube：通过插件集成其它分析组件，对过去一段时间内的数据进行统计。官网

编译器生成工具

用来创建解析器、解释器或编译器的框架。

ANTLR：复杂的全功能自顶向下解析框架。官网

JavaCC：JavaCC是更加专门的轻量级工具，易于上手且支持语法超前预测。官网

外部配置工具

支持外部配置的开发库。

config：针对JVM语言的配置库。官网

owner：减少冗余配置属性。官网

约束满足问题求解程序

帮助解决约束满足问题的开发库。

Choco：可直接使用的约束满足问题求解程序，使用挑一挑辅助java代码了约束规划技术。官网

JaCoP：为FlatZinc语言提供了一个接口，可以执行MiniZinc模型。官网

OptaPlanner：企业规划与资源调度优化求解程序。官网

Sat4J：逻辑代数与优化问题最先进的求解程序。官网

持续集成

Bamboo：Atlassian解决方案，可以很好地集成Atlassian的其他产品。可以选择开源许可，也可以购买商业版。官网

CircleCI：提供托管服务，可以免费试用。官网

Codeship：提供托管服务，提供有限的免费模式。官网

fabric8：容器集成平台。官网

Go：ThoughtWork开源解决方案。官网

Jenkins：支持基于服务器的部署服务。官网

TeamCity：JetBrain的持续集成解决方案，有免费版。官网

Travis：通常用作开源项目的托管服务。官网

Buildkite: 持续集成工具，用简单的脚本就能设置pipeline，而且能快速构建，可以免费试用。官网

CSV解析

简化CSV数据读写的框架与开发库

uniVocity-parsers：速度最快功能最全的CSV开发库之一，同时支持TSV与固定宽度记录的读写。官网

数据库

简化数据库交互的相关工具。

Apache Phoenix：HBase针对低延时应用程序的高性能关系数据库层。官网

Crate：实现了数据同步、分片、缩放、复制的分布式数据存储。除此之外还可以使用基于SQL的语法跨集群查询。官网

Flyway：简单的数据库迁移工具。官网

H2：小型SQL数据库，以可以作为内存数据库使用著称。官网

HikariCP：高性能JDBC连接工具。官网

JDBI：便捷的JDBC抽象。官网

Protobuf：Google数据交换格式。官网

SBE：简单二进制编码，是最快速的消息格式之一。官网

Wire：整洁轻量级协议缓存。官网

帮实现依赖翻转范式的开发库。 官网

Apache DeltaSpike：CDI扩展框架。官网

Dagger2：编译时注入框架，不需要使用反射。官网

Guice：可以匹敌Dagger的轻量级注入框架。官网

HK2：轻量级动态依赖注入框架。官网

开发流程增强工具

从最基本的层面增强开发流程。

ADT4J：针对代数数据类型的JSR-269代码生成器。官网

AspectJ：面向切面编程（AOP）的无缝扩展。官网

Auto：源代码生成器集合。官网

DCEVM：通过修改JVM在运行时支持对已加载的类进行无限次重定义。官网

HotswapAgent：支持无限次重定义运行时类与资源。官网

Immutables：类似Scala的条件类。官网

JHipster：基于Spring Boot与AngularJS应用程序的Yeoman源代码生成器。官网

JRebel：无需重新部署，可以即时重新加载代码与配置的商业软件。官网

Lombok：减少冗余的代码生成器。官网

Spring Loaded：类重载代理。官网

vert.x：多语言事件驱动应用框架。官网

分布式应用

用来编写分布式容错应用的开发库和框架。

Akka：用来编写分布式容错并发事件驱动应用程序的工具和运行时。官网

Apache Storm：实时计算系统。官网

Apache ZooKeeper：针对大型分布式系统的协调服务，支持分布式配置、同步和名称注册。官网

Hazelcast：高可扩展内存数据网格。官网

Hystrix：提供延迟和容错。官网

JGroups：提供可靠的消息传递和集群创建的工具。官网

Orbit：支持虚拟角色（Actor），在传统角色的基础上增加了另外一层抽象。官网

Quasar：为JVM提供轻量级线程和角色。官网

分布式数据库

对应用程序而言，在分布式系统中的数据库看起来就像是只有一个数据源。

Apache Cassandra：列式数据库，可用性高且没有单点故障。官网

Apache HBase：针对大数据的Hadoop数据库。官网

Druid：实时和历史OLAP数据存储，在聚集查询和近似查询方面表现不俗。官网

Infinispan：针对缓存的高并发键值对数据存储。官网

发布

以本机格式发布应用程序的工具。

Bintray：发布二进制文件版本控制工具。可以于Maven或Gradle一起配合使用。提供开源免费版本和几种商业收费版本。官网

Central Repository：最大的二进制组件仓库，面向开源社区提供免费服务。Apache Maven默认使用Central 官网Repository，也可以在所有其他构建工具中使用。

IzPack：为跨平台部署建立创作工具（Authoring Tool）。官网

JitPack：打包GitHub仓库的便捷工具。可根据需要构建Maven、Gradle项目，发布可立即使用的组件。官网

Launch4j：将JAR包装为轻量级本机Windows可执行程序。官网

Nexus：支持代理和缓存功能的二进制管理工具。官网

packr：将JAR、资源和JVM打包成Windows、Linux和Mac OS X本地发布文件。官网

文档处理工具

处理Office文档的开发库。

Apache POI：支持OOXML规范（XLSX、DOCX、PPTX）以及OLE2规范（XLS、DOC、PPT）。官网

documents4j：使用第三方转换器进行文档格式转换，转成类似MS Word这样的格式。官网

jOpenDocument：处理OpenDocument格式（由Sun公司提出基于XML的文档格式）。官网

函数式编程

函数式编程支持库。

Cyclops：支持一元（Monad）操作和流操作工具类、comprehension（List语法）、模式匹配、trampoline等特性。官网

Fugue：Guava的函数式编程扩展。官网

Functional Java：实现了多种基础和高级编程抽象，用来辅助面向组合开发（composition-oriented development）。官网

Javaslang：一个函数式组件库，提供持久化数据类型和函数式控制结构。官网

jOOλ：旨在填补Java 8 lambda差距的扩展，提供了众多缺失的类型和一组丰富的顺序流API。官网

游戏开发

游戏开发框架。

jMonkeyEngine：现代3D游戏开发引擎。官网

libGDX：全面的跨平台高级框架。官网

LWJGL：对OpenGL/CL/AL等技术进行抽象的健壮框架。官网

GUI

现代图形化用户界面开发库。

JavaFX：Swing的后继者。官网

Scene Builder：开发JavaFX应用的可视化布局工具。官网

高性能计算

涵盖了从集合到特定开发库的高性能计算相关工具。

Agrona：高性能应用中常见的数据结构和工具方法。官网

Disruptor：线程间消息传递开发库。官网

fastutil：快速紧凑的特定类型集合（Collection）。官网

GS Collections：受Smalltalk启发的集合框架。官网

HPPC：基础类型集合。官网

Javolution：实时和嵌入式系统的开发库。官网

JCTools：JDK中缺失的并发工具。官网

Koloboke：Hash set和hash map。官网

Trove：基础类型集合。官网

High-scale-bli:Cliff Click 个人开发的高性能并发库官网

IDE

简化开发的集成开发环境。

Eclipse：老牌开源项目，支持多种插件和编程语言。官网

IntelliJ IDEA：支持众多JVM语言，是安卓开发者好的选择。商业版主要针对企业客户。官网

NetBeans：为多种技术提供集成化支持，包括Java SE、Java EE、数据库访问、HTML5

Imgscalr：纯Java 2D实现，简单、高效、支持硬件加速的图像缩放开发库。官网

Picasso：安卓图片下载和图片缓存开发库。官网

Thumbnailator：Thumbnailator是一个高质量Java缩略图开发库。官网

ZXing：支持多种格式的一维、二维条形码图片处理开发库。官网

im4java: 基于ImageMagick或GraphicsMagick命令行的图片处理开发库，基本上ImageMagick能够支持的图片格式和处理方式都能够处理。官网

Apache Batik：在Java应用中程序以SVG格式显示、生成及处理图像的工具集，包括SVG解析器、SVG生成器、SVG DOM等模块，可以集成使用也可以单独使用，还可以扩展自定义的SVG标签。官网

JSON

简化JSON处理的开发库。

Genson：强大且易于使用的Java到JSON转换开发库。官网

Gson：谷歌官方推出的JSON处理库，支持在对象与JSON之间双向序列化，性能良好且可以实时调用。官网

Jackson：与GSON类似，在频繁使用时性能更佳。官网

LoganSquare：基于Jackson流式API，提供对JSON解析和序列化。比GSON与Jackson组合方式效果更好。官网

Fastjson：一个Java语言编写的高性能功能完善的JSON库。官网

Kyro：快速、高效、自动化的Java对象序列化和克隆库。官网

JVM与JDK

目前的JVM和JDK实现。

JDK 9：JDK 9的早期访问版本。官网

OpenJDK：JDK开源实现。官网

基于JVM的语言

除Java外，可以用来编写JVM应用程序的编程语言。

Scala：融合了面向对象和函数式编程思想的静态类型编程语言。官网

Groovy：类型可选（Optionally typed）的动态语言，支持静态类型和静态编译。目前是一个Apache孵化器项目。官网

Clojure：可看做现代版Lisp的动态类型语言。官网

Ceylon：RedHat开发的面向对象静态类型编程语言。官网

Kotlin：JetBrain针对JVM、安卓和浏览器提供的静态类型编程语言。官网

Xtend：一种静态编程语言，能够将其代码转换为简洁高效的Java代码，并基于JVM运行。官网

日志

记录应用程序行为日志的开发库。

Apache Log4j 2：使用强大的插件和配置架构进行完全重写。官网

kibana：分析及可视化日志文件。官网

Logback：强健的日期开发库，通过Groovy提供很多有趣的选项。官网

logstash：日志文件管理工具。官网

Metrics：通过JMX或HTTP发布参数，并且支持存储到数据库。官网

SLF4J：日志抽象层，需要与具体的实现配合使用。官网

机器学习

提供具体统计算法的工具。其算法可从数据中学习。

Apache Flink：快速、可靠的大规模数据处理引擎。官网

Apache Hadoop：在商用硬件集群上用来进行大规模数据存储的开源软件框架。官网

Apache Mahout：专注协同过滤、聚类和分类的可扩展算法。官网

Apache Spark：开源数据分析集群计算框架。官网

DeepDive：从非结构化数据建立结构化信息并集成到已有数据库的工具。官网

Deeplearning4j：分布式多线程深度学习开发库。官网

H2O：用作大数据统计的分析引擎。官网

Weka：用作数据挖掘的算法集合，包括从预处理到可视化的各个层次。官网

QuickML：高效机器学习库。官网、GitHub

消息传递

在客户端之间进行消息传递，确保协议独立性的工具。

Aeron：高效可扩展的单播、多播消息传递工具。官网

Apache ActiveMQ：实现JMS的开源消息代理（broker），可将同步通讯转为异步通讯。官网

Apache Camel：通过企业级整合模式（Enterprise Integration Pattern EIP）将不同的消息传输API整合在一起。官网

Apache Kafka：高吞吐量分布式消息系统。官网

Hermes：快速、可靠的消息代理（Broker），基于Kafka构建。官网

JBoss HornetQ：清晰、准确、模块化，可以方便嵌入的消息工具。官网

JeroMQ：ZeroMQ的纯Java实现。官网

Smack：跨平台XMPP客户端函数库。官网

Openfire：是开源的、基于XMPP、采用Java编程语言开发的实时协作服务器。 Openfire安装和使用都非常简单，并可利用Web界面进行管理。 官网GitHub

Spark：是一个开源，跨平台IM客户端。它的特性支持集组聊天，电话集成和强大安全性能。如果企业内部部署IM使用Openfire+Spark是最佳的组合。 官网 GitHub

Tigase： 是一个轻量级的可伸缩的 Jabber/XMPP 服务器。无需其他第三方库支持，可以处理非常高的复杂和大量的用户数，可以根据需要进行水平扩展。 官网

杂项

未分类其它资源。

Design Patterns：实现并解释了最常见的设计模式。官网

Jimfs：内存文件系统。官网

Lanterna：类似curses的简单console文本GUI函数库。官网

LightAdmin：可插入式CRUD UI函数库，可用来快速应用开发。官网

OpenRefine：用来处理混乱数据的工具，包括清理、转换、使用Web Service进行扩展并将其关联到数据库。官网

RoboVM：Java编写原生iOS应用。官网

Quartz：强大的任务调度库.官网

应用监控工具

监控生产环境中应用程序的工具。

AppDynamics：性能监测商业工具。官网

JavaMelody：性能监测和分析工具。官网

Kamon：Kamon用来监测在JVM上运行的应用程序。官网

New Relic：性能监测商业工具。官网

SPM：支持对JVM应用程序进行分布式事务追踪的性能监测商业工具。官网

Takipi：产品运行时错误监测及调试商业工具。官网

原生开发库

用来进行特定平台开发的原生开发库。

JNA：不使用JNI就可以使用原生开发库。此外，还为常见系统函数提供了接口。官网

自然语言处理

用来专门处理文本的函数库。

Apache OpenNLP：处理类似分词等常见任务的工具。官网

CoreNLP：斯坦佛CoreNLP提供了一组基础工具，可以处理类似标签、实体名识别和情感分析这样的任务。官网

LingPipe：一组可以处理各种任务的工具集，支持POS标签、情感分析等。官网

Mallet：统计学自然语言处理、文档分类、聚类、主题建模等。官网

网络

网络编程函数库。

Async Http Client：异步HTTP和WebSocket客户端函数库。官网

Grizzly：NIO框架，在Glassfish中作为网络层使用。官网

Netty：构建高性能网络应用程序开发框架。官网

OkHttp：一个Android和Java应用的HTTP+SPDY客户端。官网

Undertow：基于NIO实现了阻塞和非阻塞API的Web服务器，在WildFly中作为网络层使用。官网

ORM

处理对象持久化的API。

Ebean：支持快速数据访问和编码的ORM框架。官网

EclipseLink：支持许多持久化标准，JPA、JAXB、JCA和SDO。官网

Hibernate：广泛使用、强健的持久化框架。Hibernate的技术社区非常活跃。官网

MyBatis：带有存储过程或者SQL语句的耦合对象（Couples object）。官网

OrmLite：轻量级开发包，免除了其它ORM产品中的复杂性和开销。官网

Nutz：另一个SSH。官网，Github

JFinal：JAVA WEB + ORM框架。官网，Github

PDF

用来帮助创建PDF文件的资源。

Apache FOP：从XSL-FO创建PDF。官网

Apache PDFBox：用来创建和操作PDF的工具集。官网

DynamicReports：JasperReports的精简版。官网

flyingsaucer：XML/XHTML和CSS 2.1渲染器。官网

iText：一个易于使用的PDF函数库，用来编程创建PDF文件。注意，用于商业用途时需要许可证。官网

JasperReports：一个复杂的报表引擎。官网

性能分析

性能分析、性能剖析及基准测试工具。

jHiccup：提供平台中JVM暂停的日志和记录。官网

JMH：JVM基准测试工具。官网

JProfiler：商业分析器。官网

LatencyUtils：测量和报告延迟的工具。官网

VisualVM：对运行中的应用程序信息提供了可视化界面。官网

YourKit Java Profiler：商业分析器。官网

响应式开发库

用来开发响应式应用程序的开发库。

Reactive Streams：异步流处理标准，支持非阻塞式反向压力（backpressure）。官网

Reactor：构建响应式快速数据（fast-data）应用程序的开发库。官网

RxJava：通过JVM可观察序列（observable sequence）构建异步和基于事件的程序。官网

REST框架

用来创建RESTful 服务的框架。

Dropwizard：偏向于自己使用的Web框架。用来构建Web应用程序，使用了Jetty、Jackson、Jersey和Metrics。官网

Feign：受Retrofit、JAXRS-2.0和WebSocket启发的HTTP客户端连接器（binder）。官网

Jersey：JAX-RS参考实现。官网

RESTEasy：经过JAX-RS规范完全认证的可移植实现。官网

RestExpress：一个Java类型安全的REST客户端。官网

RestX：基于注解处理和编译时源码生成的框架。官网

Retrofit：类型安全的REST客户端。官网

Spark：受到Sinatra启发的Java REST框架。官网

Swagger：Swagger是一个规范且完整的框架，提供描述、生产、消费和可视化RESTful Web Service。官网

Blade：国人开发的一个轻量级的MVC框架. 它拥有简洁的代码，优雅的设计。官网

科学计算与分析

用于科学计算和分析的函数库。

DataMelt：用于科学计算、数据分析及数据可视化的开发环境。官网

JGraphT：支持数学图论对象和算法的图形库。官网

JScience：用来进行科学测量和单位的一组类。官网

搜索引擎

文档索引引擎，用于搜索和分析。

Apache Solr：一个完全的企业搜索引擎。为高吞吐量通信进行了优化。官网

Elasticsearch：一个分布式、支持多租户（multitenant）全文本搜索引擎。提供了RESTful Web接口和无schema的JSON文档。官网

Apache Lucene：是一个开放源代码的全文检索引擎工具包，是一个全文检索引擎的架构，提供了完整的查询引擎和索引引擎，部分文本分析引擎。官网

安全

用于处理安全、认证、授权或会话管理的函数库。

Apache Shiro：执行认证、授权、加密和会话管理。官网

Bouncy Castle，涵盖了从基础的帮助函数到PGP/SMIME操作。官网：多途加密开发库。支持JCA提供者（JCA provider)

Cryptomator：在云上进行客户端跨平台透明加密。官网

Keycloak：为浏览器应用和RESTful Web Service集成SSO和IDM。目前还处于beta版本，但是看起来非常有前途。官网

PicketLink：PicketLink是一个针对Java应用进行安全和身份认证管理的大型项目（Umbrella Project）。官网

序列化

用来高效处理序列化的函数库。

FlatBuffers：高效利用内存的序列化函数库，无需解包和解析即可高效访问序列化数据。官网

Kryo：快速、高效的对象图形序列化框架。官网

FST：提供兼容JDK的高性能对象图形序列化。官网

MessagePack：一种高效的二进制序列化格式。官网

应用服务器

用来部署应用程序的服务器。

Apache Tomcat：针对Servlet和JSP的应用服务器，健壮性好且适用性强。官网

Apache TomEE：Tomcat加Java EE。官网

Jetty：轻量级、小巧的应用服务器，通常会嵌入到项目中。官网

WebSphere Liberty：轻量级、模块化应用服务器，由IBM开发。官网

WildFly：之前被称作JBoss，由Red Hat开发。支持很多Java EE功能。官网

模板引擎

在模板中替换表达式的工具。

Apache Velocity：提供HTML页面模板、email模板和通用开源代码生成器模板。官网

FreeMarker：通用模板引擎，不需要任何重量级或自己使用的依赖关系。官网

Handlebars.java：使用Java编写的模板引擎，逻辑简单，支持语义扩展（semantic Mustache）。官网

Thymeleaf：旨在替换JSP，支持XML文件的工具。官网

测试

测试内容从对象到接口，涵盖性能测试和基准测试工具。

Apache JMeter：功能性测试和性能评测。官网

Arquillian：集成测试和功能行测试平台，集成Java EE容器。官网

AssertJ：支持流式断言提高测试的可读性。官网

Awaitility：用来同步异步操作的DSL。官网

Cucumber：BDD测试框架。官网

Gatling：设计为易于使用、可维护的和高性能负载测试工具。官网

Hamcrest：可用来灵活创建意图（intent）表达式的匹配器。官网

JMockit：用来模拟静态、final方法等。官网

JUnit：通用测试框架。官网

Mockito：在自动化单元测试中创建测试对象，为TDD或BDD提供支持。官网

PowerMock： 支持模拟静态方法、构造函数、final类和方法、私有方法以及移除静态初始化器的模拟工具。官网

REST Assured：为REST/HTTP服务提供方便测试的Java DSL。官网

Selenide：为Selenium提供精准的周边API，用来编写稳定且可读的UI测试。官网

Selenium：为Web应用程序提供可移植软件测试框架。官网

Spock：JUnit-compatible framework featuring an expressive Groovy-derived specification language.官网兼容JUnit框架，支持衍生的Groovy范的语言。

TestNG：测试框架。官网

Truth：Google的断言和命题（proposition）框架。官网

Unitils：模块化测试函数库，支持单元测试和集成测试。官网

WireMock：Web Service测试桩（Stub）和模拟函数。官网

通用工具库

通用工具类函数库。

Apache Commons：提供各种用途的函数，比如配置、验证、集合、文件上传或XML处理等。官网

args4j：命令行参数解析器。官网

CRaSH：为运行进行提供CLI。官网

Gephi：可视化跨平台网络图形化操作程序。官网

Guava：集合、缓存、支持基本类型、并发函数库、通用注解、字符串处理、I/O等。官网

JADE：构建、调试多租户系统的框架和环境。官网

javatuples：正如名字表示的那样，提供tuple支持。尽管目前tuple的概念还有留有争议。官网

JCommander：命令行参数解析器。官网

Protégé：提供存在论（ontology）编辑器以及构建知识系统的框架。官网

网络爬虫

用于分析网站内容的函数库。

Apache Nutch：可用于生产环境的高度可扩展、可伸缩的网络爬虫。官网

Crawler4j：简单的轻量级网络爬虫。官网

JSoup：刮取、解析、操作和清理HTML。官网

Web框架

用于处理Web应用程序不同层次间通讯的框架。

Apache Tapestry：基于组件的框架，使用Java创建动态、强健的、高度可扩展的Web应用程序。官网

Apache Wicket：基于组件的Web应用框架，与Tapestry类似带有状态显示GUI。官网

Google Web Toolkit：一组Web开发工具集，包含在客户端将Java代码转为JavaScript的编译器、XML解析器、RCP 官网API、JUnit集成、国际化支持和GUI控件。

Grails：Groovy框架，旨在提供一个高效开发环境，使用约定而非配置、没有XML并支持混入（mixin）。官网

Ninja：Java全栈Web开发框架。非常稳固、快速和高效。官网

Pippo：小型、高度模块化的类Sinatra框架。官网

Play：使用约定而非配置，支持代码热加载并在浏览器中显示错误。官网

PrimeFaces：JSF框架，提供免费和带支持的商业版本。包括若干前端组件。官网

Ratpack：一组Java开发函数库，用于构建快速、高效、可扩展且测试完备的HTTP应用程序。官网

Spring Boot：微框架，简化了Spring新程序的开发过程。官网

Spring：旨在简化Java EE的开发过程，提供依赖注入相关组件并支持面向切面编程。官网

Vaadin：基于GWT构建的事件驱动框架。使用服务端架构，客户端使用Ajax。官网

Blade：国人开发的一个轻量级的MVC框架. 它拥有简洁的代码，优雅的设计。官网

业务流程管理套件

流程驱动的软件系统构建。

jBPM：非常灵活的业务流程管理框架，致力于构建开发与业务分析人员之间的桥梁。官网

Activity：轻量级工作流和业务流程管理框架。官网 github

资源

社区

Q2: 求一个50行左右的JAVA代码，最好每行带注释，谢谢啦

/*这个相当详细挑一挑辅助java代码了.

程序也不算太难.而且给老师看挑一挑辅助java代码的时候效果比较好.因为有图形化界面,又实现一个比较实用的功能.老师会比较高兴的.

建立一个文件名为Change.java就可以编译了*/

/*

* 这个程序实现输入身高算出标准体重,输入体重,算出身高的功能

*/

import java.awt.*; //导入相关类包,这才样使用相应awt图形界面的类

import java.awt.event.*;//同上

public class Change extends Frame { //定义一个类Change, 父类是Frame(图形界面的)

Button b = new Button("互查"); //创建一个按钮的对象b,显示为"互查"

Label l1 = new Label("身高(cm)");//创建一个lable.显示身高

Label l2 = new Label("体重(kg)");//创建一个lable 显示体重

double heigth, weigth; //定义变量

double x, y; //定义变量

TextField tf1 = new TextField(null, 10);//添加Text框

TextField tf2 = new TextField(null, 10);//添加Text框

public Change() {//类的构造函数,完成初始化

super("互查表");//创建窗口,标题为互查表

setLayout(new FlowLayout(FlowLayout.LEFT));//设置布局

add(l1);//把lable 身高放到window里

add(tf1);//把Text 框 放到窗口上

add(l2); //把lable 体重放到window里

add(tf2);//Test放到窗口里

add(b);//把button放到窗口上

pack();//自动放到窗口里排列上边的组件

setVisible(true);//可以让用户看到窗口

addWindowListener(new WindowAdapter() {//如果按 X, 关闭窗口

public void windowClosing(WindowEvent e) {

System.exit(0);

}

});

b.addActionListener(new ButtonListener());//添加button监听函数

}

class ButtonListener implements ActionListener {//实现click button时功能操作

public void actionPerformed(ActionEvent e) {//当click调用

if (tf1.getText()!=null) {//检查tf1 test 是否为空

try {//取异常

x = Double.parseDouble(tf1.getText());//字符转为double型

weigth = (x - 100) * 0.9;//算重量

tf2.setText("" + weigth);//显示重量

} catch (NumberFormatException ex) {

tf1.setText("");//如果输入不是数字,设为空

}

}

if (tf1.getText().equals("")==true){//tf1是否为空

y = Double.parseDouble(tf2.getText());//把tf2里的文本转为double 型 的

heigth = y / 0.9 + 100; //算身高根据重量

tf1.setText("" + heigth);}//显示身高

}

}

public static void main(String[] args) {//主函数,程序入口

new Change(); //建立类Change的对象,并调用他的构造函数Change().显示窗口

}

}

Q3: 用Java代码编码: 有1~8个号码，需要选择6个出来，组成不同的组合，不处理顺序，只关注重复，详情如下，

如果不管排序挑一挑辅助java代码的话递归 循环都能实现这个  给挑一挑辅助java代码你一个分别用递归和循环实现挑一挑辅助java代码的例子

import java.util.Arrays;

public class TestArray {

public static void main(String[] args) {

int[] a = { 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8};

System.out.println("***********循环*************");

ergodicArray(a, 6);

System.out.println("***********递归*************");

recursionArray(a,new int[6],0,0);

}

//递归

public static void recursionArray(int[] a,int[] b,int start,int index){

if(b.lengtha.length)

throw new RuntimeException("长度错误");

else{

if(indexb.length){

    int[] c=b.clone();

    for(int i=start;ia.length;i++){

     //System.out.println("i:"+i+" index:"+index);

        c[index]=a[i];       

        recursionArray(a,c,i+1,index+1);

    }    

}else

System.out.println(Arrays.toString(b));

}

}

//循环

public static void ergodicArray(int[] a,int length){

if(lengtha.length)

throw new RuntimeException("长度错误");

else{

int[] b=new int[length];

for(int i=0;ilength;i++)

b[i]=i;

ergodicArray(a,b);

}

}

public static void ergodicArray(int[] a, int[] b) {

while (b[0] = (a.length - b.length)) {

if (b[b.length - 1]  a.length) {

for (int i = 0; i  b.length; i++) {

System.out.print(a[b[i]]);

if(ib.length-1)

    System.out.print(',');

}

System.out.println();

++b[b.length - 1];

} else {

int j = b.length - 1;

while (j = 0) {

if (b[j] != a.length - (b.length - j) + 1) {

// j--;

break;

} else

j--;

}

if ((b[0] == (a.length - b.length - 1) || b[j] = (a.length - b.length + j))) {

int t = 0;

for (int i = j; i  b.length; i++) {

if (i == j) {

b[i]++;

} else {

b[i] = b[i - 1] + 1;

}

}

}

}

}

}

Q4: java编程的冒泡等排序示例

Java排序算法

1）分类：

1）插入排序（直接插入排序、希尔排序）

2）交换排序（冒泡排序、快速排序）

3）选择排序（直接选择排序、堆排序）

4）归并排序

5）分配排序（箱排序、基数排序）

所需辅助空间最多：归并排序

所需辅助空间最少：堆排序

平均速度最快：快速排序

不稳定：快速排序，希尔排序，堆排序。

1）选择排序算法的时候

1.数据的规模 ； 2.数据的类型 ； 3.数据已有的顺序

一般来说，当数据规模较小时，应选择直接插入排序或冒泡排序。任何排序算法在数据量小时基本体现不出来差距。 考虑数据的类型，比如如果全部是正整数，那么考虑使用桶排序为最优。 考虑数据已有顺序，快排是一种不稳定的排序（当然可以改进），对于大部分排好的数据，快排会浪费大量不必要的步骤。数据量极小，而起已经基本排好序，冒泡是最佳选择。我们说快排好，是指大量随机数据下，快排效果最理想。而不是所有情况。

3）总结：

——按平均的时间性能来分：

1）时间复杂度为O(nlogn)的方法有：快速排序、堆排序和归并排序，其中以快速排序为最好；

2）时间复杂度为O(n2)的有：直接插入排序、起泡排序和简单选择排序，其中以直接插入为最好，特 别是对那些对关键字近似有序的记录序列尤为如此；

3）时间复杂度为O(n)的排序方法只有，基数排序。

当待排记录序列按关键字顺序有序时，直接插入排序和起泡排序能达到O(n)的时间复杂度;而对于快速排序而言，这是最不好的情况，此时的时间性能蜕化为O(n2)，因此是应该尽量避免的情况。简单选择排序、堆排序和归并排序的时间性能不随记录序列中关键字的分布而改变。

——按平均的空间性能来分（指的是排序过程中所需的辅助空间大小）：

1） 所有的简单排序方法(包括：直接插入、起泡和简单选择)和堆排序的空间复杂度为O(1)；

2） 快速排序为O(logn )，为栈所需的辅助空间;

3） 归并排序所需辅助空间最多，其空间复杂度为O(n );

4）链式基数排序需附设队列首尾指针，则空间复杂度为O(rd )。

——排序方法的稳定性能：

1） 稳定的排序方法指的是，对于两个关键字相等的记录，它们在序列中的相对位置，在排序之前和 经过排序之后，没有改变。

2） 当对多关键字的记录序列进行LSD方法排序时，必须采用稳定的排序方法。

3） 对于不稳定的排序方法，只要能举出一个实例说明即可。

4） 快速排序，希尔排序和堆排序是不稳定的排序方法。

4）插入排序：

包括直接插入排序，希尔插入排序。

直接插入排序： 将一个记录插入到已经排序好的有序表中。

1, sorted数组的第0个位置没有放数据。

2，从sorted第二个数据开始处理：

如果该数据比它前面的数据要小，说明该数据要往前面移动。

首先将该数据备份放到 sorted的第0位置当哨兵。

然后将该数据前面那个数据后移。

然后往前搜索，找插入位置。

找到插入位置之后讲 第0位置的那个数据插入对应位置。

O(n*n), 当待排记录序列为正序时，时间复杂度提高至O(n)。

希尔排序（缩小增量排序 diminishing increment sort）：先将整个待排记录序列分割成若干个子序列分别进行直接插入排序，待整个序列中的记录基本有序时，再对全体记录进行一次直接插入排序。

面试穿什么，这里找答案！

插入排序Java代码：

public class InsertionSort {

// 插入排序：直接插入排序 ，希尔排序

public void straightInsertionSort(double [] sorted){

int sortedLen= sorted.length;

for(int j=2;jsortedLen;j++){

if(sorted[j]sorted[j-1]){

sorted[0]= sorted[j];//先保存一下后面的那个

sorted[j]=sorted[j-1];// 前面的那个后移。

int insertPos=0;

for(int k=j-2;k=0;k--){

if(sorted[k]sorted[0]){

sorted[k+1]=sorted[k];

}else{

insertPos=k+1;

break;

}

}

sorted[insertPos]=sorted[0];

}

}

}

public void shellInertionSort(double [] sorted, int inc){

int sortedLen= sorted.length;

for(int j=inc+1;jsortedLen;j++ ){

if(sorted[j]sorted[j-inc]){

sorted[0]= sorted[j];//先保存一下后面的那个

int insertPos=j;

for(int k=j-inc;k=0;k-=inc){

if(sorted[k]sorted[0]){

sorted[k+inc]=sorted[k];

//数据结构课本上这个地方没有给出判读，出错：

if(k-inc=0){

insertPos = k;

}

}else{

insertPos=k+inc;

break;

}

}

sorted[insertPos]=sorted[0];

}

}

}

public void shellInsertionSort(double [] sorted){

int[] incs={7,5,3,1};

int num= incs.length;

int inc=0;

for(int j=0;jnum;j++){

inc= incs[j];

shellInertionSort(sorted,inc);

}

}

public static void main(String[] args) {

Random random= new Random(6);

int arraysize= 21;

double [] sorted=new double[arraysize];

System.out.print("Before Sort:");

for(int j=1;jarraysize;j++){

sorted[j]= (int)(random.nextDouble()* 100);

System.out.print((int)sorted[j]+" ");

}

System.out.println();

InsertionSort sorter=new InsertionSort();

// sorter.straightInsertionSort(sorted);

sorter.shellInsertionSort(sorted);

System.out.print("After Sort:");

for(int j=1;jsorted.length;j++){

System.out.print((int)sorted[j]+" ");

}

System.out.println();

}

}

面试穿什么，这里找答案！

5）交换排序：

包括冒泡排序，快速排序。

冒泡排序法：该算法是专门针对已部分排序的数据进行排序的一种排序算法。如果在你的数据清单中只有一两个数据是乱序的话，用这种算法就是最快的排序算法。如果你的数据清单中的数据是随机排列的，那么这种方法就成了最慢的算法了。因此在使用这种算法之前一定要慎重。这种算法的核心思想是扫描数据清单，寻找出现乱序的两个相邻的项目。当找到这两个项目后，交换项目的位置然后继续扫描。重复上面的操作直到所有的项目都按顺序排好。

快速排序：通过一趟排序，将待排序记录分割成独立的两个部分，其中一部分记录的关键字均比另一部分记录的关键字小，则可分别对这两部分记录继续进行排序，以达到整个序列有序。具体做法是：使用两个指针low,high, 初值分别设置为序列的头，和序列的尾，设置pivotkey为第一个记录，首先从high开始向前搜索第一个小于pivotkey的记录和pivotkey所在位置进行交换，然后从low开始向后搜索第一个大于pivotkey的记录和此时pivotkey所在位置进行交换，重复知道low=high了为止。

交换排序Java代码：

public class ExchangeSort {

public void BubbleExchangeSort(double [] sorted){

int sortedLen= sorted.length;

for(int j=sortedLen;j0;j--){

int end= j;

for(int k=1;kend-1;k++){

double tempB= sorted[k];

sorted[k]= sorted[k]sorted[k+1]?

sorted[k]:sorted[k+1];

if(Math.abs(sorted[k]-tempB)10e-6){

sorted[k+1]=tempB;

}

}

}

}

public void QuickExchangeSortBackTrack(double [] sorted,

int low,int high){

if(lowhigh){

int pivot= findPivot(sorted,low,high);

QuickExchangeSortBackTrack(sorted,low,pivot-1);

QuickExchangeSortBackTrack(sorted,pivot+1,high);

}

}

public int findPivot(double [] sorted, int low, int high){

sorted[0]= sorted[low];

while(lowhigh){

while(lowhigh sorted[high]= sorted[0])--high;

sorted[low]= sorted[high];

while(lowhigh sorted[low]=sorted[0])++low;

sorted[high]= sorted[low];

}

sorted[low]=sorted[0];

return low;

}

public static void main(String[] args) {

Random random= new Random(6);

int arraysize= 21;

double [] sorted=new double[arraysize];

System.out.print("Before Sort:");

for(int j=1;jarraysize;j++){

sorted[j]= (int)(random.nextDouble()* 100);

System.out.print((int)sorted[j]+" ");

}

System.out.println();

ExchangeSort sorter=new ExchangeSort();

// sorter.BubbleExchangeSort(sorted);

sorter.QuickExchangeSortBackTrack(sorted, 1, arraysize-1);

System.out.print("After Sort:");

for(int j=1;jsorted.length;j++){

System.out.print((int)sorted[j]+" ");

}

System.out.println();

}

}

6）选择排序：

分为直接选择排序， 堆排序

直接选择排序：第i次选取 i到array.Length-1中间最小的值放在i位置。

堆排序：首先，数组里面用层次遍历的顺序放一棵完全二叉树。从最后一个非终端结点往前面调整，直到到达根结点，这个时候除根节点以外的所有非终端节点都已经满足堆得条件了，于是需要调整根节点使得整个树满足堆得条件，于是从根节点开始，沿着它的儿子们往下面走（最大堆沿着最大的儿子走，最小堆沿着最小的儿子走）。 主程序里面，首先从最后一个非终端节点开始调整到根也调整完，形成一个heap， 然后将heap的根放到后面去（即：每次的树大小会变化，但是 root都是在1的位置，以方便计算儿子们的index，所以如果需要升序排列，则要逐步大顶堆。因为根节点被一个个放在后面去了。 降序排列则要建立小顶堆）

代码中的问题： 有时候第2个和第3个顺序不对（原因还没搞明白到底代码哪里有错）

选择排序Java代码：

public class SelectionSort {

public void straitSelectionSort(double [] sorted){

int sortedLen= sorted.length;

for(int j=1;jsortedLen;j++){

int jMin= getMinIndex(sorted,j);

exchange(sorted,j,jMin);

}

}

public void exchange(double [] sorted,int i,int j){

int sortedLen= sorted.length;

if(isortedLen jsortedLen ij i=0 j=0){

double temp= sorted[i];

sorted[i]=sorted[j];

sorted[j]=temp;

}

}

public int getMinIndex(double [] sorted, int i){

int sortedLen= sorted.length;

int minJ=1;

double min= Double.MAX_VALUE;

for(int j=i;jsortedLen;j++){

if(sorted[j]min){

min= sorted[j];

minJ= j;

}

}

return minJ;

}

public void heapAdjust(double [] sorted,int start,int end){

if(startend){

double temp= sorted;

// 这个地方jend与课本不同，j=end会报错：

for(int j=2*start;jend;j *=2){

if(j+1end sorted[j]-sorted[j+1]10e-6){

++j;

}

if(temp=sorted[j]){

break;

}

sorted=sorted[j];

start=j;

}

sorted=temp;

}

}

public void heapSelectionSort(double [] sorted){

int sortedLen = sorted.length;

for(int i=sortedLen/2;i0;i--){

heapAdjust(sorted,i,sortedLen);

}

for(int i=sortedLen;i1;--i){

exchange(sorted,1,i);

heapAdjust(sorted,1,i-1);

}

}

public static void main(String [] args){

Random random= new Random(6);

int arraysize=9;

double [] sorted=new double[arraysize];

System.out.print("Before Sort:");

for(int j=1;jarraysize;j++){

sorted[j]= (int)(random.nextDouble()* 100);

System.out.print((int)sorted[j]+" ");

}

System.out.println();

SelectionSort sorter=new SelectionSort();

// sorter.straitSelectionSort(sorted);

sorter.heapSelectionSort(sorted);

System.out.print("After Sort:");

for(int j=1;jsorted.length;j++){

System.out.print((int)sorted[j]+" ");

}

System.out.println();

}

}

面试穿什么，这里找答案！

7）归并排序：

将两个或两个以上的有序表组合成一个新的有序表。归并排序要使用一个辅助数组，大小跟原数组相同，递归做法。每次将目标序列分解成两个序列，分别排序两个子序列之后，再将两个排序好的子序列merge到一起。

归并排序Java代码：

public class MergeSort {

private double[] bridge;//辅助数组

public void sort(double[] obj){

if (obj == null){

throw new NullPointerException("

The param can not be null!");

}

bridge = new double[obj.length]; // 初始化中间数组

mergeSort(obj, 0, obj.length - 1); // 归并排序

bridge = null;

}

private void mergeSort(double[] obj, int left, int right){

if (left right){

int center = (left + right) / 2;

mergeSort(obj, left, center);

mergeSort(obj, center + 1, right);

merge(obj, left, center, right);

}

}

private void merge(double[] obj, int left,

int center, int right){

int mid = center + 1;

int third = left;

int tmp = left;

while (left = center mid = right){

// 从两个数组中取出小的放入中间数组

if (obj[left]-obj[mid]=10e-6){

bridge[third++] = obj[left++];

} else{

bridge[third++] = obj[mid++];

}

}

// 剩余部分依次置入中间数组

while (mid = right){

bridge[third++] = obj[mid++];

}

while (left = center){

bridge[third++] = obj[left++];

}

// 将中间数组的内容拷贝回原数组

copy(obj, tmp, right);

}

private void copy(double[] obj, int left, int right)

{

while (left = right){

obj[left] = bridge[left];

left++;

}

}

public static void main(String[] args) {

Random random = new Random(6);

int arraysize = 10;

double[] sorted = new double[arraysize];

System.out.print("Before Sort:");

for (int j = 0; j arraysize; j++) {

sorted[j] = (int) (random.nextDouble() * 100);

System.out.print((int) sorted[j] + " ");

}

System.out.println();

MergeSort sorter = new MergeSort();

sorter.sort(sorted);

System.out.print("After Sort:");

for (int j = 0; j sorted.length; j++) {

System.out.print((int) sorted[j] + " ");

}

System.out.println();

}

}

面试穿什么，这里找答案！

8）基数排序：

使用10个辅助队列，假设最大数的数字位数为 x， 则一共做 x次，从个位数开始往前，以第i位数字的大小为依据，将数据放进辅助队列，搞定之后回收。下次再以高一位开始的数字位为依据。

以Vector作辅助队列，基数排序的Java代码：

public class RadixSort {

private int keyNum=-1;

private VectorVectorDouble util;

public void distribute(double [] sorted, int nth){

if(nth=keyNum nth0){

util=new VectorVectorDouble();

for(int j=0;j10;j++){

Vector Double temp= new Vector Double();

util.add(temp);

}

for(int j=0;jsorted.length;j++){

int index= getNthDigit(sorted[j],nth);

util.get(index).add(sorted[j]);

}

}

}

public int getNthDigit(double num,int nth){

String nn= Integer.toString((int)num);

int len= nn.length();

if(len=nth){

return Character.getNumericValue(nn.charAt(len-nth));

}else{

return 0;

}

}

public void collect(double [] sorted){

int k=0;

for(int j=0;j10;j++){

int len= util.get(j).size();

if(len0){

for(int i=0;ilen;i++){

sorted[k++]= util.get(j).get(i);

}

}

}

util=null;

}

public int getKeyNum(double [] sorted){

double max= Double.MIN_VALUE;

for(int j=0;jsorted.length;j++){

if(sorted[j]max){

max= sorted[j];

}

}

return Integer.toString((int)max).length();

}

public void radixSort(double [] sorted){

if(keyNum==-1){

keyNum= getKeyNum(sorted);

}

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

distribute(sorted,i);

collect(sorted);

}

}

public static void main(String[] args) {

Random random = new Random(6);

int arraysize = 21;

double[] sorted = new double[arraysize];

System.out.print("Before Sort:");

for (int j = 0; j arraysize; j++) {

sorted[j] = (int) (random.nextDouble() * 100);

System.out.print((int) sorted[j] + " ");

}

System.out.println();

RadixSort sorter = new RadixSort();

sorter.radixSort(sorted);

System.out.print("After Sort:");

for (int j = 0; j sorted.length; j++) {

System.out.print((int) sorted[j] + " ");

}

System.out.println();

}

}

//copy而来

Q5: 求java小游戏源代码

表1. CheckerDrag.java

// CheckerDrag.javaimport java.awt.*;import java.awt.event.*;public class CheckerDrag extends java.applet.Applet{ // Dimension of checkerboard square. // 棋盘上每个小方格的尺寸 final static int SQUAREDIM = 40; // Dimension of checkerboard -- includes black outline. // 棋盘的尺寸 – 包括黑色的轮廓线 final static int BOARDDIM = 8 * SQUAREDIM + 2; // Dimension of checker -- 3/4 the dimension of a square. // 棋子的尺寸 – 方格尺寸的3/4 final static int CHECKERDIM = 3 * SQUAREDIM / 4; // Square colors are dark green or white. // 方格的颜色为深绿色或者白色 final static Color darkGreen = new Color (0, 128, 0); // Dragging flag -- set to true when user presses mouse button over checker // and cleared to false when user releases mouse button. // 拖动标记 --当用户在棋子上按下鼠标按键时设为true， // 释放鼠标按键时设为false boolean inDrag = false; // Left coordinate of checkerboard's upper-left corner. // 棋盘左上角的左方向坐标 int boardx; // Top coordinate of checkerboard's upper-left corner. //棋盘左上角的上方向坐标 int boardy; // Left coordinate of checker rectangle origin (upper-left corner). // 棋子矩形原点(左上角)的左方向坐标 int ox; // Top coordinate of checker rectangle origin (upper-left corner). // 棋子矩形原点(左上角)的上方向坐标 int oy; // Left displacement between mouse coordinates at time of press and checker // rectangle origin. // 在按键时的鼠标坐标与棋子矩形原点之间的左方向位移 int relx; // Top displacement between mouse coordinates at time of press and checker // rectangle origin. // 在按键时的鼠标坐标与棋子矩形原点之间的上方向位移 int rely; // Width of applet drawing area. // applet绘图区域的宽度 int width; // Height of applet drawing area. // applet绘图区域的高度 int height; // Image buffer. // 图像缓冲 Image imBuffer; // Graphics context associated with image buffer. // 图像缓冲相关联的图形背景 Graphics imG; public void init () { // Obtain the size of the applet's drawing area. // 获取applet绘图区域的尺寸 width = getSize ().width; height = getSize ().height; // Create image buffer. // 创建图像缓冲 imBuffer = createImage (width, height); // Retrieve graphics context associated with image buffer. // 取出图像缓冲相关联的图形背景 imG = imBuffer.getGraphics (); // Initialize checkerboard's origin, so that board is centered. // 初始化棋盘的原点，使棋盘在屏幕上居中 boardx = (width - BOARDDIM) / 2 + 1; boardy = (height - BOARDDIM) / 2 + 1; // Initialize checker's rectangle's starting origin so that checker is // centered in the square located in the top row and second column from // the left. // 初始化棋子矩形的起始原点，使得棋子在第一行左数第二列的方格里居中 ox = boardx + SQUAREDIM + (SQUAREDIM - CHECKERDIM) / 2 + 1; oy = boardy + (SQUAREDIM - CHECKERDIM) / 2 + 1; // Attach a mouse listener to the applet. That listener listens for // mouse-button press and mouse-button release events. // 向applet添加一个用来监听鼠标按键的按下和释放事件的鼠标监听器 addMouseListener (new MouseAdapter () { public void mousePressed (MouseEvent e) { // Obtain mouse coordinates at time of press. // 获取按键时的鼠标坐标 int x = e.getX (); int y = e.getY (); // If mouse is over draggable checker at time // of press (i.e., contains (x, y) returns // true), save distance between current mouse // coordinates and draggable checker origin // (which will always be positive) and set drag // flag to true (to indicate drag in progress). // 在按键时如果鼠标位于可拖动的棋子上方 // （也就是contains (x, y)返回true），则保存当前 // 鼠标坐标与棋子的原点之间的距离（始终为正值）并且 // 将拖动标志设为true（用来表明正处在拖动过程中） if (contains (x, y)) { relx = x - ox; rely = y - oy; inDrag = true; } } boolean contains (int x, int y) { // Calculate center of draggable checker. // 计算棋子的中心位置 int cox = ox + CHECKERDIM / 2; int coy = oy + CHECKERDIM / 2; // Return true if (x, y) locates with bounds // of draggable checker. CHECKERDIM / 2 is the // radius. // 如果(x, y)仍处于棋子范围内则返回true // CHECKERDIM / 2为半径 return (cox - x) * (cox - x) + (coy - y) * (coy - y) CHECKERDIM / 2 * CHECKERDIM / 2; } public void mouseReleased (MouseEvent e) { // When mouse is released, clear inDrag (to // indicate no drag in progress) if inDrag is // already set. // 当鼠标按键被释放时，如果inDrag已经为true， // 则将其置为false（用来表明不在拖动过程中） if (inDrag) inDrag = false; } }); // Attach a mouse motion listener to the applet. That listener listens // for mouse drag events. //向applet添加一个用来监听鼠标拖动事件的鼠标运动监听器 addMouseMotionListener (new MouseMotionAdapter () { public void mouseDragged (MouseEvent e) { if (inDrag) { // Calculate draggable checker's new // origin (the upper-left corner of // the checker rectangle). // 计算棋子新的原点（棋子矩形的左上角） int tmpox = e.getX () - relx; int tmpoy = e.getY () - rely; // If the checker is not being moved // (at least partly) off board, // assign the previously calculated // origin (tmpox, tmpoy) as the // permanent origin (ox, oy), and // redraw the display area (with the // draggable checker at the new // coordinates). // 如果棋子（至少是棋子的一部分）没有被 // 移出棋盘，则将之前计算的原点 // (tmpox, tmpoy)赋值给永久性的原点(ox, oy)， // 并且刷新显示区域（此时的棋子已经位于新坐标上） if (tmpox boardx tmpoy boardy tmpox + CHECKERDIM boardx + BOARDDIM tmpoy + CHECKERDIM boardy + BOARDDIM) { ox = tmpox; oy = tmpoy; repaint (); } } } }); } public void paint (Graphics g) { // Paint the checkerboard over which the checker will be dragged. // 在棋子将要被拖动的位置上绘制棋盘 paintCheckerBoard (imG, boardx, boardy); // Paint the checker that will be dragged. // 绘制即将被拖动的棋子 paintChecker (imG, ox, oy); // Draw contents of image buffer. // 绘制图像缓冲的内容 g.drawImage (imBuffer, 0, 0, this); } void paintChecker (Graphics g, int x, int y) { // Set checker shadow color. // 设置棋子阴影的颜色 g.setColor (Color.black); // Paint checker shadow. // 绘制棋子的阴影 g.fillOval (x, y, CHECKERDIM, CHECKERDIM); // Set checker color. // 设置棋子颜色 g.setColor (Color.red); // Paint checker. // 绘制棋子 g.fillOval (x, y, CHECKERDIM - CHECKERDIM / 13, CHECKERDIM - CHECKERDIM / 13); } void paintCheckerBoard (Graphics g, int x, int y) { // Paint checkerboard outline. // 绘制棋盘轮廓线 g.setColor (Color.black); g.drawRect (x, y, 8 * SQUAREDIM + 1, 8 * SQUAREDIM + 1); // Paint checkerboard. // 绘制棋盘 for (int row = 0; row 8; row++) { g.setColor (((row 1) != 0) ? darkGreen : Color.white); for (int col = 0; col 8; col++) { g.fillRect (x + 1 + col * SQUAREDIM, y + 1 + row * SQUAREDIM, SQUAREDIM, SQUAREDIM); g.setColor ((g.getColor () == darkGreen) ? Color.white : darkGreen); } } } // The AWT invokes the update() method in response to the repaint() method // calls that are made as a checker is dragged. The default implementation // of this method, which is inherited from the Container class, clears the // applet's drawing area to the background color prior to calling paint(). // This clearing followed by drawing causes flicker. CheckerDrag overrides // update() to prevent the background from being cleared, which eliminates // the flicker. // AWT调用了update()方法来响应拖动棋子时所调用的repaint()方法。该方法从 // Container类继承的默认实现会在调用paint()之前，将applet的绘图区域清除 // 为背景色，这种绘制之后的清除就导致了闪烁。CheckerDrag重写了update()来 // 防止背景被清除，从而消除了闪烁。 public void update (Graphics g) { paint (g); }}

关于挑一挑辅助java代码和java代码辅助的用法的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。