当前位置: 首页 > news >正文

read 方法为什么返回 int 类型

在Java的输入流(InputStream)中,read方法返回int类型的值的原因是为了提供更多的信息和灵活性。虽然这可能看起来有些不直观,但有一些合理的考虑和用途,主要包括以下几点:

  1. EOF标志read方法返回一个整数值,其中包括了EOF(End of File)标志。当read方法返回-1时,表示已经读取到文件末尾,没有更多数据可供读取,这是一种标准的EOF表示方式。这允许使用read方法来检测文件是否已经读取完毕,而不仅仅是读取一个字节的数据。
  2. 数据范围read方法可以读取字节数据,而字节可以表示0到255之间的整数值。因此,将read方法的返回值声明为int类型可以处理从0到255范围的所有字节数据,而不仅仅是-1到255。(考虑一种情况:read方法返回一个byte类型而不是int类型。byte是8位的,范围从-128到127。如果read方法返回byte,那么无法表示字节数据的所有可能值,因为它会丢失范围在128到255之间的字节值。这可能导致数据损失或无法正确处理一些字节值。)
  3. 错误情况int类型的返回值还可以用于表示读取时可能出现的错误情况。通常,正常情况下read返回的是0到255之间的字节值,而-1表示EOF。其他负数值可能表示一些错误状态,尤其是在处理二进制数据时,可以用于标识错误或特殊情况。
  4. 一致性:在Java的I/O库中,很多方法都使用int类型来表示读取的数据或状态,这样可以保持一致性。例如,read方法的返回类型与其他读取方法(如readLinereadChar)的返回类型一致,使得使用不同方法时更容易进行处理和比较。

综上所述,read方法返回int类型的值是为了提供更多的信息,包括EOF标志、数据范围、错误情况和一致性,以使读取和处理数据更加灵活和全面。虽然在处理时需要进行类型转换,但这种设计在实际应用中通常是有益的。

相关文章:

read 方法为什么返回 int 类型

在Java的输入流(InputStream)中,read方法返回int类型的值的原因是为了提供更多的信息和灵活性。虽然这可能看起来有些不直观,但有一些合理的考虑和用途,主要包括以下几点: EOF标志:read方法返回…...

在二维矩阵/数组中查找元素 Leetcode74, Leetcode240

这一类题型中二维数组的元素取值有序变化,因此可以用二分查找法。我们一起来看一下。 一、Leetcode 74 Leetcode 74. 搜索二维矩阵 这道题要在一个二维矩阵中查找元素。该二维矩阵有如下特点: 每行元素 从左到右 按非递减顺序排列。每行的第一个元素 …...

MS35657步进电机驱动器可兼容DRV8824

MS35657 是一款双通道 DMOS 全桥驱动器,可以驱动一个步进电机或者两个直流电机。可兼容DRV8824(功能基本一致,管脚不兼容)。每个全桥的驱动电流在 24V 电源下可以工作到 1.4A。MS35657 集成了固定关断时间的 PWM 电流校正器&#…...

SQL语句性能优化

1、查询 SQL 尽量不要使用 select *,而是 select 具体字段 反例子: select * from sys_user; 正例子: select id,name from sys_user; 理由如下: 只取需要的字段,节省资源、减少网络开销。select * 进行查询时,很可能就不会使用到覆盖索引了,就会造成回表查询。…...

线性代数之 伪逆矩阵

目录 一、伪逆矩阵 ◼ A的伪逆矩阵与SVD ◼ 用Python代码计算A的伪逆矩阵 ◼ 笔算A的伪逆矩阵 一、伪逆矩阵 ◼ A的伪逆矩阵与SVD 逆矩阵并不总是存在,即使是方阵。然而,对于非正方形矩阵,存在一个伪逆矩阵,也叫摩尔-彭罗斯…...

【3D图像分割】基于Pytorch的VNet 3D 图像分割5(改写数据流篇)

在这篇文章:【3D 图像分割】基于 Pytorch 的 VNet 3D 图像分割2(基础数据流篇) 的最后,我们提到了: 在采用vent模型进行3d数据的分割训练任务中,输入大小是16*96*96,这个的裁剪是放到Dataset类…...

【漏洞复现】Apache_Shiro_1.2.4_反序列化漏洞(CVE-2016-4437)

感谢互联网提供分享知识与智慧,在法治的社会里,请遵守有关法律法规 文章目录 1.1、漏洞描述1.2、漏洞等级1.3、影响版本1.4、漏洞复现1、基础环境2、漏洞分析3、漏洞验证 说明内容漏洞编号CVE-2016-4437漏洞名称Apache_Shiro_1.2.4_反序列化漏洞漏洞评级…...

Mac连接linux的办法(自带终端和iterm2)

1. 使用Mac自带终端Terminal 1.1 点击右上角的聚焦搜索,再输入终端 1.2 查找linux系统的ip地址 在虚拟机里输入如下命令,找到蓝色区域的就是ip地址 ip addr 如果没有显示ip地址,可以重新安装一下虚拟机,之后确保以太网的连接是打…...

js调整table表格上下相邻元素顺序

有时候我们会遇到要通过箭头控制table表格上下顺序的需求,如下: 点击向下就将该元素下移一位,下面的一位元素就移上来,点击向上就将该元素上移一位,上面的一位元素就移下来,也就是相邻元素互换位置顺序: <el-table :data="targetTable" border style=&quo…...

基于ruoyi框架项目-部署到服务器上

基于ruoyi框架项目-部署到服务器上 文章目录 基于ruoyi框架项目-部署到服务器上1.前端vue编译&#xff0c;后的dist下内容打包&#xff08;前后端分离版本需要&#xff09;2.后端打包成jar包&#xff08;如果是thymeleaf仅需打包jar&#xff09;3.上传到服务器目录下4. docker部…...

Docker 持久化存储和数据共享_Volume

有些容器会自动产生一些数据&#xff0c;为了不让数据随着 container 的消失而消失&#xff0c;保证数据的安全性。例如&#xff1a;数据库容器&#xff0c;数据表的表会产生一些数据&#xff0c;如果我把 container 给删除&#xff0c;数据就丢失。为了保证数据不丢失&#xf…...

万宾科技智能井盖监测仪器助力建设数字化城市

市政公共设施建设在近几年来发展迅速&#xff0c;市政设备的更新换代&#xff0c;资产管理等也成为其中的重要一项。在市政设施建设过程中&#xff0c;井盖也是不可忽视的&#xff0c;一方面&#xff0c;根据传统的管理井盖模式来讲&#xff0c;缺乏有效的远程监控管理方法和手…...

第十一章《搞懂算法:聚类是怎么回事》笔记

聚类是机器学习中一种重要的无监督算法&#xff0c;可以将数据点归结为一系列的特定组合。归为一类的数据点具有相同的特性&#xff0c;而不同类别的数据点则具有各不相同的属性。 11.1 聚类算法介绍 人们将物理或抽象对象的集合分成由类似 的对象组成的多个类的过程被称为聚…...

给定n个点或一个凸边形,求其最小外接矩形,可视化

这里写目录标题 原理代码 原理 求n个点的最小外接矩形问题可以等价为先求这n个点的凸包&#xff0c;再求这个凸包的最小外接矩形。 其中求凸包可以使用Graham-Scan算法 需要注意的是&#xff0c; 因为Graham-Scan算法要求我们从先找到凸包上的一个点&#xff0c;所以我们可以先…...

蓝桥杯每日一题2023.11.6

取位数 - 蓝桥云课 (lanqiao.cn) 题目描述 题目分析 由题意我们知道len中为现阶段长度&#xff0c;如果其与k相等也就是找到了正确的位数&#xff0c;否则就调用递归来进行搜索&#xff0c;每次搜索一位数。 #include <stdio.h> // 求x用10进制表示时的数位长度 int …...

V-REP和Python的联合仿真

机器人仿真软件 各类免费的的机器人仿真软件优缺点汇总_robot 仿真 软件收费么_dyannacon的博客-CSDN博客 课程地址 https://class.guyuehome.com/p/t_pc/course_pc_detail/column/p_605af87be4b007b4183a42e7 课程资料 guyueclass: 古月学院课程代码 旋转变换 旋转的左乘与…...

WPF布局控件之DockPanel布局

前言&#xff1a;博主文章仅用于学习、研究和交流目的&#xff0c;不足和错误之处在所难免&#xff0c;希望大家能够批评指出&#xff0c;博主核实后马上更改。 概述&#xff1a; DockPanel 位置子控件基于子 Dock 属性&#xff0c;你有 4 个选项停靠&#xff0c;左 (默认) &…...

【实战Flask API项目指南】之二 Flask基础知识

实战Flask API项目指南之 Flask基础知识 本系列文章将带你深入探索实战Flask API项目指南&#xff0c;通过跟随小菜的学习之旅&#xff0c;你将逐步掌握Flask 在实际项目中的应用。让我们一起踏上这个精彩的学习之旅吧&#xff01; 前言 当小菜踏入Flask后端开发的世界&…...

Linux 编译链接那些事儿(02)C++链接库std::__cxx11::basic_string和std::__1::basic_string链接问题总结

1 问题背景说明 在自己的项目源码中引用libeasysqlite.so时编译成功&#xff0c;但运行时遇到问题直接报错&#xff0c;找不到符号 symbol&#xff1a;_ZN3sql5FieldC1ENSt3__112basic_stringIcNS1_11char_traitsIcEENS1_9allocatorIcEEEENS_10field_typeEi。 2 问题描述和解…...

按键精灵中的UI界面操作

1. 按键精灵中UI界面常用的控件 1. 文字框 界面1: {标签页1:{文字框:{名称:"文字框1",显示内容:"显示内容",文字大小:0,高度:0,宽度:0,注释:"文字大小、高度、宽度是可选属性&#xff0c;如需使用默认值&#xff0c;可保持值为0或直接删除此属性&qu…...

前端倒计时误差!

提示:记录工作中遇到的需求及解决办法 文章目录 前言一、误差从何而来?二、五大解决方案1. 动态校准法(基础版)2. Web Worker 计时3. 服务器时间同步4. Performance API 高精度计时5. 页面可见性API优化三、生产环境最佳实践四、终极解决方案架构前言 前几天听说公司某个项…...

高频面试之3Zookeeper

高频面试之3Zookeeper 文章目录 高频面试之3Zookeeper3.1 常用命令3.2 选举机制3.3 Zookeeper符合法则中哪两个&#xff1f;3.4 Zookeeper脑裂3.5 Zookeeper用来干嘛了 3.1 常用命令 ls、get、create、delete、deleteall3.2 选举机制 半数机制&#xff08;过半机制&#xff0…...

最新SpringBoot+SpringCloud+Nacos微服务框架分享

文章目录 前言一、服务规划二、架构核心1.cloud的pom2.gateway的异常handler3.gateway的filter4、admin的pom5、admin的登录核心 三、code-helper分享总结 前言 最近有个活蛮赶的&#xff0c;根据Excel列的需求预估的工时直接打骨折&#xff0c;不要问我为什么&#xff0c;主要…...

oracle与MySQL数据库之间数据同步的技术要点

Oracle与MySQL数据库之间的数据同步是一个涉及多个技术要点的复杂任务。由于Oracle和MySQL的架构差异&#xff0c;它们的数据同步要求既要保持数据的准确性和一致性&#xff0c;又要处理好性能问题。以下是一些主要的技术要点&#xff1a; 数据结构差异 数据类型差异&#xff…...

DIY|Mac 搭建 ESP-IDF 开发环境及编译小智 AI

前一阵子在百度 AI 开发者大会上&#xff0c;看到基于小智 AI DIY 玩具的演示&#xff0c;感觉有点意思&#xff0c;想着自己也来试试。 如果只是想烧录现成的固件&#xff0c;乐鑫官方除了提供了 Windows 版本的 Flash 下载工具 之外&#xff0c;还提供了基于网页版的 ESP LA…...

Neo4j 集群管理:原理、技术与最佳实践深度解析

Neo4j 的集群技术是其企业级高可用性、可扩展性和容错能力的核心。通过深入分析官方文档,本文将系统阐述其集群管理的核心原理、关键技术、实用技巧和行业最佳实践。 Neo4j 的 Causal Clustering 架构提供了一个强大而灵活的基石,用于构建高可用、可扩展且一致的图数据库服务…...

自然语言处理——Transformer

自然语言处理——Transformer 自注意力机制多头注意力机制Transformer 虽然循环神经网络可以对具有序列特性的数据非常有效&#xff0c;它能挖掘数据中的时序信息以及语义信息&#xff0c;但是它有一个很大的缺陷——很难并行化。 我们可以考虑用CNN来替代RNN&#xff0c;但是…...

根据万维钢·精英日课6的内容,使用AI(2025)可以参考以下方法:

根据万维钢精英日课6的内容&#xff0c;使用AI&#xff08;2025&#xff09;可以参考以下方法&#xff1a; 四个洞见 模型已经比人聪明&#xff1a;以ChatGPT o3为代表的AI非常强大&#xff0c;能运用高级理论解释道理、引用最新学术论文&#xff0c;生成对顶尖科学家都有用的…...

如何理解 IP 数据报中的 TTL?

目录 前言理解 前言 面试灵魂一问&#xff1a;说说对 IP 数据报中 TTL 的理解&#xff1f;我们都知道&#xff0c;IP 数据报由首部和数据两部分组成&#xff0c;首部又分为两部分&#xff1a;固定部分和可变部分&#xff0c;共占 20 字节&#xff0c;而即将讨论的 TTL 就位于首…...

RNN避坑指南:从数学推导到LSTM/GRU工业级部署实战流程

本文较长&#xff0c;建议点赞收藏&#xff0c;以免遗失。更多AI大模型应用开发学习视频及资料&#xff0c;尽在聚客AI学院。 本文全面剖析RNN核心原理&#xff0c;深入讲解梯度消失/爆炸问题&#xff0c;并通过LSTM/GRU结构实现解决方案&#xff0c;提供时间序列预测和文本生成…...