2020.9.29（动手动脑）

枚举

public class EnumTest {
    public static void main(String[] args) {
        Size s=Size.SMALL;
        Size t=Size.LARGE;
        //s和t引用同一个对象？
        System.out.println(s==t);  //
        //是原始数据类型吗？
        System.out.println(s.getClass().isPrimitive());
        //从字符串中转换
        Size u=Size.valueOf("SMALL");
        System.out.println(s==u);  //true
        //列出它的所有值
        for(Size value:Size.values()){
            System.out.println(value);
        }
    }
}
 enum Size{SMALL,MEDIUM,LARGE};

枚举类型对象之间比较可以直接用==；

枚举可以使用value方法来遍历枚举；

value of 可以返回带指定名称的指定枚举类型的枚举常量；

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double类型

public class TestDouble {

    public static void main(String args[]) {
        System.out.println("0.05 + 0.01 = " + (0.05 + 0.01));
        System.out.println("1.0 - 0.42 = " + (1.0 - 0.42));
        System.out.println("4.015 * 100 = " + (4.015 * 100));
        System.out.println("123.3 / 100 = " + (123.3 / 100));
    }
}

 double类型的数值计算结果不精确

原因：

这个问题涉及到二进制与十进制的转换

我们知道计算机进行的是二进制运算，我们输入的十进制数字会先转换成二进制，进行运算后再转换为十进制输出。

而N进制可以理解为：数值×基数的幂，例如我们熟悉的十进制数123.4 = 1×102+2×101+3×100+4×10(-1)；其它进制的也是同理，例如二进制数11.01 = 1×21+1×20+0+1×2(-2) = 十进制的3.25。

Double类型的数值占用64bit，即64个二进制数，除去最高位表示正负符号的位，在最低位上一定会与实际数据存在误差（除非实际数据恰好是2的n次方）。

如果这里不好理解，那我们再举个例子：如要用4bit来表示一个十进制小数3.26，从高到低位依次对应2的1,0,-1,-2次幂，根据最上面的分析，计算机内应当在二进制数11.01(对应十进制的3.25)和11.10(对应十进制的3.5)之间选择。显然这个区间里面除了我们需要的3.26，还有很多其他的数字。

再回到Double的64bit上来，同理：我们给出的数值，在大多数情况下需要比64bit更多的位数才能准确表示出来（甚至是需要无穷多位的，比如1/3），而Double类型的数值只有64bit，后面舍去的位数就一定会带来误差，无法得到“数学上精确”的结果。

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int X=100;
int Y=200;
System.out.println("X+Y="+X+Y);
System.out.println(X+Y+"=X+Y");

 出现这种结果的原因为：

用运算符 + 连接字面量“X+Y” 和计算结果 +X 将String 和其它数据类型相加，结果是一个新的String

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反码 原码 补码

1. 原码

原码就是符号位加上真值的绝对值, 即用第一位表示符号, 其余位表示值. 比如如果是8位二进制:

[+1]_原 = 0000 0001

[-1]_原 = 1000 0001

2. 反码

反码的表示方法是:

正数的反码是其本身

负数的反码是在其原码的基础上, 符号位不变，其余各个位取反.

[+1] = [00000001]_原 = [00000001]_反

[-1] = [10000001]_原 = [11111110]_反

3. 补码

补码的表示方法是:

正数的补码就是其0

负数的补码是在其原码的基础上, 符号位不变, 其余各位取反, 最后+1. (即在反码的基础上+1)

[+1] = [00000001]_原 = [00000001]_反 = [00000001]_补

[-1] = [10000001]_原 = [11111110]_反 = [11111111]_补