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！
.example-btn{color:#fffbackground-color:#5cb85cborder-color:#4cae4c}.example-btn:hover{color:#fffbackground-color:#47a447border-color:#398439}.example-btn:active{background-image:none}div.example{width:98%color:#000background-color:#f6f4f0background-color:#d0e69cbackground-color:#dcecb5background-color:#e5eeccmargin:0 0 5px 0padding:5pxborder:1px solid #d4d4d4background-image:-webkit-linear-gradient(#fff,#e5eecc 100px)background-image:linear-gradient(#fff,#e5eecc 100px)}div.example_code{line-height:1.4emwidth:98%background-color:#fffpadding:5pxborder:1px solid #d4d4d4font-size:110%font-family:Menlo,Monaco,Consolas,"Andale Mono","lucida console","Courier New",monospaceword-break:break-allword-wrap:break-word}div.example_result{background-color:#fffpadding:4pxborder:1px solid #d4d4d4width:98%}div.code{width:98%border:1px solid #d4d4d4background-color:#f6f4f0color:#444padding:5pxmargin:0}div.code div{font-size:110%}div.code div,div.code p,div.example_code p{font-family:"courier new"}pre{margin:15px autofont:12px/20px Menlo,Monaco,Consolas,"Andale Mono","lucida console","Courier New",monospacewhite-space:pre-wrapword-break:break-allword-wrap:break-wordborder:1px solid #dddborder-left-width:4pxpadding: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
import java.awt.Dimensionimport java.awt.Graphics
import java.awt.event.ActionEvent
import java.awt.event.ActionListener
import javax.swing.JButton
import javax.swing.JFrame
import javax.swing.JPanel
public class Painter extends JFrame{
/**
*
*/
private static final long serialVersionUID = 8160427604782702376L
CanvasPanel canvas = new CanvasPanel()
public Painter() {
super("Star")
this.add(canvas)
this.setDefaultCloseOperation(JFrame.EXIT_ON_CLOSE)
this.pack()
this.setResizable(false)
this.setLocationRelativeTo(null)
this.setVisible(true)
}
public static void main(String[] args) {
new Painter()
}
}
class CanvasPanel extends JPanel implements ActionListener{
/**
*
*/
private static final long serialVersionUID = -4642528854538741028L
private JButton[] btn = new JButton[4]
private String[] btn_name = {"+", "-", "R", "L"}
private int center_x = 200, center_y = 200, radius = 100, degree = 0
public CanvasPanel() {
this.setPreferredSize(new Dimension(400, 500))
this.setLayout(null)
for(int i = 0i <4i++) {
btn[i] = new JButton(btn_name[i])
btn[i].setBounds(160 + i * 60, 425, 50, 50)
btn[i].addActionListener(this)
this.add(btn[i])
}
}
@Override
public void paintComponent(Graphics g) {
super.paintComponent(g)
for(int i = 0i <5i++) {
g.drawLine( (int) (center_x + radius * Math.sin(Math.toRadians(degree + 72 * i))),
(int) (center_y - radius * Math.cos(Math.toRadians(degree + 72 * i))),
(int) (center_x + radius * Math.sin(Math.toRadians(degree + 72 * i + 144))),
(int) (center_y - radius * Math.cos(Math.toRadians(degree + 72 * i + 144))))
}
}
public void actionPerformed(ActionEvent e) {
// TODO Auto-generated method stub
if(e.getActionCommand() == "+") {
if(radius <200)
radius += 2
repaint()
} else if(e.getActionCommand() == "-") {
if(radius >0)
radius -= 2
repaint()
} else if(e.getActionCommand() == "R") {
degree = (degree + 2) % 360
repaint()
} else if(e.getActionCommand() == "L") {
degree = (degree - 2) % 360
repaint()
}
}
}
