大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于算法设计java语言的问题，于是小编就整理了5个相关介绍算法设计Java语言的解答，让我们一起看看吧。
- java如何实现填充算法？
- c和c++语言的算法与JAVA类语言的算法有什么不一样呢？
- Java程序中如何很好地运用设计模式？
- 学习java编程时，什么时候学习算法好点？
- Python相比Java，C++这些语言有什么优势，人工智能为什么首选它？
JAVA如何实现填充算法？
import j***ax.swing.JFrame;
public class EdgeFill {
public static void main(string args[]) {
// A(3,3)B(6,20)C(15,18)D(20,3)
// AB BD AC CD
new EdgeFill();
}
private TwoDimen env;
public EdgeFill() {
JFrame frame = new JFrame();
c和语言的算法与J***A类语言的算法有什么不一样呢？
对于所使用代码来书写算法的话，原理都是一样的。但是同样的代码在c语言当中的运行效率肯定要高于其他。
如果我的回答帮到您，记得为我点赞，收藏，关注我哦！这是支持我继续回答的动力！1
J***a程序中如何很好地运用设计模式？
消息分为普通消息，加急消息，特急消息多种，不同的消息类型，业务功能处理是不一样的，现在要实现这样发送提示消息的功能，该如何实现呢？
如何才能既实现功能，又能灵活地扩展呢？
桥接模式的定义： 将抽象部分与它的实现部分分离，使它们都可以独立地变化。
2. UML图
Abstraction：抽象部分的接口，通常在这个对象中，要维护一个实现部分的对象引用，抽象对象里面的方法，需要调用实现部分的对象来完成。
RefinedAbstraction：扩展抽象部分的接口，通常在这些对象中，定义跟实际业务相关的方法。
Implementor：定义实现部分的接口，通常由Implementor接口提供基本的操作，Abstraction中定义的是基于这些基本操作的业务方法
设计模式在实际工作中的运用是一个潜移默化的过程，如果为了设计模式而设计模式，可能走上过度设计的歧途，自己也会感觉很别扭。
要想用好设计模式，我有以下三点经验：
1，首先彻底理解设计模式，为什么会有这23种设计模式，都解决的什么问题？
2，学习设计模式的使用样例。在很多开源代码中都会找到典型的使用设计模式的例子
3，理解自己的业务。先别急着套用设计模式。先理解自己的代码。看看是否有些代码可以优化。
循序渐进，不要急
谢邀！
设计模式是对普遍出现的一类问题的解决方案的总结，是前人的经验与设计总结。
设计模式不要一开始就强追着用，为了使用设计模式而使用，应该在某些问题出现的时候使用对应的策略，达到解决遇到的问题，这样才可以用好。
希望对你有所帮助！
学习j***a编程时，什么时候学习算法好点？
谢谢邀请回答！
我认为你在学习算法前，必须要掌握J***a的一些基础理论知识，比如：理解并掌握&和&&，JVM、JRE和JDK的区别，path和classpath的作用，J***a语言的三种技术架构等等。同时，请你不用耗太多时间去学数据结构，因为J***a本身就有这库，直接用就是行了，不过对数据结构你肯定要有一定程度的了解，不然你知道有类库也不知道咋用，更不知何时用了。
当你学好10种算法后，可以深入学习J***a的高级应用，譬如：线程开发、WEB编程、数据库开发、GUI的开发，等等。
以上建议属我个人的一点点想法，希望能对你有所帮助和启发！！🙏
算法是反应一个人逻辑思维能力的东西，大部分程序员在大部分工作中其实都用不到算法。但是我个人认为程序员对算法的学习应该是贯穿整个编程生涯的，就是只要你有空，就可以研究一小会算法，因为这是对逻辑思维的一个锻炼，即使你平时的工作用不到算法，但是一个良好的逻辑思维能力也是对你的编码有很大帮助的。
算法说白了就是对时间和空间的平衡，换算。其实，算法在j***a中很少用到，不过也要学习一些（简单的），如遍历，栈，队列，当然还包括递归算法。其实我觉得递归算法很重要，尤其是访问文件[_a***_]时。（因此什么时候学并不是需要关注的问题，掌握了J***a基础，就可以学了）
当然了，如果只是简单地做一般性应用，大可不必花大心思去学数据结构和算法设计。其一：这些与语言不相关；其二：这些都已经有现成的实现，自己直接调用就行。数据结构与算法设计的重要性，体现在优化而不是实现。
j***a编程的学习与算法的学习是相辅相成的，算法的学习需要你已经有了一定的基础，下面我来告诉你学习算法以前怎么学习j***a编程。
1.从你建第一个j***a类，写下第一个main方法，输出第一个hello world开始，学习一个j***a方法的构成
2.学习J***a的基本数据类型、变量类型、修饰符、运算符，学习条件语句、for循环等。
3.学习字符串、数组的操作，字符串、数组可以说是你在开发的过程中经常使用的部分。
4.学习J***a的异常处理，你在编程过程中肯定需要考虑错误问题，如何对错误进行处理以及捕获异常需要你去掌握。
5.学习面向对象，了解J***a的封装、、多态，掌握抽象类和接口的编写。
6.至此，你已经掌握了基本的J***a知识，能够编写一些程序，但对于算法的实现需要你先去理解算法，然后转化为程序实现算法的逻辑。
1.算法的学习由浅入深，从实现简单的算法开始。比如，学习实现冒泡排序、快速排序、插入排序、归并排序等等，在这里你可以利用数组的知识去一一进行实现。
2.J***a工具包提供了强大的数据结构，为此，你需要掌握几种接口和类：
3.下一步该学习更难一些的数据结构算法，分别为：
算法，首先要清楚什么算法，如果只是简单的查找和排序算法，在学习得语言基础阶段就会接触，其他一些算法，要了解数据结构的相关知识，比如堆栈，队列，链表，图，树等，更高级的算法就要涉及数学知识，比如ai的学习算法，涉及，离散数学，概率统计等。另外，就是要明白，你学习算法的目的是什么，千万不要为了算法而算法，一切学习全在于应用，一定要用到实践中去。
Python相比J***a，C++这些语言有什么优势，人工智能为什么首选它？
最近几年伴随着大数据的发展，人工智能也迎来了前所未有的发展契机，大量的专业人才涌向了人工智能领域，相信未来人工智能领域会进一步赢得市场的追捧。
首先要说明的是人工智能方面的研发是可以使用J***a的，我在早期做机器学习方面的实验使用的就是J***a语言，当然C++也是可以的。为什么现在大部分研发人员都使用Python做人工智能方面的实验，一个很重要的原因就是用Python做实验开发周期短。
做一个简单的类比，我最初一段时间使用J***a做算法实现，很多内容是需要自己完成的，如果使用J***a来实现朴素贝叶斯算法（算法本身的基本实现）大概需要100行左右的代码，换做Python来实现同样的功能我只使用了40行代码，差距十分明显。
其次，还有一点比较关键，就是Python非常简单。使用过J***a的程序员通常都有这样的感觉，J***a是一个“仪式感”很强的语言，比如你使用J***a只写了3个类和一个接口，此时你却可能需要打4个包，而这在J***a程序员看来是理所当然的。Python在这一点上做的比较彻底，几乎通过代码缩进而取消了所有的仪式感，简单实用且不失优雅，所以使用Python比较容易。
另外，Python中定义了一系列库，比如Numpy、Matplotlib、Scipy等，这些库对人工智能开发起到了很大的帮助，使得使用Python开发更像是使用积木，只要把这些模块按照算法流程搭建起来就可以了，很多东西不用自己去构建，这当然节省了大量的开发时间。
最后，虽然大部分实验都使用Python开发，但是很多最终产品通常要使用其他语言来进行重写，因为Python太慢了。但是也要具体问题具体分析，我做过一个智能诊疗的机器学习系统，验证阶段和最终使用都***用了Python开发，因为效率能满足实际需要，使用云端部署能提供强大的计算能力从而保证了项目的运行效率。
总之，使用Python做人工智能方面的研发确实很方便，我目前也一直在使用Python，如果大家有这方面的问题，可以跟我交流。
首先要说明的前提是，人工智能的底层算法通常还是C/C++，其他语言封装了其接口方便调用，所以看起来好像是其他语言。
Python相比于J***a、C++相比，有一些优势让其在人工智能时代斩头露角：
1. 语法简单易学。Python等解释性语言通常语法更加接近伪代码，更加方便人类理解，因此相比于对机器友好的C等语言会更加容易上手。这对于需要专注于构建人工智能应用的统计学家和数据科学家来说更加友好，因此受到他们的欢迎。
2. 丰富的标准库和第三方库。Python的标准库提供了一系列可以方便数据处理的库，开发者们又写了很多可以方便数据处理、数据分析和各种计算的库，让Python的开发生态十分友好。比如说，处理字符串的标准库string、re等，做爬虫、处理网络数据的request、bs4等，科学计算和数据分析领域的numpy、scipy、stat***odels、sklearn、pandas、sympy等。
3. 胶水语言特性。Python可以通过各种原生支持和第三方库调用其他语言，这样可以充分结合许多语言的特性，可以大大提高开发效率和性能优势。在涉及大量计算的模块，可以使用C/C++等语言，其他模块使用Python丰富的标准库和第三方库即可。当然这对于开发者的开发能力要求比较高，要对许多语言熟悉。
4. Google、Facebook等大公司的支持。他们一直以来就有用Python的传统，比如Google搜索引擎的早期版本就是Python写的。很早开始进行人工智能领域开发的大公司们开源了很多人工智能的第三方库以方便开发者使用。比如，Google开源的深度学习框架TensorFlow等。
正好Python,J***a,C++的项目我都做过，说说我的体会吧。
J***a和C++都是我在工作中常常用到的，也是目前大型项目最常用的开发语言。没接触Python之前，有复杂的算法用J***a写的更多一些。后来我业余时间开始做量化交易，大部分量化平台首选都是用的Python语言，于是就开始学Python,确是十分好用，现在已经写出了不少量化策略。
我认为Python的优势主要有以下几点：
易上手
这也是Python流行的最主要原因，由于Python的简洁设计，只要有点编程基础的话，学习Python非常简单，低门槛自然容易让比较多的人接受。
代码简洁
本来用J***a写量化模拟，但后来用Python写了一对比，确实方便不少，特别是一些算法模拟的实验，如果用J***a也能写，但就显得笨重。因为这些模拟实验往往是一些小的代码片段，J***a或者C++是无法简洁的执行这么轻量的流程的。
轻量级
还是对于人工智能的研究实验，Python是一款轻量级的脚本语言，处理代码片段效率非常高，因此对运行环境的要求也不高，甚至很多网站都提供了在线的Python研究功能。这是J***a和C++所不具备的。
科学计算
人工智能自然少不了大量的科学计算，Python里的各种科学计算库，数学库恰恰非常好用，不光效率高，而且好入门，让数学不好的人也能轻松使用。
最后说下，我觉得人工智能是综合技术的体现，不能说哪门语言就一定是首选了，比如TensorFlow是用了好几种编程语言的集合，用的最多的语言其实是C++，Python用量占第二位，根据不同的需求活用各种语言才是最佳解决方案。
Python优势是易学，是一种轻量型脚本解释型动态语言，无指针，无须担心内存泄露等问题，最重要的是具有丰富的算法库。而J***a等语言目标是支持多种场景使用，可以用于多种大型项目，是重量级静态语言，一般非常适合一些复杂的大型非计算型程序。因为人工智能对算法要求高，而Python支持的又好，又好用，所以就选他了啊。实际从Python运行原理上分析，它的运行速度并不快，但是它的优势掩盖了这些缺点啊！
到此，以上就是小编对于算法设计j***a语言的问题就介绍到这了，希望介绍关于算法设计j***a语言的5点解答对大家有用。
