news 2026/3/4 12:26:35

java for循环,零基础入门到精通,收藏这篇就够了

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张小明

前端开发工程师

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文章封面图
java for循环,零基础入门到精通,收藏这篇就够了
文章目录
  • 0 写在前面
  • 1 格式
  • 2 举例说明
  • 三种循环之间的区别
  • 写在最后

0 写在前面

Java for循环用于多次迭代程序的一部分,或者多次执行同一个代码块。如果迭代次数是固定的,建议使用for循环。
说实在的,for循环就是while循环的变种。只不过限定条件直观方便。

1 格式

for 语句语法格式如下所示:

for(条件表达式1;条件表达式2;条件表达式3) { 语句块; }

表达式 形式 功能 举例
条件表达式 1赋值语句 循环结构的初始部分
条件表达式 2条件语句 循环结构的循环条件
条件表达式 3迭代语句,通常使用++ 或 – 运算符循环结构的迭代部分,通常用来修改循环
for 关键字后面括号中的 3 个条件表达式必须用:隔开。

2 举例说明

例:从1开始加,加到10 的总和
代码:

public static void main(String[] args) { int result = 1; int sum = 0; for (int number = 1; number <= 10; number++) { sum+= number; } System.out.print("1+2+……+9+10的结果是" + sum); // 输出"1+2+……+9+10的结果是55" }


没毛病老铁

三种循环之间的区别

名称概念适用场景特点
for根据循环次数限制做多少次重复操作适合循环次数是已知的操作初始化的条件可以使用局部变量和外部变量使用局部变量时,控制执行在 for 结束后会自动释放,提高内存使用效率。且变量在 for 循环结束后,不能被访问。先判断,再执行
while当满足什么条件的时候,才做某种操作适合循环次数是未知的操作初始化的条件只能使用外部变量,且变量在 while 循环结束后可以访问先判断,再执行
do-while先执行一次,在判断是否满足条件适合至少执行一次的循环操作在先需要执行一次的情况下,代码更加简洁。先执行一次,再判断

写在最后

for循环还有变种。
增强for循环。
foreach循环。
在这里有一些例子的说明,虽然不是直接写明循环但是也可以看一下哦。

Java开发的就业市场正在经历结构性调整,竞争日益激烈

传统纯业务开发岗位(如仅完成增删改查业务的后端工程师)的需求,特别是入门级岗位,正显著萎缩。随着企业技术需求升级,市场对Java人才的要求已从通用技能转向了更深入的领域经验(如云原生、微服务)或前沿的AI集成能力。这也导致岗位竞争加剧,在一、二线城市,求职者不仅面临技术内卷,还需应对学历与项目经验的高门槛。

大模型为核心的AI领域正展现出前所未有的就业热度与人才红利

2025年,AI相关新发岗位数量同比激增543%,单月增幅最高超过11倍,大模型算法工程师位居热门岗位前列。行业顶尖人才的供需严重失衡,议价能力极强,跳槽薪资涨幅可达30%-50%。值得注意的是,市场并非单纯青睐算法研究员,而是急需能将大模型能力落地于复杂业务系统的工程人才。这使得具备企业级架构思维和复杂系统整合经验的Java工程师,在向“Java+大模型”复合人才转型时拥有独特优势,成为企业竞相争夺的对象,其薪资天花板也远高于传统Java岗位。

说真的,这两年看着身边一个个搞Java、C++、前端、数据、架构的开始卷大模型,挺唏嘘的。大家最开始都是写接口、搞Spring Boot、连数据库、配Redis,稳稳当当过日子。

结果GPT、DeepSeek火了之后,整条线上的人都开始有点慌了,大家都在想:“我是不是要学大模型,不然这饭碗还能保多久?”

先给出最直接的答案:一定要把现有的技术和大模型结合起来,而不是抛弃你们现有技术!掌握AI能力的Java工程师比纯Java岗要吃香的多。

即使现在裁员、降薪、团队解散的比比皆是……但后续的趋势一定是AI应用落地!大模型方向才是实现职业升级、提升薪资待遇的绝佳机遇!

如何学习AGI大模型?

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一、2025最新大模型学习路线

一个明确的学习路线可以帮助新人了解从哪里开始,按照什么顺序学习,以及需要掌握哪些知识点。大模型领域涉及的知识点非常广泛,没有明确的学习路线可能会导致新人感到迷茫,不知道应该专注于哪些内容。

我们把学习路线分成L1到L4四个阶段,一步步带你从入门到进阶,从理论到实战。

L1级别:AI大模型时代的华丽登场

L1阶段:我们会去了解大模型的基础知识,以及大模型在各个行业的应用和分析;学习理解大模型的核心原理,关键技术,以及大模型应用场景;通过理论原理结合多个项目实战,从提示工程基础到提示工程进阶,掌握Prompt提示工程。

L2级别:AI大模型RAG应用开发工程

L2阶段是我们的AI大模型RAG应用开发工程,我们会去学习RAG检索增强生成:包括Naive RAG、Advanced-RAG以及RAG性能评估,还有GraphRAG在内的多个RAG热门项目的分析。

L3级别:大模型Agent应用架构进阶实践

L3阶段:大模型Agent应用架构进阶实现,我们会去学习LangChain、 LIamaIndex框架,也会学习到AutoGPT、 MetaGPT等多Agent系统,打造我们自己的Agent智能体;同时还可以学习到包括Coze、Dify在内的可视化工具的使用。

L4级别:大模型微调与私有化部署

L4阶段:大模型的微调和私有化部署,我们会更加深入的探讨Transformer架构,学习大模型的微调技术,利用DeepSpeed、Lamam Factory等工具快速进行模型微调;并通过Ollama、vLLM等推理部署框架,实现模型的快速部署。

整个大模型学习路线L1主要是对大模型的理论基础、生态以及提示词他的一个学习掌握;而L3 L4更多的是通过项目实战来掌握大模型的应用开发,针对以上大模型的学习路线我们也整理了对应的学习视频教程,和配套的学习资料。

二、大模型经典PDF书籍

书籍和学习文档资料是学习大模型过程中必不可少的,我们精选了一系列深入探讨大模型技术的书籍和学习文档,它们由领域内的顶尖专家撰写,内容全面、深入、详尽,为你学习大模型提供坚实的理论基础(书籍含电子版PDF)

三、大模型视频教程

对于很多自学或者没有基础的同学来说,书籍这些纯文字类的学习教材会觉得比较晦涩难以理解,因此,我们提供了丰富的大模型视频教程,以动态、形象的方式展示技术概念,帮助你更快、更轻松地掌握核心知识

四、大模型项目实战

学以致用,当你的理论知识积累到一定程度,就需要通过项目实战,在实际操作中检验和巩固你所学到的知识,同时为你找工作和职业发展打下坚实的基础。

五、大模型面试题

面试不仅是技术的较量,更需要充分的准备。

在你已经掌握了大模型技术之后,就需要开始准备面试,我们将提供精心整理的大模型面试题库,涵盖当前面试中可能遇到的各种技术问题,让你在面试中游刃有余。


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