为啥我的代码出错了？

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为什么她写的汉字就能编译通过我的编译不通过 明明都是一样的代码啊

文件编码是不是不是utf8的

文件编码

因为你的java源文件不是utf-8编码的，两种解决方法
1、改源文件编码
2、不改源文件编码，改编译命令
javac -encoding gbk ScannerDemo1.java

不知道你这个问题是否已经解决, 如果还没有解决的话:
  • 这有个类似的问题, 你可以参考下: https://ask.csdn.net/questions/7771994
  • 我还给你找了一篇非常好的博客，你可以看看是否有帮助，链接：类加载时是否会执行静态代码块？静态代码块的骚操作。
  • 您还可以看一下 王文凯老师的程序员的数学：优化理论课程中的 参数少、迭代次数少的优化算法小节, 巩固相关知识点
  • 除此之外, 这篇博客: 关于低代码，还有多少你不知道的实情？中的 什么样的代码算低？ 部分也许能够解决你的问题, 你可以仔细阅读以下内容或跳转源博客中阅读:

    低代码这个词这两年热闹起来，冒出一堆创业团队搞这东西。以前只知道代码有长短，现在才知道代码还有高低。

    所谓低代码，直观来讲，就是让代码写起来更简单。完成同样的任务时，代码量（也就可以理解为工作量）更少；另外，还有个重要指标是要对开发人员的要求够低，如果都要N年经验的高手来写，即使能写得短小也很难达到降低成本提高效率的目的。

    显然，讨论低代码时，首先得有一种代码，看看这种代码是不是比其它代码更低一点。
    不过，现在很多喊着低代码的所谓开发平台并没有自己的代码，而是做了一些框架和模板，由开发人员在模板内填填东西就搭出一个应用系统。应对简单需求也没问题，也还算好用，但业务复杂到要用代码来搞定时，还是要用Java/C#这些代码。
    低代码要低的是代码，而不是框架。不用代码的模板确实能解决一些问题，但仍然有太多业务需要代码来搞定，代码的高低确实和开发效率休戚相关。

    那么，什么样的代码才算是低代码呢？
    低代码主要面向信息系统（广义上俗称MIS）开发，因为只有这种应用的需求五花八门，每家不一样，永远在变做不完，高效率低门槛的开发手段就显得特别有意义。
    信息系统的主要任务其实就是围绕数据的三样事：输入Input、处理Process、输出Output，合起来就是个IPO。IO现在可以由成熟的报表工具和界面控件解决，那麻烦的事就剩P了，大部分开发过程要写的业务逻辑也就是这种事。

    这样，我们评判一种代码是不是够低，就是看这种代码处理数据是不是方便。
    什么样的数据呢？
    主要是结构化数据，也就是存在关系数据库中的那种数据。这是信息系统中最常见的数据种类。其它的非结构数据要么只有一些专门固定的处理需求，要么还是要转化或抽取出结构化数据才会有灵活处理的需求。
    问题就转换成哪种代码擅长处理结构化数据了。

    在这个评判标准下，Java肯定不算低了，它就没有一个像样的结构化数据对象。新版Java有了Stream等集合类库并开始支持Lambda语法，但也是且也只能针对很通用的数据对象（这是Java本身的目标决定的），处理结构化数据时写起来仍然比较麻烦。而且，Java是编译型语言，也天生难以动态化。还有，Java是个强面向对象语言，深刻理解面向对象理念并不是件很容易的事情，开发Java应用时还需要建立复杂的工程化环境，这些对于开发人员来讲都是不低的门槛。
    C#类似。

    SQL一定程度算比较低了，许多非专业人员都能用SQL写出查询，写SQL时也不需要过于关心应用架构，只要理解数据和业务本身，而这也是开发人员必须要有的知识。
    但是，SQL有两个硬伤：有序计算和有过程的逻辑。这会导致稍复杂一些的处理都变得非常麻烦，经常写出几百行N层嵌套的语法，过几个月自己都看不懂。SQL还特别难调试，进一步推高开发成本。
    如果改用存储过程倒是可以实现过程运算，但那又像转回Java了。虽然存储过程是用SQL写的，但它同样没什么好用的结构化数据对象（只能靠临时表对付）和集合运算，经常还不如用Java指挥SQL来工作（好多应用就是用Java+SQL写的）。而且，使用存储过程时，也会面临一些应用架构的麻烦事。
    SQL的“低”，只适合于相对简单的场景。业务需求复杂化之后，它的复杂度就会指数级陡增。

    Python略好一点，pandas有个dataframe可以算作是结构化数据对象。但是Python的集成性比较差，除非整个应用都是用Python写的，这种情况还不多见。而且，dataframe也只能算个半吊子，它本质上是个矩阵，并不是我们常规意义的数据表，很多运算思考起来很绕。而且，还要再说一遍而且，pandas是个第三方类包，它的应用环境也不太简单，调试麻烦度依然。
    Scala也是一种选择，它也有个dataframe可以对付一些结构化数据处理，但也不算很专业。Scala代码本身还算低，但是面向对象那堆东西的理解门槛一点也不低，而且也面临复杂的工程环境。


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