将数字4转变成(00:00:04)HH:mm:ss时间格式

简介: 将数字4转变成(00:00:04)HH:mm:ss时间格式

   写项目遇到一个问题,前端传的是个4,但需要存进去变成00:00:04。这种时间格式,当然,秉着代码能少写就少写的风格,一行代码足矣。

String timeFormat = String.format("%02d:%02d:%02d", shijian / 3600, (shijian % 3600) / 60, shijian % 60);

package Lx;
public class ClassName {
  public static void main(String[] args) {
    int shijian = 4;
    String timeFormat = String.format("%02d:%02d:%02d", shijian / 3600, (shijian % 3600) / 60, shijian % 60);
    System.out.println("时间4   = "+timeFormat);
    int shijian2 = 100;
    String timeFormat2 = String.format("%02d:%02d:%02d", shijian2 / 3600, (shijian2 % 3600) / 60, shijian2 % 60);
    System.out.println("时间100 = "+timeFormat2);
  }
}

打印结果:

在上述代码中,我们使用 String.format() 方法将整数 4 格式化为 HH:mm:ss 的字符串。这里的 %02d 表示使用两位数字的十进制格式,不足两位则用前导零补齐。

解释一下:

  • 4 / 3600 得到小时的部分,这里结果为 0,表示不足一小时。
  • (4 % 3600) / 60 得到分钟的部分,这里结果为 0,表示不足一分钟。
  • 4 % 60 得到秒钟的部分,这里结果为 4

使用这个一行代码,你将得到 00:00:04 的字符串结果。

相关文章
|
监控 安全 网络安全
安全防御之授权和访问控制技术
授权和访问控制技术是安全防御中的重要组成部分,主要用于管理和限制对系统资源(如数据、应用程序等)的访问。授权控制用户可访问和操作的系统资源,而访问控制技术则负责在授权的基础上,确保只有经过授权的用户才能访问相应的资源。
887 0
|
Python
Python分支结构双分支讲解
Python分支结构双分支讲解
587 0
PADS原理图分页设计
当我们遇到原理图内容比较多,一个图页放不下时,我们就需要将原理图拆分成多个图页设计。比如分成MCU、POWER、CONNECT三个图页,如下图所示:
900 0
|
4月前
|
前端开发 算法 Java
【CSS】前端三大件之一,如何学好?从基本用法开始吧!(一):CSS发展史;CSS样式表的引入;CSS选择器使用,附带案例介绍
上下文选择器(迭代选择器):基于祖先或同胞元素选择一个元素 ID和类选择器:基于id#和class的属性值进行选择元素。 属性选择器:基于属性的有无和特征进行选择。 ①上下文选择器: 上下文选择器的语法格式:标签1 标签2{属性:值;} //注意:组合选择器和上下文选择器的区别,组合选择器以逗号隔开, 上下文选择器以空格隔开 ②特殊的上下文选择器 子选择器> : 语法格式:标签1>标签2 解释说明:标签1和标签2
328 1
|
8月前
|
Python
如何在命令行中执行3ds Max脚本(MAXScript或Python)
执行3ds Max命令行魔法时,记得检查语法,不要让任何拼写错误破坏了咒语。一旦你习惯了这种方式,你会发现,它不仅能够极大地提高你的生产效率,而且还可以在不打开3D软件的情况下完成重复性的任务,让你的创作更加得心应手。
568 0
|
传感器 边缘计算 自动驾驶
|
缓存 网络协议 安全
TCP首部格式【TCP原理(笔记五)】
TCP首部格式【TCP原理(笔记五)】
1121 0
TCP首部格式【TCP原理(笔记五)】
|
索引
USB3.2 摘录(二)
USB3.2 摘录(二)
363 0
|
机器学习/深度学习 算法 网络架构
YOLOv5改进 | 2023主干篇 | FasterNeT跑起来的主干网络( 提高FPS和检测效率)
YOLOv5改进 | 2023主干篇 | FasterNeT跑起来的主干网络( 提高FPS和检测效率)
776 0
|
数据可视化 数据挖掘 API
Python数据分析:数据可视化(Matplotlib、Seaborn)
数据可视化是数据分析中不可或缺的一部分,通过将数据以图形的方式展示出来,可以更直观地理解数据的分布和趋势。在Python中,Matplotlib和Seaborn是两个非常流行和强大的数据可视化库。本文将详细介绍这两个库的使用方法,并附上一个综合详细的例子。

热门文章

最新文章