4.5.6.1 ByteArrayInputStream和ByteArrayOutputStream类

本文介绍了一个使用 ByteArrayInputStream 和 ByteArrayOutputStream 的示例程序,该程序能够将输入流中的所有英文字母转换为大写,并将结果输出到另一个流。通过具体代码展示了如何在 Java 中操作字节流实现内存中的数据处理。

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ByteArrayInputStream ByteArrayOutputStream 类用于以 io 流的方式来完成对字节数组内容的读写,来支持类似于内存虚拟文件或内存印象文件的功能 .

 

实例 编写一个函数,把输入流中所有英文字母变成大写字母然后将结果写入到一个输出流对象,用这个函数来将一个字符串中的所有字符转换为大写

public class ByteArrayTest {

public static void main(String[] args) throws Exception {

String tmp = "asdf" ;

byte [] src = tmp.getBytes();

//shuru

ByteArrayInputStream input = new ByteArrayInputStream(src);

// 从内存中输入

ByteArrayOutputStream out = new ByteArrayOutputStream();

// 调用处理方法

transform ( input , out);

// out.write(src);

byte [] result = out.toByteArray();

System. out .println( new String(result));

}

 

public static void transform(InputStream in, OutputStream out) {

int ch = 0;

try {

while ((ch = in.read()) != -1) {

// 将字符转换为大写的

char upperCh = Character. toUpperCase (( char )ch);

out.write(upperCh);

}

} catch (IOException e) {

// TODO Auto-generated catch block

e.printStackTrace();

}

}

}

内容概要:本文介绍了一个基于冠豪猪优化算法(CPO)的无人机三维路径规划项目,利用Python实现了在复杂三维环境中为无人机规划安全、高效、低能耗飞行路径的完整解决方案。项目涵盖空间环境建模、无人机动力学约束、路径编码、多目标代价函数设计以及CPO算法的核心实现。通过体素网格建模、动态障碍物处理、路径平滑技术多约束融合机制,系统能够在高维、密集障碍环境下快速搜索出满足飞行可行性、安全性与能效最优的路径,并支持在线重规划以适应动态环境变化。文中还提供了关键模块的代码示例,包括环境建模、路径评估CPO优化流程。; 适合人群:具备一定Python编程基础优化算法基础知识,从事无人机、智能机器人、路径规划或智能优化算法研究的相关科研人员与工程技术人员,尤其适合研究生及有一定工作经验的研发工程师。; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机自主导航与避障;②研究智能优化算法(如CPO)在路径规划中的实际部署与性能优化;③实现多目标(路径最短、能耗最低、安全性最高)耦合条件下的工程化路径求解;④构建可扩展的智能无人系统决策框架。; 阅读建议:建议结合文中模型架构与代码示例进行实践运行,重点关注目标函数设计、CPO算法改进策略与约束处理机制,宜在仿真环境中测试不同场景以深入理解算法行为与系统鲁棒性。
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