精通Flex 3.0――4.3.2 String的字符处理

本文介绍ActionScript3.0中对字符串的处理方法,包括如何使用charAt和charCodeAt方法获取字符及其ASCII码,以及如何比较字符串和字符。

  对于String类的操作实际上是对字符串中的字符进行处理。ActionScript 3.0中,提供几种最基本的字符处理方式。灵活利用这些最基本的字符处理方式可以进行复杂的文本处理。

对字符串中的字符进行处理实际上首先得能够从字符串中取出字符。String类提供两个方法:charAtcharCodeAt。这两个方法都是通过字符在字符串中的位置取出字符。不同之处在于,charAt方法取出字符,而charCodeAt方法取出的是字符的ASCII代码。这两个方法的使用方式如下代码所示。

var flexstr:String=”adobe”;

//使用循环遍历字符串中,的字符

for(var:i=0;i<flexstr.length;i++)

{

         trace(flexstr.charAt(i);                        //输出字符

         trace(flexstr.charCodeAt(i);             //输出字符的ASCII编码

}

/*输出结果为

a

97

d

100

o

111

b

98

e

101

*/

注意:遍历字符串时是从第0个位置开始,到length-1的位置结束的。

在对String类处理的时候,比较字符串是一个重要的内容。字符串的比较实际上是字符的比较,而对字符的比较实际上是对字符的ASCII编码进行比较。可以使用“>”,“<,>=”,“<=”,“!=”和“==”进行字符的比较。如下代码所示。

trace(“A”>”a”);                                                               //输出false,因为AASCII编码65小于aASCII编码97

trace(“D”<”d”);                                                              //输出true,因为DASCII编码68小于dASCII编码100

trace(“O”==”o”);                                                   //输出false,因为OASCII编码79不等于oASCII编码111

trace(“B”!=”b”);                                                              //输出true,因为BASCII编码66不等于bASCII编码98

trace(“E”>=”e”);                                                            //输出false,因为EASCII编码69不等于eASCII编码101

在使用“==”进行比较的时候,当数据类型不相同时,会强制进行转换成为字符进行比较。如下代码所示。

var flexstr:String = "2";                                               //定义字符型的对象

var flexuint:uint=2;                                                     //定义uint型的对象

trace(flexstr==flexint);                                       //输出true

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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