try-catch-finally执行顺序

本文深入探讨了Java中try-catch-finally语句的执行流程,特别是在return语句存在时的行为。通过具体代码示例,解析了不同场景下finally中return如何影响程序的最终返回值。

在没有return的情况下
  • 正常执行:try -> finally -> 结束
  • 存在异常:try -> catch -> finally -> 结束
正常执行
异常代码处理完成
开始
try代码块
是否出现异常
catch代码块
finally代码块
结束
在存在return的情况下
  1. try{} – catch{} – finally{} – return;
    因为try-catch-finally块中没有return,所以执行后最后return,按实际代码顺序执行。

  2. try{return;} – catch{} – finally{} – return;

  • 出现异常
    按代码顺序执行,执行最后的return返回。
  • 没有异常
    执行完try中return前的代码,然后执行finally中逻辑,最后以try的return返回。
  1. try{ } – catch{return;} – finally{} – return;
  • 出现异常
    发生异常进入catch后,执行完return前的逻辑进入finally,最后再以catch的return返回。
  • 没有异常
    按照try - finally - 最后的return顺序执行。

finally中存在return的情况
  1. try{return;} – catch{} – finally{return;}
  • 出现异常
    按照try - catch - finally的顺序执行,以finally的return进行返回。
  • 没有异常
    执行完try的逻辑后,在return之前,执行finally的逻辑,因为finally中存在return,所以最后是以finally的return进行返回。
  1. try{} – catch{return;} – finally{return;}
  • 出现异常
    从try到catch,执行到return的时候,返回之前进入finally代码块,因为存在return,所以最后以finally的return进行返回。
  • 没有异常
    按照try - finally - finally的return结束。

6 .try{return;} – catch{return;} – finally{return;}

  • 出现异常
    从try进入catch,执行到return返回前进入finally代码块,直接调用finally的return返回。
  • 没有异常
    从try执行到return返回前进入finally代码块,直接调用finally的return返回。
public static void main(String[] args) {
    System.out.println(test());
    // 5
}

private static int test () {
    int a = 0;
    try {
        a = 10 / 1; // a = 10 / 0; (抛出异常)
        return a;
    } catch (Exception e) {
        a = 10 + 5;
        return a;
    } finally {
        a = 10 - 5;
        return a;
    }
}

返回的结果永远都是finally的结果

总结
  1. 只要存在finally,不管try/catch中是否有return,都会执行finally的逻辑,如果finally存在return,则以finally的return返回。
  2. finally中有return, 或者try-catch块中会执行到return,则主函数中的return将会失效(return不可达)
  3. finally中return,但是在try-catch中处理的结果不会受到影响
  4. try-catch虽然会在返回前进入finally代码块,正确的顺序是:执行到return,return语句的表达式已经执行完成,在返回前才进入finally。

参考:【SnailMann】- https://blog.youkuaiyun.com/SnailMann/article/details/78654423

【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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