面向对象的特征

面向对象编程核心概念解析
本文深入探讨了面向对象编程(OOP)的基本概念,包括封装、继承与多态三大特性,并详细解释了这些特性如何应用于实际编程中。此外,文中还提到了面向切面编程(AOP)的概念以及成员变量与属性的区别。
1、面向对象编程(OOP)、面向切面编程(AOP)
2、面向对象有三个特性:封装、继承、多态
      
     封装: 容易理解,就是把相关的属性封装成类
     继承:子类会继承父类的所有,包括成员变量和方法。
           在子类的构造函数中,之所以有super(),就是因为子类继承父类的成员变量时先看父类是如何赋值的,就是父类的成变量和
           子类是一样的。
     多态:多态是在有继承或实现的基础上的,多态的使用就要重写方法不然是没有意义的,因为如果不重写子类的方法和父类
           的方法是一样的。这样执行子类的方法还是相当于执行父类的。
           重写:子类对父类方法的扩展,要求方法必须一模一样。
    注意:方法名相同,参数列表相同,返回值不同不算是重载,这样在编译时是会报错的。
 
3、成员变量和属性不是一个概念的,带有set和get的方法都算是属性,不一定非要在成员位置上定义,而且成员变量子父类是一样
   的。在spring中依赖注入是根据属性注入的。

【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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