J2EE02 list(集合框架)

本文详细介绍了Java中List集合的特性,包括其有序性和允许元素重复的属性。列举了List的两种常见遍历方式:下标遍历和foreach循环,并提及了迭代器的使用。此外,讨论了List的删除操作,如通过迭代器和倒序删除元素。最后,文章讲解了Java中的装箱和拆箱概念,即值类型到引用类型的转换(装箱)和引用类型到值类型的转换(拆箱),并指出JDK 1.5以后引入的自动装箱和拆箱功能。

目录

一.思维导图

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二.list 集合的打印方式

三,list集合的特点

1,有序

2.元素可以重复

四,list的删除

 五. list集合的(装箱、拆箱)


一.思维导图

二.list 集合的打印方式

1.下标遍历for循环

2.foreach  遍历

3.迭代器

三,list集合的特点

1,有序

2.元素可以重复

 

四,list的删除

1,迭代器

2,倒序

 五. list集合的(装箱、拆箱)


   值类型->引用类型 装箱
   引用类型->值类型 拆箱
   jdk1.5之后引入了自动装箱及自动拆箱功能

内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)与多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习与启发因子优化,实现路径的动态调整与多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算与参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练与融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法与神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑与实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策与环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型与MATLAB实践,建议读者在理解ACO与MLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
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