黑马程序员_类和对象的基础语法(二)

理解Objective-C与Swift在iOS开发中的应用

一、方法与成员变量

/*
 人
 类名:Person
 属性(成员变量\实例变量):体重、年龄
 行为(方法):走路、吃(先声明、在实现)
 */

#import <Foundation/Foundation.h>

/*
 1.类的声明
   * 成员变量:必须写在大括号{}里面
   * 方法的声明
 */

@interface Person : NSObject
{
	@public
	// 成员变量...
	int age;
	double weight;
}

// 方法的声明

- (void)walk;
- (void)eat;

@end

// 2.类的实现
@implementation Person

// 实现@interface中声明的方法

- (void)walk
{
	NSLog (@"%岁\%g公斤的人走了一段路", age, weight);
}

- (void)eat
{
	NSLog (@"%岁\%g公斤的人在吃东西", age, weight);
}

@end

int main()
{
	Person *p = [Person new];
	p->age = 20;
	p->weight = 40.0;

	[p eat];
	[p walk];

	/*
	Person *p2 = [Person new];
	p2->age = 30;
	p2->weight = 50.0;

	p = p2;	// p和p2共同指向同一个对象
	p->age = 40;

	[p2 walk];
	 */

	/*
	Person *p = [Person new];
	p->age = 20;
	p->weight = 40.0;

	Person *p2 = p;	// p和p2共同指向同一个对象
	p2->age = 30;

	[p walk];
	 */

	/*
	Person *p = [Person new];
	p->age = 20;

	Person *p2 = [Person new];
	p2->weight = 50.0;

	[p walk];
	 */
	
	/*
	Person *p = [Person new];
	p->age = 20;
	p->weight = 50.0;
	[p walk];

	Person *p2 = [Person new];
	p2->age = 30;
	p2->weight = 60.0;
	[p2 walk];
	 */

	return 0;
}

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[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在收敛速度全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础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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