牛逼的This使用

本文深入解析Java中的this关键字,通过具体实例演示了this如何在构造函数、方法中引用当前对象的属性,解决局部变量与成员变量重名的问题,并展示了通过this调用成员方法的技巧。

牛逼的This使用

今天看到一个很不错的this使用demo:

package com.toov5.Reordering;

class Message1{
    private Channel channel;
    private String title;
    private String content;
    
    public Message1(Channel channel,String title, String content) {
        this.channel=channel;
        this.title=title;
        this.content=content;
    }
    public void send(){
        if (this.channel.isConnect()) {
            System.out.println("发送消息title"+this.title+"conten"+this.content);
            
        }else {
            System.out.println("无法发送");
        }
    }
    
}

class Channel{
    private Message1 message;
    public Channel(String title, String content) {
        this.message=new Message1(this, title, content);
        this.message.send();
    }
    public boolean isConnect(){
        return true;
    }
}

public class ThisTest {
     public static void main(String[] args) {
        Channel ch = new Channel("toov5", "happy");
//        Message message = new Message(ch, "toov2", "happy");
//        message.send();
    }
    
    
    
}

 

this 代表当前对象的引用

  

成员对象 应该又对象去调用

this代表当前的对象地址

package com.toov5.test;

class Car{
    private int num;
    public void setNum(int num) {
        this.num=num;  //这里面的this 代表了 C 这个对象地址哦     局部变量给成员变量赋值  get方法中 return this.num  this可以不写默认
    }
public void run() {
        System.out.println("数量"+num);
    }
}

class Demo2_Car {
   
     public static void main(String[] args) {
        
         Car c = new Car();
         c.setNum(123);
         c.run();
    }
}

 

如果不用this 就近原则的话 就是给自己复制了 name 给 name赋值  (区分成员变量 和 局部变量了  重名情况)

num 已经被私有了,不能到别的类里面去调用

然后 先用this

等创建完了对象 去调用时候 就代表那个对象了

 

 

六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论与Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程与科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真与优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学与动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导与仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究与复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模与神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法与仿真方法拓展自身研究思路。
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