topics: Java file getPath getAbsolutePath getCanonicalPath

本文通过实例详细解析了Java中使用File类进行文件I/O操作的过程,包括获取路径、绝对路径和规范化路径的方法,并通过不同目录路径的示例展示其应用。
public static void testFileIO(){
 
/*  output:
-----case 1------
getPath()=.\test1.txt
getAbsolutePath()=C:\Users\hongbin\workspace\IOtrial\.\test1.txt
getCanonicalPath()=C:\Users\hongbin\workspace\IOtrial\test1.txt
*/
 File file1 = new File(".\\test1.txt"); 
 out.println("-----case 1------");
 out.println("getPath()="+file1.getPath());
 out.println("getAbsolutePath()="+file1.getAbsolutePath());
 try{
 out.println("getCanonicalPath()="+file1.getCanonicalPath());  
 } catch(IOException e) {
 e.printStackTrace();  
 }

/*output
----case 2------
getPath()=\workspace\test\test1.txt
getAbsolutePath()=C:\workspace\test\test1.txt
getCanonicalPath()=C:\workspace\test\test1.txt
*/
 File file2 = new File("\\workspace\\test\\test1.txt");
 out.println("----case 2------");
 out.println("getPath()="+file2.getPath());
 out.println("getAbsolutePath()="+file2.getAbsolutePath());
 try{
 out.println("getCanonicalPath()="+file2.getCanonicalPath());  
 } catch(IOException e) {
 e.printStackTrace();  
 }
/* output
----case 3------
getPath()=D:\workspace\test\test1.txt
getAbsolutePath()=D:\workspace\test\test1.txt
getCanonicalPath()=D:\workspace\test\test1.txt 
*/
 File file3 = new File("D:\\workspace\\test\\test1.txt");
 out.println("----case 3------");
 out.println("getPath()="+file3.getPath());
 out.println("getAbsolutePath()="+file3.getAbsolutePath());
 try{
 out.println("getCanonicalPath()="+file3.getCanonicalPath());  
 } catch(IOException e) {
 e.printStackTrace();  
 }
 
return;
 
}
【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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