10、Kotlin 特殊类与类型系统深入解析

Kotlin 特殊类与类型系统深入解析

1. 子类与抽象类

在 Kotlin 里,我们能够定义抽象类并从类继承,以此对数据建模并创建类层次结构。这在概念上和 Java 类似,但在实现机制上存在一些差异。

若要定义一个实现接口却未为所有必需方法提供实现的类,可将该类标记为抽象类,示例如下:

interface Shape {
    fun getArea() : Double
}
abstract class Rectangle : Shape

Kotlin 中的类默认是封闭的。这意味着,若要扩展一个类,就必须使用 open 关键字。此关键字会告知编译器该类可被扩展:

open class Rectangle(
    val width: Double, 
    val height: Double
) : Shape {
    override fun getArea() = width * height
}

Rectangle 标记为 open 后,它就能被扩展了,例如:

class Square(val edgeLength: Double) : Rectangle(edgeLength, edgeLength)

方法默认也是封闭的。所以,要

【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改进中。
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