J2SE的十五条小技巧(尚学堂)

本文分享了关于Java标准版(J2SE)的15条实用技巧,涵盖了对象内存分配、方法调用、数值转换、类构造函数、静态成员初始化等方面的知识点,帮助开发者更好地理解和运用Java。
关于J2SE的十五条小技巧

1. 只有创建了对象,它才能分配到内存,方法也才能用。作用是分配内存。
2. 方法equals(),比较对象的内容而不是reference。
3. 对于前置递增和前置递减,(也就是++a和——a),操作过程是会先计算再返回。
4. 对于后置递增和后置递减,(也就是a++和a——),操作步骤是先返回再计算。
5. 比较两个对象的实际内容,使用每一个类都有的equals()方法。
6. 如果你创建了自己的类,再使用equals()方法的缺省行为是比较reference.所以,在新类里覆写(override)equals()方法。
7. 将float或double转换成整数的时候,它总是将其后面的小数截去。
8. Math.random()会生成0.0,用数学术语,它的值域是[0,1)(方括号表示包括,而括号表示“不包括”)。
9. 如果你写了一个没有构造函数的类,那么编译器会自动为你创建一个默认的构造函数。
10. 只要定义了构造函数(不管带不带参数),编译器就不会再自动合成默认的构造函数了。
11. 变量的初始化会先于任何方法,甚至是构造函数的调用。
12. 编译单元里只能有一个public类。没有public修饰,它是package权限了,只能用于package内部。
13. 取得当前工作目录,是文件系统中的java命令被调用的位置String curDir = System.getProperty("user.dir")。
14. static成员只会在需要的时候初始化。第一次访问static成员的时候被初始化。
15. 每一个编译单元(文件)只能有一个public类,只能一个公开的接口。

注明:本文转载尚学堂
【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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