29、Java 字符串与数组的深入探索

Java 字符串与数组的深入探索

1. StringBuilder 示例与 CharSequence 接口

在 Java 编程中,字符串处理是一项常见任务。为了说明 StringBuilder 类的工作原理,这里有一个 MarkVowels 程序的 StringBuilder 版本:

import java.util.Scanner;
public class StringBuilderApp
{
    static Scanner sc = new Scanner(System.in);
    public static void main(String[] args)
    {
        System.out.print("Enter a string: ");
        String s = sc.nextLine();
        StringBuilder sb = new StringBuilder(s);
        int vowelCount = 0;
        for (int i = 0; i < s.length(); i++)
        {
            char c = s.charAt(i);
            if (    (c == 'A') || (c == 'a')
                 || (c == 'E') || (c == 'e')
                 || (c == 'I') || (c == 'i')
      
【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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