7、Kotlin编程:扩展函数、泛型、异常处理与空安全

Kotlin编程:扩展函数、泛型、异常处理与空安全

1. Kotlin扩展函数

扩展函数是Kotlin中一个强大的特性,它允许我们在不修改现有类的情况下,为其添加新的功能。

1.1 扩展函数示例:整数取模
println((-6).abs())
println(6.abs())

在这个例子中,我们使用扩展函数对整数进行取模操作。如果参数值小于0,返回其相反数;如果大于0,则返回原值。

1.2 扩展函数的静态解析

扩展函数是静态解析的,即执行哪个扩展函数完全取决于调用它的表达式的类型,而不是运行时表达式最终解析的类型。

// 可继承的开放类
open class C(val a: Int, val b: Int) {}
// 类D继承C
class D() : C(6, 6) {}

fun main() {
    // 为C定义扩展函数operate
    fun C.operate(): Int {
        return a + b
    }

    // 为D定义扩展函数operate
    fun D.operate(): Int {
        return a * b
    }

    // 显示静态分派的函数
    fun display(c: C) {
        print(c.operate())
    }

    // 调用display函数
    display(D())
}
</
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【无人机论文复现】空地多无人平台协同路径规划技术研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“空地多无人平台协同路径规划技术”的研究展开,重点在于通过Matlab代码实现对该技术的论文复现。文中详细探讨了多无人平台(如无人机地面车辆)在复杂环境下的协同路径规划问题,涉及三维空间路径规划、动态避障、任务分配协同控制等关键技术,结合智能优化算法(如改进粒子群算法、遗传算法、RRT等)进行路径求解优化,旨在提升多平台系统的协作效率任务执行能力。同时,文档列举了大量相关研究主题,涵盖无人机控制、路径规划、多智能体协同、信号处理、电力系统等多个交叉领域,展示了该方向的技术广度深度。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和路径规划背景的研究生、科研人员及从事无人机、智能交通、自动化等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于学术论文复现,帮助理解空地协同路径规划的核心算法实现细节;②支撑科研项目开发,提供多平台协同控制路径优化的技术参考;③作为教学案例,辅助讲授智能优化算法在无人系统中的实际应用。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法实现流程参数设置,同时可参照文中列出的其他相关研究方向拓展技术视野,建议按目录顺序系统学习,并充分利用网盘资源进行仿真验证。
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