SimpleVisitorMemberType类的visitClassType解读

本文深入探讨了Java中泛型类与多个接口结合使用的方法,通过具体示例解析了如何在泛型约束条件下实现接口的多重继承,并讨论了在调用泛型方法时类型推导和类型检查的过程。

 

举个例子,如下:

class CA<T>{
	public T getVal(){
		return null;
	}
}
interface IA{}
interface IB{}

public class Test10<T extends CA<? extends Number>&IA&IB>{
	public void t(T t){
		Number b = t.getVal();
	}
}

当分析t.getVal()表达式时,调用visitClassType(ClassType t,Symbol sym)方法,sym参数为MethodSymbol(getVal),而t参数如下截图。

 

当调用types.asOuterSuper(t,sym.owner)方法时,sym.owner为com.test19.CA,返回的base类型如下截图。

也就是compound type的supertype_field属性。

那么最终调用getVal()方法后返回的类型为方法类型,如下截图。

 

 

 

 

 

 

 

 

 

转载于:https://www.cnblogs.com/extjs4/p/9501224.html

内容概要:本文介绍了一个基于冠豪猪优化算法(CPO)的无人机三维路径规划项目,利用Python实现了在复杂三维环境中为无人机规划安全、高效、低能耗飞行路径的完整解决方案。项目涵盖空间环境建模、无人机动力学约束、路径编码、多目标代价函数设计以及CPO算法的核心实现。通过体素网格建模、动态障碍物处理、路径平滑技术和多约束融合机制,系统能够在高维、密集障碍环境下快速搜索出满足飞行可行性、安全性与能效最优的路径,并支持在线重规划以适应动态环境变化。文中还提供了关键模块的代码示例,包括环境建模、路径评估和CPO优化流程。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识,从事无人机、智能机器人、路径规划或智能优化算法研究的相关科研人员与工程技术人员,尤其适合研究生及有一定工作经验的研发工程师。; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机自主导航与避障;②研究智能优化算法(如CPO)在路径规划中的实际部署与性能优化;③实现多目标(路径最短、能耗最低、安全性最高)耦合条件下的工程化路径求解;④构建可扩展的智能无人系统决策框架。; 阅读建议:建议结合文中模型架构与代码示例进行实践运行,重点关注目标函数设计、CPO算法改进策略与约束处理机制,宜在仿真环境中测试不同场景以深入理解算法行为与系统鲁棒性。
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