函数(2)

public class 函数2 {
	public static void main(String[] args) 
	{
	   getMax(10,7);
	}
	//需求2:定义一个函数比较两个int类型的数据大小, 不需要把最大值返回给调用者,直接打印即可。
	public static void getMax(int a, int b){
		int max = 0; //定义一个变量用于保存最大值的
		if(a>b){
			max = a;
		}else{
			max = b;
		}
		System.out.println("最大值:"+ max);
	}

/*

	//需求1: 定义一个函数比较两个int类型的数据大小, 把最大值返回给调用者。
	 //int max = getMax(14,5); //调用了函数   实际参数
	//System.out.println("最大值:"+ max);
	public static int  getMax(int a, int b){  // 形式参数
		int max = 0; //定义一个变量用于保存最大值的
		if(a>b){
			max = a;
		}else{
			max = b;
		}
		return max;	//把结果返回给调用者
	}
*/

}

程序三:

需求1: 定义一个函数判断一个分数的等级,把分数的等级返回给调用者。
"A等级" ”B等级“

如何 定义函数:
1. 返回值类型。  String 
2. 未知的参数--->形式参数。


需求2: 定义一个函数打印一个乘法表,不需要返回任何数据。 
1. 返回值类型。  void 
2. 未知的参数--->形式参数。  到底是什么乘法表

函数的特点:
1. 函数的作用就是把一个功能代码给封装起来,已达到提高功能代码的复用性。
2. 函数定义好之后是需要被调用才会执行的。

3. 如果一个函数没有返回值返回给调用者,那么返回值类型必须是使用void表示。

public class 函数3 {
        public static void main(String[] args) {
			//String result = getGrade(189);
			//System.out.println(result);
			print(7);
		}


		//需求2: 定义一个函数打印一个乘法表,不需要返回任何数据。 
		public static void  print(int row){
			for(int i = 1 ; i<= row ; i++){
				for (int j = 1 ;j<=i  ;j++ ){
					System.out.print(i+"*"+j+"="+i*j+"\t");
				}
				//换行
				System.out.println();
			}
		}

 //需求1: 定义一个函数判断一个分数的等级,把分数的等级返回给调用者。
		/*public static String getGrade(int score){
			String grade = "";	//定义一个变量存储等级
			if(score>=90&&score<=100){
				grade = "A等级";
			}else if(score>=80&&score<=89){
				grade = "B等级";
			}else if(score>=70&&score<=79){
				grade = "C等级";
			}else if(score>=60&&score<=69){
				grade = "D等级";
			}else{
				grade = "补考等级";
			}
			return grade;	//把等级返回给调用者
		}*/
		
	}




单向双向V2G 环境下分布式电源与电动汽车充电站联合配置方法(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了在单向和双向V2G(Vehicle-to-Grid)环境下,分布式电源与电动汽车充电站的联合配置方法,并提供了基于Matlab的代码实现。研究涵盖电力系统优化、可再生能源接入、电动汽车充放电调度、储能配置及微电网经济调度等多个关键技术领域,重点探讨了在不同电价机制和需求响应策略下,如何通过智能优化算法实现充电站与分布式电源的协同规划与运行优化。文中还展示了多种应用场景,如有序充电调度、鲁棒优化模型、多目标优化算法(如NSGA-II、粒子群算法)在电力系统中的实际应用,体现了较强的工程实践价值和技术综合性。; 适合人群:具备电力系统、新能源、智能优化算法等相关背景的科研人员、研究生及从事能源系统规划与优化的工程技术人员;熟悉Matlab/Simulink仿真工具者更佳。; 使用场景及目标:①用于科研项目中关于电动汽车与分布式电源协同配置的模型构建与仿真验证;②支持毕业论文、期刊投稿中的案例分析与算法对比;③指导实际电力系统中充电站布局与能源调度的优化设计。; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码与具体案例进行同步实践,重点关注优化模型的数学建模过程与算法实现细节,同时可参考文末网盘资源获取完整代码与数据集以提升学习效率。
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