黑马程序员_毕向东_Java基础视频教程学习笔记(二)

本文详细介绍Java语言的基础组成部分,包括关键字、标识符、注释、常量与变量等基本概念,并解释了不同类型的常量及其表示方法,如整数、小数、布尔型、字符型及null常量。

java语言基础组成:

关键字、表示符、注释、常量和变量、运算符、语句、函数(方法)、数组

1、关键字:被java赋予特殊含义的单词

2、标示符:在程序中所定义的一些名称

规则:26个英文字母大小写、0~9、_  、$ 

数字不能开头、不能使用关键字

3、main不是关键字、它是被JVM识别的一个名称

4、包名:全小写

5、类名和接口名:每个单词的首字母大写

6、变量名和函数(方法)名:从第二个单词开始,每个单词的首字母大写

7、产量名:所有的字母大写

java中常量的分类:

整数常量:

小数常量:

布尔型常量:只有两个数值:true和false

字符常量:用单引号引起来,单引号中只能放一个字符

字符换常量:用双引号引起来

null常量

对于整数:java中有四种表现形式

二进制:

八进制:0~7   满8进1   用0开头表示

十进制:0~9   满10进1

十六进制:0~9,A~F 满16进1  用0x开头表示

每个字符占8位

编码表:ASCII  (二进制序列映射“A~Z”形成的)

缩短进制的表现形式:

每三位表示一位:(八进制)

每四位表示一位:(十六进制)

进制越大,表现形式月短。

Integer.toBinaryString(6) java中将十进制的数6转换成二进制。




【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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