java基础复习之四:注释,标识符,关键字, 变量,常量

注释:

单行注释:注释内容前面添加双斜线//

多行注释:注释内容以/*开头,以/*结尾

文档注释:注释内容以/**开头,以*/结尾。用这种方法注释的文档会被解释成程序的正式文档,并能包含进如javadoc之类的工具生成的文档里,用以说明该程序的层次结构及其方法。


标识符:

Java中的包,类,方法,参数和变量的名字,可由任意的大小写字母,数字,下划线,美元符号组成,但标识符不能以数字开对,不能是java中的保留关键字。

非法标识符如:

class, 67.9, Hello Careers


关键字:

abstract, boolean, break, byte, case, catch, char, class, continue, default, do, double, else, extend, false, final, finally, float, for, if, implement, import, instanceof, int,  interface, long, native, new, null, package, private, protected, public, return, short, static, synchronized, super, this, throw, throws, transient, true, try, void, volatile, while


变量:

若要声明多个同一种类型的变量,可以写在同一个语句中,中间用逗号隔开。如:

int num , num1 , num2

变量的数据类型:

分为原始数据类型和引用数据类型。

原始数据类型也叫做基本数据类型,包含了八类。boolean, byte, char, short, int, long, float, double

另一种数据类型是引用数据类型:它是以特殊的方式指向变量的实体,这种方式类似于C/C++的指针,这种变量在声明时是不会分配内存的,必须另外进行开辟内存空间的操作,如字符串与数组同属于这种数据类型


变量的设置:

1:声明变量时设置:int num = 2;

2:声明后再设置:int num, num2;                    num=2;      num2=3;

3: 在程序中的任何位置声明并赋值


常量与变量:

声明一个变量时,编译程序会在内存里开辟一块足以容纳此变量的内存空间给它。不管变量的值如何改变,都永远会使用相同的内存空间。因此,擅用变量将会是一种节省内存的方式。

常量是不同于变量的一种类型,它的值是固定的,例如整数常量,字符串常量。通常给变量赋值时,会将常量赋值给它。


数据类型的分类:

1:基本数据类型:

数值型:整数类型(byte, short, int , long)浮点类型(float, double)

字符型:char

布你型:boolean

2:引用数据类型

类:class

接口:interface

数组:

如图所示:


下面再细说下基本数据类型:



java把整数常量的数据类型均视为int型,因此如果在程序中使用了超过2147483647这个大小的常量,编译时将发生错误。


基本数据类型的默认值:

在java中,若在变量的声明时没有给变量赋初始值,则会给该变量赋默认值,


资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/67c535f75d4c 在机器人技术中,轨迹规划是实现机器人从一个位置平稳高效移动到另一个位置的核心环节。本资源提供了一套基于 MATLAB 的机器人轨迹规划程序,涵盖了关节空间和笛卡尔空间两种规划方式。MATLAB 是一种强大的数值计算与可视化工具,凭借其灵活易用的特点,常被用于机器人控制算法的开发与仿真。 关节空间轨迹规划主要关注机器人各关节角度的变化,生成从初始配置到目标配置的连续路径。其关键知识点包括: 关节变量:指机器人各关节的旋转角度或伸缩长度。 运动学逆解:通过数学方法从末端执行器的目标位置反推关节变量。 路径平滑:确保关节变量轨迹连续且无抖动,常用方法有 S 型曲线拟合、多项式插值等。 速度和加速度限制:考虑关节的实际物理限制,确保轨迹在允许的动态范围内。 碰撞避免:在规划过程中避免关节与其他物体发生碰撞。 笛卡尔空间轨迹规划直接处理机器人末端执行器在工作空间中的位置和姿态变化,涉及以下内容: 工作空间:机器人可到达的所有三维空间点的集合。 路径规划:在工作空间中找到一条从起点到终点的无碰撞路径。 障碍物表示:采用二维或三维网格、Voronoi 图、Octree 等数据结构表示工作空间中的障碍物。 轨迹生成:通过样条曲线、直线插值等方法生成平滑路径。 实时更新:在规划过程中实时检测并避开新出现的障碍物。 在 MATLAB 中实现上述规划方法,可以借助其内置函数和工具箱: 优化工具箱:用于解决运动学逆解和路径规划中的优化问题。 Simulink:可视化建模环境,适合构建和仿真复杂的控制系统。 ODE 求解器:如 ode45,用于求解机器人动力学方程和轨迹执行过程中的运动学问题。 在实际应用中,通常会结合关节空间和笛卡尔空间的规划方法。先在关节空间生成平滑轨迹,再通过运动学正解将关节轨迹转换为笛卡
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值