17、面向对象编程:构建自定义类型

面向对象编程:构建自定义类型

在编程中,我们常常需要创建自定义类型来满足特定的需求。本文将深入探讨如何使用面向对象编程的方法构建自定义类型,包括属性、索引器、模式匹配、记录类型以及类的主构造函数等重要概念。

1. 控制访问:属性和索引器

在之前的编程实践中,我们可能会使用方法来获取对象的信息,例如创建一个名为 GetOrigin 的方法来返回包含人物姓名和出生地的字符串。然而,在 C# 中,有一种更好的方式来实现这一功能,那就是使用属性。

属性本质上是一种特殊的方法(或一对方法),在获取或设置值时,它看起来和行为上都像一个字段,但实际上它是一个方法。这种特性使得代码的语法更加简洁,并且在获取和设置值时能够实现更多的功能,如验证和计算。

1.1 定义只读属性

只读属性只包含 get 实现。以下是在 Person 类中定义三个只读属性的示例:

#region Properties: Methods to get and/or set data or state.
// A readonly property defined using C# 1 to 5 syntax.
public string Origin
{
  get
  {
    return string.Format("{0} was born on {1}.",
      arg0: Name, arg1: HomePlanet);
  }
}
// Two readonly properties d
【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。
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