黑马-OC语法-多态

多态:

1.对象具有多种形态,要有集成才能有多态.

2.多态会动态检测对象的真实类型

e.g. Animal(父类指针)  *a = [Dog  new];//电脑会自动检测A是属于dog类型还是Anmial类型,优先从本类型中找方法调用。

注:如果函数参数中使用的是父类类型,可以传入父类和子类对象。

                        e.g. void feed (Animal  *a)父类类型,可以传入父类和子类对象

多态的体现:

父类类型的指针指向子类的对象。


优点:减少代码量

局限:父类类型的变量不能指向子类特有的方法,如需用,则把父类指针强转为子类指针。(不推荐)。

【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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