笔记(一)

1.String s = new String("abc");
2.String s = "abc";
用这两个形式创建的对象是不同的,第一种是用new()来创建对象的,他是在堆上开辟空间,每调用一次都会在堆上创建一个对象。
而第二种创建方法则是在栈上创建一个String类的对象引用,然后再去查找栈中有没有存放"abc",如果没有,则将“abc”存放进栈,并让s指向“abc”,如果已经有“abc”,则直接把s指向“abc”。
在比较两个String是否相等时,一定要用equals()方法,而当测试两个包装类的引用是否指向同一个对象时,应该用==。
例1:
String s1 = "asdf";
String s2 = "asdf";
System.out.println(s1==s2);

运行结果是true,说明s1和s2都是指向同一个对象的。
例2:
String s1 = new String("asdf");
String s2 = new String("asdf");
System.out.println(s1==s2);

运行结果是false,说明用new的方式生成的对象,每个对象都指向不同的地方。
【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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