Java 中 return 用 Scala 表达

本文探讨了Scala中缺失break和continue关键字的问题,并提供了替代方案。通过使用find等高阶函数结合模式匹配,可以实现类似Java中return的功能。
Scala 中没有 break(2.8 中将会支持) 和 continue,的确是件纠结的事情啊~
更纠结的是,return 似乎也不能直接 work
比如 Java 里头可以这样写(虽然这样写并不好):
for(int i = 0; i < 10; i++){
System.out.println("i = " + i);
if(i == 1){
System.out.println("return at i = 1");
return;
}else if( i == 2){
System.out.println("return i = 2");
return ;
}
}


但是 Scala 里头怎么办列,或许换种思考的方式会更好:
(0 until 10).find{ i => 
println("i = " + i)
i match {
case 1 => println("return at i = 1"); true
case 2 => println("return at i = 2"); true
case _ => false
}}


对于 break 和 continue,
[quote]These keywords are not included in Scala 2.7, and must be implemented in a different way. For break, the simplest thing to do is to divide your code into smaller methods and use the return to exit early. For continue, a simple approach is to place the skipped-over parts of a loop into an if.

Scala 2.8 will include break, but not continue.[/quote]
【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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