break和continue的区别

本文通过一个Java示例程序详细解释了break与continue在循环控制中的作用。break用于完全退出当前循环,而continue则跳过本次循环的剩余部分并开始下一次迭代。

1.在循环内遇到条件break的话跳出包含此条件的那层循环。

2.在循环内遇到条件continue的话只是此次在contine之后跳出包含此条件的那个层循环,继续执行下次循环。

下面举个例子:

/**
 * 其中执行流程是这样的,i先为0向下走不满足i等于1,继续向下走。j=0满足for循环内限制条件j小于等于i,继续向下走打印j=0。
 * 然后执行内层循环j的值为1跳出本次循环,然后j的值变为2不满足j<=i,跳出内层循环打印i=0,然后再次进入大循环
 * i的值为1跳出大循环,执行大循环外的打印i的值为1。	
 */

public class Test {
	public static void main(String[] args) {
		int i ;
		int j;
		for ( i = 0; i < 3; i++) {
			if (1 == i) {
				break;
			}
			for (j = 0; j <= i; j++) {
				if (1 == j) {
					continue;
				}
				System.out.println("j=" + j);
			}
			System.out.println("i=" + i);
		}
		System.out.println("i= + i);
	
	}
		
}


【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[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在收敛速度全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础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。
### Python 中 `break` `continue` 的区别 #### 定义与功能 在 Python 编程语言中,`break` `continue` 都是用来改变循环正常执行流程的关键字。然而,两者的用途行为存在显著差异。 - **`break`**: 当在循环体内遇到 `break` 时,它会立即终止整个循环的执行,并跳出该循环体[^1]。这意味着无论剩余的迭代次数是多少,一旦触发 `break`,程序将不再继续执行后续的循环迭代。 - **`continue`**: 这个关键字的作用是跳过当前循环中的剩余代码并直接进入下一次循环迭代。换句话说,当满足特定条件时,可以通过使用 `continue` 来忽略本次循环剩下的部分逻辑处理而快速返回到循环头部重新判断条件。 #### 使用场景分析 以下是两种情况的具体应用场合: - 对于需要提前结束某个复杂或者嵌套较深的循环结构而言,采用 `break` 更加合适;因为它能够有效地减少不必要的计算资源浪费以及提高可读性维护效率[^3]。 - 如果只是想过滤掉不符合要求的数据项而不影响整体运行过程,则应该考虑运用 `continue` 实现这一目标。通过这种方式可以在保持原有业务逻辑不变的前提下轻松实现数据筛选等功能[^4]。 #### 示例代码展示 下面分别给出利用这两个关键词的实际操作例子来进一步阐明其各自特点: ```python # 使用 break 的示例 numbers = [1, 2, 3, 4, 5] for num in numbers: if num == 3: print(f'找到 {num} 后停止') break # 找到指定数值即退出循环 print(num) # 输出结果: # 1 # 2 # 找到 3 后停止 # 使用 continue 的示例 even_numbers = [] for number in range(10): if number % 2 != 0: # 跳过奇数 continue # 不打印奇数并转至下次迭代 even_numbers.append(number) print(even_numbers) # 输出结果: # [0, 2, 4, 6, 8] ``` 上述第一个实例展示了如何借助 `break` 达成寻找列表里首个符合条件元素的任务;第二个则体现了怎样依靠 `continue` 构建仅含偶数的新数组。 ---
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