Eclipse 快捷键

Eclipse快捷键大全

Eclipse的编辑功能非常强大,掌握了Eclipse快捷键功能,能够大大提高开发效率。Eclipse中有如下一些和编辑相关的快捷键。
1. 【ALT+/】
此快捷键为用户编辑的好帮手,能为用户提供内容的辅助,不要为记不全方法和属性名称犯愁,当记不全类、方法和属性的名字时,多体验一下【ALT+/】快捷键带来的好处吧。

2. 【Ctrl+O】
显示类中方法和属性的大纲,能快速定位类的方法和属性,在查找Bug时非常有用。

3. 【Ctrl+/】
快速添加注释,能为光标所在行或所选定行快速添加注释或取消注释,在调试的时候可能总会需要注释一些东西或取消注释,现在好了,不需要每行进行重复的注释。

4. 【Ctrl+D】
删除当前行,这也是笔者的最爱之一,不用为删除一行而按那么多次的删除键。

5. 【Ctrl+M】
窗口最大化和还原,用户在窗口中进行操作时,总会觉得当前窗口小(尤其在编写代码时),现在好了,试试【Ctrl+M】快捷键。

查看和定位快捷键

在程序中,迅速定位代码的位置,快速找到Bug的所在,是非常不容易的事,Eclipse提供了强大的查找功能,可以利用如下的快捷键帮助完成查找定位的工作。

1. 【Ctrl+K】、【Ctrl++Shift+K】
快速向下和向上查找选定的内容,从此不再需要用鼠标单击查找对话框了。

2. 【Ctrl+Shift+T】
查找工作空间(Workspace)构建路径中的可找到Java类文件,不要为找不到类而痛苦,而且可以使用“*”、“?”等通配符。

3. 【Ctrl+Shift+R】
和【Ctrl+Shift+T】对应,查找工作空间(Workspace)中的所有文件(包括Java文件),也可以使用通配符。

4. 【Ctrl+Shift+G】
查找类、方法和属性的引用。这是一个非常实用的快捷键,例如要修改引用某个方法的代码,可以通过【Ctrl+Shift+G】快捷键迅速定位所有引用此方法的位置。

5. 【Ctrl+Shift+O】
快速生成import,当从网上拷贝一段程序后,不知道如何import进所调用的类,试试【Ctrl+Shift+O】快捷键,一定会有惊喜。

6. 【Ctrl+Shift+F】
格式化代码,书写格式规范的代码是每一个程序员的必修之课,当看见某段代码极不顺眼时,选定后按【Ctrl+Shift+F】快捷键可以格式化这段代码,如果不选定代码则默认格式化当前文件(Java文件)。

7. 【ALT+Shift+W】
查找当前文件所在项目中的路径,可以快速定位浏览器视图的位置,如果想查找某个文件所在的包时,此快捷键非常有用(特别在比较大的项目中)。

8. 【Ctrl+L】
定位到当前编辑器的某一行,对非Java文件也有效。

9. 【Alt+←】、【Alt+→】
后退历史记录和前进历史记录,在跟踪代码时非常有用,用户可能查找了几个有关联的地方,但可能记不清楚了,可以通过这两个快捷键定位查找的顺序。

10. 【F3】
快速定位光标位置的某个类、方法和属性。

11. 【F4】
显示类的继承关系,并打开类继承视图。

调试快捷键

Eclipse中有如下一些和运行调试相关的快捷键。

1. 【Ctrl+Shift+B】:在当前行设置断点或取消设置的断点。
2. 【F11】:调试最后一次执行的程序。
3. 【Ctrl+F11】:运行最后一次执行的程序。
4. 【F5】:跟踪到方法中,当程序执行到某方法时,可以按【F5】键跟踪到方法中。
5. 【F6】:单步执行程序。
6. 【F7】:执行完方法,返回到调用此方法的后一条语句。
7. 【F8】:继续执行,到下一个断点或程序结束。

8. 【ctrl + shift + i 】:查看选定变量当前值。



常用编辑器快捷键

通常文本编辑器都提供了一些和编辑相关的快捷键,在Eclipse中也可以通过这些快捷键进行文本编辑。
1. 【Ctrl+C】:复制。
2. 【Ctrl+X】:剪切。
3. 【Ctrl+V】:粘贴。
4. 【Ctrl+S】:保存文件。
5. 【Ctrl+Z】:撤销。
6. 【Ctrl+Y】:重复。
7. 【Ctrl+F】:查找。

其他快捷键

Eclipse中还有很多快捷键,无法一一列举,用户可以通过帮助文档找到它们的使用方式,另外还有几个常用的快捷键如下。
1. 【Ctrl+F6】:切换到下一个编辑器。
2. 【Ctrl+Shift+F6】:切换到上一个编辑器。
3. 【Ctrl+F7】:切换到下一个视图。
4. 【Ctrl+Shift+F7】:切换到上一个视图。
5. 【Ctrl+F8】:切换到下一个透视图。
6. 【Ctrl+Shift+F8】:切换到上一个透视图。

基于遗传算法的新的异构分布式系统任务调度算法研究(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕基于遗传算法的异构分布式系统任务调度算法展开研究,重点介绍了一种结合遗传算法的新颖优化方法,并通过Matlab代码实现验证其在复杂调度问题中的有效性。文中还涵盖了多种智能优化算法在生产调度、经济调度、车间调度、无人机路径规划、微电网优化等领域的应用案例,展示了从理论建模到仿真实现的完整流程。此外,文档系统梳理了智能优化、机器学习、路径规划、电力系统管理等多个科研方向的技术体系与实际应用场景,强调“借力”工具与创新思维在科研中的重要性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事智能优化、自动化、电力系统、控制工程等相关领域研究的研究生及科研人员,尤其适合正在开展调度优化、路径规划或算法改进类课题的研究者; 使用场景及目标:①学习遗传算法及其他智能优化算法(如粒子群、蜣螂优化、NSGA等)在任务调度中的设计与实现;②掌握Matlab/Simulink在科研仿真中的综合应用;③获取多领域(如微电网、无人机、车间调度)的算法复现与创新思路; 阅读建议:建议按目录顺序系统浏览,重点关注算法原理与代码实现的对应关系,结合提供的网盘资源下载完整代码进行调试与复现,同时注重从已有案例中提炼可迁移的科研方法与创新路径。
【微电网】【创新点】基于非支配排序的蜣螂优化算法NSDBO求解微电网多目标优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要:本文提出了一种基于非支配排序的蜣螂优化算法(NSDBO),用于求解微电网多目标优化调度问题。该方法结合非支配排序机制,提升了传统蜣螂优化算法在处理多目标问题时的收敛性和分布性,有效解决了微电网调度中经济成本、碳排放、能源利用率等多个相互冲突目标的优化难题。研究构建了包含风、光、储能等多种分布式能源的微电网模型,并通过Matlab代码实现算法仿真,验证了NSDBO在寻找帕累托最优解集方面的优越性能,相较于其他多目标优化算法表现出更强的搜索能力和稳定性。; 适合人群:具备一定电力系统或优化算法基础,从事新能源、微电网、智能优化等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于微电网能量管理系统的多目标优化调度设计;②作为新型智能优化算法的研究与改进基础,用于解决复杂的多目标工程优化问题;③帮助理解非支配排序机制在进化算法中的集成方法及其在实际系统中的仿真实现。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注非支配排序、拥挤度计算和蜣螂行为模拟的结合方式,并可通过替换目标函数或系统参数进行扩展实验,以掌握算法的适应性与调参技巧。
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