C#——枚举

本文介绍了枚举类型的定义及其在程序中的应用。通过两个具体的例子对比了使用if语句和枚举来判断性别的方式,展示了枚举能够有效地限定变量的取值范围,提高代码的可读性和维护性。

枚举

声明枚举的条件:确定数量,确定值的取值范围。

枚举的语法:(1)声明枚举的时候和类同级。

(2)enmu 类型名称{取值范围值}。

声明枚举的意义:限定变量的取值范围。

例1:判断姓别(if语句)

namespace 枚举学习 { class Program { static void Main(string[] args) { //判断姓别(if语句) Console.WriteLine("请输入姓别"); string s = Console.ReadLine() ; // Male;Female;Unkown if (s == "Male") { Console.WriteLine("男"); } else if (s == "Female") { Console.WriteLine("女"); } else if (s == "Unkown") { Console.WriteLine("未知"); } else { Console.WriteLine("非法输入!"); } Console.ReadKey(); } } }

例2:判断姓别(枚举法)

namespace 枚举学习 { enum Gender { Male,Female,Unkown} //声明枚举的语法(和类同级) class Program { static void Main(string[] args) { Gender g = Gender.Female; //枚举的意义就在于限定变量的取值范围。 Console.ReadKey(); } } }


通过例1和例2两种不同的方法(对“姓别的判断”)的比较可知,用枚举的好处就是限定了变量的取值范围,程序处理起来更加的方便。

【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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