php学习之旅 (3) 语法基础 控制结构

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php学习之旅 (3) 语法基础 控制结构
<?php
$d=date("D");
if ($d=="Fri") echo "Have a nice weekend!";
?>


2、if... else

<?php
$d=date("D");
if ($d=="Fri")
echo "Have a nice weekend!";
else
echo "Have a nice day!";
?>


//多行代码,用{}

<?php
$d=date("D");
if ($d=="Fri")
{
echo "Hello!<br />";
echo "Have a nice weekend!";
echo "See you on Monday!";
}
?>


3、if...elseif....else

<?php
$d=date("D");
if ($d=="Fri")
echo "Have a nice weekend!";
elseif ($d=="Sun")
echo "Have a nice Sunday!";
else
echo "Have a nice day!";
?>


4、switch

<?php
switch ($x)
{
case 1:
echo "Number 1";
break;
case 2:
echo "Number 2";
break;
case 3:
echo "Number 3";
break;
default:
echo "No number between 1 and 3";
}
?>


分享我的文章[url=http://zgqhyh.iteye.com/blog/469033]程序员赚钱之路探索[/url]
【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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