枚举的独特使用方法

   例如,定义表示一周内每一天的常量(简单起见,只列出前三天),这是枚举最常用的方式。

 

 

 public enum Week{

   MONDAY,

   TUSEDAY,

   WEDNESDAY

 }

 

   假设要为一周内的每一天定义一个类,其中包含两个方法:getDayOfWeek和getName,分别返回这一天是这周的第

 

几天和这一天的名字(如"星期一”、“星期二”)。按一般的做法,需要定义一个抽象类或接口,以及7个子类(分别对应一

 

周内的每一天),很可能还需要一个包含这7个类的对象引用的类。例如:

 

 

 public abstract class WeekDay{

    public abstract int getDayOfWeek();

    public abstract String getName();

  }

  public class MonDay{

    public int getDayOfWeek(){
       return 1;

  }

   public String getName(){
      return "星期一“;

   }

 }

  public class Week{

    public final static WeekDay MON = new MonDay();

}

 

    这样会增加很多的类,此时使用枚举是一个不错的解决办法。

 

 

public enum Week{

   MonDay{

     public int getDayOfWeek(){
        return 1;
     }

     public String getName(){
        return "星期一“;
    }

   TuseDay{

     public int getDayOfWeek(){
        return 2;

    }

   public String getName(){
      return "星期二“;

  }

   public abstract int getDayOfWeek();

   public abstract String getName();

 }
 

    这样一个枚举就搞定了。 

 

    我觉得这种方法很适用于单实例的具有常量特性的简单对象。

【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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