初识java.lang.String类 intern()方法

本文详细解释了Java中String类的intern方法的工作原理。通过示例说明了当使用intern方法时,如何检查字符串常量池中是否存在相同的字符串,并在存在时返回该字符串的引用,从而避免不必要的对象创建。

//一般情况
String str1 = "aaa";
String str1 = new String("aaa");

System.out.println(str1 == str2);  //false
System.out.println(str1.equals(str2)); //true

/*
* public String intern()
* 返回字符串对象的规范化表示形式.
* 一个初始为空的字符串池,它由类 String 私有地维护.
* 当调用 intern 方法时,如果池已经包含一个等于此 String 对象的字符串
* (用 equals(Object) 方法确定),则返回池中的字符串.否则,将此 String 对象
* 添加到池中,并返回此 String 对象的引用.
* 它遵循以下规则:对于任意两个字符串 s 和 t,
* 当且仅当 s.equals(t) 为 true 时,s.intern() == t.intern()才为 true.
*/

String str1 = "aaa"; //"aaa"在字符串缓冲池

/*
* new String("aaa"),会重新构建一个 String 对象,但调用 intern 方法后,
* 它会先去缓冲池中找有没有这个值.
* 既然有,那肯定不会再new一个新的对象出来
*/
String str1 = new String("aaa").intern();

System.out.println(str1 == str2);  //true
System.out.println(str1.equals(str2)); //true

【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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