JAVA内部类

Java的内部类可以有效解决”多重继承”问题,
java内部类,有:静态内部类,非静态内部类,局部内部类,匿名内部类四种。内部类可以声明为private或protected,普通类只能被赋予public
非静态内部类初始化时,需要外围类对象实例,如:
OuterClass outer=new OuterClass();
outer.new InnerClass().method();
外围类实例也会隐式的传给非静态内部类,因此非静态内部类可以访问外围类所有成员包括私有,但不能使用static修饰非静态内部类成员

静态内部类不需要外围类实例,如:
new OuterClass.InnerClass().method();
静态内部类只能访问外围类的static 成员,也可以显示的在静态内部类使用new OuterClass().field(可以是私有)来手工建立外围类实例引用,但这需要消耗同非静态内部类更多的时间和空间,


匿名类没有类名,也就没有构造方法,所以只能在它们被声明的时候实例化
匿名类和局部类只有在非静态环境中定义的时候才有外围实例,也不能包含静态成员.
如果内部类的每个实例,都需要一个指向外围实例的引用,就要把内部类做成非静态的,否则做成静态的,假设这个内部类在方法内,如果你只需要在一个地方创建实例,并且已经有了一个预置的类型可以说明这个类的特征,就要把它做成匿名类,否则就做成局部内
【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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