【J2SE】Anonymous Inner Class 匿名内部类

本文深入讲解了Java中匿名内部类的使用方法及注意事项,通过一个示例程序详细展示了如何创建和使用匿名内部类来重写已有类的方法。
[size=medium]本文转自:

public class TestAnonymousInterClass{
public static void main(String args[]){
TestAnonymousInterClass test=new TestAnonymousInterClass();
test.show();
}
//在这个方法中构造了一个匿名内部类
private void show(){
Out anonyInter=new Out(){// 获取匿名内部类实例

void show(){//重写父类的方法
System.out.println("this is Anonymous InterClass showing.");
}
};
anonyInter.show();// 调用其方法
}
}

// 这是一个已经存在的类,匿名内部类通过重写其方法,将会获得另外的实现
class Out{
void show(){
System.out.println("this is Out showing.");
}
}

所以在这里看出,匿名内部类有了自己的实现。其实很简单,使用匿名内部类是因为我这地方需要有点什么特殊的实现,所以我就在这地方把具体实现也给了出来了。然后我就在这地方获取它的实例,调用它的方法。
接口的方式,只要把父类换成接口就行了,没必要给出代码了。

使用匿名内部类时我们不要忘了我们的目的,我们只是在这地方想对某个类有特殊的实现。而不要想得太多,在匿名内部编写其它的方法。在匿名内部类中编写的自己的方法是不可见的。此种做法是毫无意义的,当然一般也不会这么做。在这里只是告诉初学者对于匿名内部类不要想的太多,而要这么想:匿名内部类就是重写父类或接口的方法。[/size]
【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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