java 正则表达式常用方法

本文通过一个Java程序示例介绍了如何使用正则表达式来查找特定的电话号码格式。该程序演示了Pattern和Matcher类的基本用法,并展示了如何进行匹配及获取匹配结果的开始和结束索引。

import java.util.regex.Matcher;
import java.util.regex.Pattern;

public class UserPattern {

 /**
  * @param args
  */
 public static void main(String[] args) {
  String phones1 = "justin 的手机号:0939-100391\n"
   +"bush 的手机号:0939-668899\n";
  Pattern pattern = Pattern.compile(".0939-\\d{6}");
  Matcher matcher = pattern.matcher(phones1);
  
  System.out.println("整体是否匹配:"+matcher.matches());
  
  
  while (matcher.find()) {
       System.out.println("\t 匹配的结果"+matcher.group());
       System.out.println("匹配的开始索引"+matcher.start());
      System.out.println("匹配的结束索引"+matcher.end());
  }
  

 }

}

【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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