Java初始化顺序

本文详细解析了Java中对象初始化的五个步骤,并通过两个示例代码深入浅出地讲解了构造方法、初始化块以及super和this关键字的使用方法。
当一个对象被创建时,初始化是按照一下顺序完成的:
[list]
[1]设置成员的值为默认的初始化值(0,false,null)。
[2]调用对象的构造方法(但是还没有执行构造方法体)。
[3]调用父类的构造方法。
[4]使用初始化程序和初始块初始化成员。
[5]执行构造方法体。
[/list]

贴两段代码,如果这两段代码想通了,对象初始化就没有问题了。
class A{
int a = f();
int f(){
return 1;
}
}

class B extends A{
int b = a;
int f(){
return 2;
}
}

public class Demo1{
public static void main(String []args){
B bodj = new B();
System.out.println(bodj.b);
}
}


class A{
int a = f();
int f(){
return 1;
}
}

class B extends A{
int b = 37;
int f(){
return b;
}
}

public class Demo2{
public static void main(String []args){
B bodj = new B();
  System.out.println(bodj.a);
System.out.println(bodj.f());
}
}


慢慢想吧!运行出的结果和你想的一样,那恭喜你了

这还没有完,这个只是默认的情况,你还遇到过,[quote]super,this[/quote]关键字吧!
它们两兄弟又是另一码事了。
this指向本类,super指向超类,它们在构造函数中是如何使用的呢?

this用法,自己给自己贴段代码下来好理解一些,
public class Demothis{
String name;
Demothis(String input){
name = input;
}
Demothis(){
this("Helllo Demothis");
}
public static void main(String []args){
Demothis p1 = new Demothis("Hello");
Demothis p2 = new Demothis();
}
}

这样就好理解了,但是要注意的是:
[quote]在构造器重,如果要使用关键字this的话,那么必须放在构造器的第一行,如果不这样将会导致编译错误[/quote]

super用法和this 差不多一样,就是指向父类,其余都差不多的。

[quote="自勉"]这些都是基础的基础,自己记录下来,自己提醒自己。[/quote]
同步定位与地图构建(SLAM)技术为移动机器人或自主载具在未知空间中的导航提供了核心支撑。借助该技术,机器人能够在探索过程中实时构建环境地图并确定自身位置。典型的SLAM流程涵盖传感器数据采集、数据处理、状态估计及地图生成等环节,其核心挑战在于有效处理定位与环境建模中的各类不确定性。 Matlab作为工程计算与数据可视化领域广泛应用的数学软件,具备丰富的内置函数与专用工具箱,尤其适用于算法开发与仿真验证。在SLAM研究方面,Matlab可用于模拟传感器输出、实现定位建图算法,并进行系统性能评估。其仿真环境能显著降低实验成本,加速算法开发与验证周期。 本次“SLAM-基于Matlab的同步定位与建图仿真实践项目”通过Matlab平台完整再现了SLAM的关键流程,包括数据采集、滤波估计、特征提取、数据关联与地图更新等核心模块。该项目不仅呈现了SLAM技术的实际应用场景,更为机器人导航与自主移动领域的研究人员提供了系统的实践参考。 项目涉及的核心技术要点主要包括:传感器模型(如激光雷达与视觉传感器)的建立与应用、特征匹配与数据关联方法、滤波器设计(如扩展卡尔曼滤波与粒子滤波)、图优化框架(如GTSAM与Ceres Solver)以及路径规划与避障策略。通过项目实践,参与者可深入掌握SLAM算法的实现原理,并提升相关算法的设计与调试能力。 该项目同时注重理论向工程实践的转化,为机器人技术领域的学习者提供了宝贵的实操经验。Matlab仿真环境将复杂的技术问题可视化与可操作化,显著降低了学习门槛,提升了学习效率与质量。 实践过程中,学习者将直面SLAM技术在实际应用中遇到的典型问题,包括传感器误差补偿、动态环境下的建图定位挑战以及计算资源优化等。这些问题的解决对推动SLAM技术的产业化应用具有重要价值。 SLAM技术在工业自动化、服务机器人、自动驾驶及无人机等领域的应用前景广阔。掌握该项技术不仅有助于提升个人专业能力,也为相关行业的技术发展提供了重要支撑。随着技术进步与应用场景的持续拓展,SLAM技术的重要性将日益凸显。 本实践项目作为综合性学习资源,为机器人技术领域的专业人员提供了深入研习SLAM技术的实践平台。通过Matlab这一高效工具,参与者能够直观理解SLAM的实现过程,掌握关键算法,并将理论知识系统应用于实际工程问题的解决之中。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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