java clone备忘

1.Object clone 就是复制一个对象的复本,在Factory模式中比较常用。对象要实现Clone的功能,就必须implements Clonable interface, 事实上,这是一个没有任何method的interface。对象的clone方法是Object类的方法,如果对象没有implements Clonable,就会throw CloneNotSupportedException.
 protected native Object clone() throws CloneNotSupportedException;


2.一个Object可能有基本数据类型,如:int,long,float,double等,也会含有非基本数据类型如数组,collection,自定义对象等。如果被克隆得到的对象基本类型的值修改了,原对象的值不会改变.这种就是shadow clone.


3.如果你要改变一个非基本类型的值时,原对象的值却改变了,.比如一个数组,内存中只copy他的地址,而这个地址指向的值并没有copy,当clone时,两个地址指向了一个值,这样一旦这个值改变了,原来的值当然也变了,因为他们共用一个值.,这就必须得用deep clone。重载clone方法,对于非原始类型的对象,手动去作clone,这样比较复杂,公用性不高,对于每个类都要去写一套。

4.序列化/反序列化方式实现deepclone
如果source对象实现了Serializable接口,就可用这种方式来做deepclone,一段示例代码
public Object deepClone(Object src) {
Object o = null;
try {
ByteArrayOutputStream baos = new ByteArrayOutputStream();
ObjectOutputStream oos = new ObjectOutputStream(baos);
oos.writeObject(src);
oos.close();

ByteArrayInputStream bais = new ByteArrayInputStream(baos
.toByteArray());
ObjectInputStream ois = new ObjectInputStream(bais);
o = ois.readObject();
ois.close();
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
} catch (ClassNotFoundException e) {
e.printStackTrace();
}
return o;
}
【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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