Visual Basic 2008 数据类型(17种)——汇总

本文详细介绍了Visual Basic 2008中的17种数据类型,包括常用和不常用的数据类型,如整型、长整型、单精度浮点型、双精度浮点型、字符型、字符串型、日期型、布尔型、字节型等。

Public Class Form1

Private Sub 数据类型_Click(ByVal sender As System.Object, ByVal e As System.EventArgs) Handles 数据类型.Click
'Visual Basic 2008 数据类型 (17种)

'(一)常用
Dim g As Integer '表示32位有符号的整数 例:a = 1111111111(最大10位)
Dim h As Long '表示64位有符号的整数例:a = 1111111111111111111(最大19位)
Dim m As Single '表示一个单精度浮点字
Dim f As Double '表示一个双精度浮点数
Dim c As Char '表示一个UniCode字符 例:a = "d"
Dim n As String '表示文本,即一系列UniCode字符 例:a = "Ads"
Dim d As Date '表示时间上的一刻,通常以日期和当天的时间表示 例:a = #11/16/2012#
Dim a As Boolean '表示布尔值 例:a = False
Dim b As Byte '表示一个8位无符号整数

'(二)不常用
Dim e As Decimal '表示十进制数
Dim i As New ' new关键字,创建新的对象实例
Dim j As Object '支持 .net fram类层次结构中的所有类,并为派生类提供低级别服务。这是 .net fram中所有类的最终基类px它是类型层次结构的根
Dim k As SByte '表示8位有符号整数
Dim l As Short '表示16位有符号整数

Dim q As UShort '表示16位无符号整数
Dim o As UInteger '表示32位无符号整数
Dim p As ULong '表示64位无符号整数

End Sub
End Class

【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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