Java对象初始化过程

本文介绍了一个Java程序中构造器的执行顺序案例。通过具体的代码示例,演示了当创建一个继承自另一个类的对象时,构造器是如何按特定顺序执行的。具体步骤包括:父类构造器调用、成员变量初始化、构造器体内的语句执行等。
初始化过程包括以下几个过程:
构造器开始‘{’-->>调用父类构造器-->>成员变量初始化-->>构造器体内语句-->>构造器结束‘}’

代码后面的注释代表执行顺序。


package scjp;

class X{
Y b=new Y();//4
X(){//3
System.out.println("X");//7
}
}
class Y{
Y(){//5//9
System.out.println("Y");//6//10
}
}
public class Z extends X{

Y y=new Y();//8
Z(){//2
System.out.println("Z");//11
}
public static void main(String[] args) {
new Z();//1
}
}


输出结果:YXYZ
【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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