参数传递

本文详细解析了Java中方法参数的传递方式、静态变量及方法的执行顺序、方法重写的规则以及final类型成员变量的赋值方法等内容。
1,在java里面,对于方法参数的传递,不管是原生数据类型还是引用类型,一律是传值:pass by value
原生数据类型:传的赋予给它的值
引用类型:传的是地址?

2,子类继承父类,如果父类或子类中有静态变量或方法,先去执行父类或子类中的静态变量或方法,再去执行其它的变量或方法

3,关于java中方法的重写(override):
1),子类中的方法与父类中的方法有相同的返回类型,相同的方法名称,相同的参数列表
2),子类中方法的访问级别不能低于父类中该方法的访问级别
3),子类中方法抛出的异常范围不能大于父类中方法抛出的异常范围

4,对final类型的成员变量的赋值
1,声明变量时直接赋值
2,在构造方法中完成赋值,如果一个类有多个构造方法,就要保证在每个构造方法中都要完成对final类型变量的初始化工作
内容概要:本文介绍了一个基于冠豪猪优化算法(CPO)的无人机三维路径规划项目,利用Python实现了在复杂三维环境中为无人机规划安全、高效、低能耗飞行路径的完整解决方案。项目涵盖空间环境建模、无人机动力学约束、路径编码、多目标代价函数设计以及CPO算法的核心实现。通过体素网格建模、动态障碍物处理、路径平滑技术和多约束融合机制,系统能够在高维、密集障碍环境下快速搜索出满足飞行可行性、安全性与能效最优的路径,并支持在线重规划以适应动态环境变化。文中还提供了关键模块的代码示例,包括环境建模、路径评估和CPO优化流程。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识,从事无人机、智能机器人、路径规划或智能优化算法研究的相关科研人员与工程技术人员,尤其适合研究生及有一定工作经验的研发工程师。; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机自主导航与避障;②研究智能优化算法(如CPO)在路径规划中的实际部署与性能优化;③实现多目标(路径最短、能耗最低、安全性最高)耦合条件下的工程化路径求解;④构建可扩展的智能无人系统决策框架。; 阅读建议:建议结合文中模型架构与代码示例进行实践运行,重点关注目标函数设计、CPO算法改进策略与约束处理机制,宜在仿真环境中测试不同场景以深入理解算法行为与系统鲁棒性。
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