黑马训练营——枚举

Java枚举的高效运用

 

枚举

枚举是JDK1.5的新特性,在很多编程中我们可以利用这个新特性来提高我们的编程效率

 

在遇到例如星期,季节,等固定的字符串组的时候,我们就可以考虑用枚举

从上面的例子我们可以看出enum类就像普通的类一样,在里面可以自定义方法,上面的代码是覆盖了里面的toString()方法,我们可以通过values()方法返回一个其包含内容的数组,对于enum类的时候,我们利用switch方法可以提高速度,张孝祥老师也在高新技术里面跟我们讲了switch方法是比if else方法是要高效 的。枚举可以看做一种增强类。枚举可以用自定义类来模拟,在单例模式的基础上,多构造几个静态对象。

枚举的构造方法必须在元素的后面,枚举的方法也必须定义在元素的后面。

//定义一个四季的枚举类

 

enum Season{
	WINTER,SUMMER,AUTUMN,SPRING;
	public toString(){
		Switch(this){
			case:WINTER
				return "冬天";
			case:SUMMER
				return "夏天";
			case:AUTUMN
				return "秋天";
			case:SPRING
				return "春天";

		}
		return null;//这里如果不写null,编译就会出错
	}

}

 public class Test{

	public static void main(String[]args){
		for(Season s :Season.values()){
			System.out.println(s);
		}
	}

}
【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。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值