简单的Ruby 类

本文通过实例演示了如何在Ruby中定义和使用类,包括基本的类定义、属性的getter和setter方法,以及子类继承父类的过程。通过创建动物模块下的Animal基类和Dog子类,展示了初始化构造函数、属性访问器的实现方式。

简单的Ruby 类

建立下面的脚本文件,命名为C:\animals.rb,使用notepad++,选择格式为以UTF-8无BOM格式编码保存:

#模块声明, 类似于名称空间 module Animals class Animal # 类的默认构造函数 def initialize(name, species) @name=name @species=species end #getter for name attribute def name @name end #setter for name attribute def name=(nameVal) @name=nameVal end #getter for species attribute def species @species end #setter for species attribute def species=(speciesVal) @species=speciesVal end end # 类DogAnimal继承自Animal class DogAnimal < Animal def initialize(voice) super("Dog", "mammal") @voice = voice end #getter for voice attribute def voice @voice end #setter for voice attribute def voice=(voiceVal) @voice=voiceVal end end end #module Animals cat = Animals::Animal.new("Cat", "mammal"); dog = Animals::DogAnimal.new("WangWang"); 3.times{ print cat.name + " is a " + cat.species + "\n" print dog.name + "'s voice is: " + dog.voice + "\n" } =begin #ruby命令行运行脚本 ruby c:\animals.rb 结果显示: Cat is a mammal Dog's voice is WangWang Cat is a mammal Dog's voice is WangWang Cat is a mammal Dog's voice is WangWang =end

【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
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
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