Map的遍历

Map的遍历

public void testMap() {
Map<String, String> map = new Hashtable<String, String>();
map.put("1", "1s");
map.put("2", "2s");
map.put("3", "3s");
map.put("4", "4s");
map.put("5", "5s");
// 1推荐使用
for (Map.Entry<String, String> entry : map.entrySet()) {
String key = entry.getKey();
String value = entry.getValue();
System.out.println("key0=" + key + ",value0=" + value);
}

System.out.println();
// 2
Iterator iter = map.entrySet().iterator();
while (iter.hasNext()) {
Map.Entry<String, String> entry = (Map.Entry<String, String>) iter.next();
String key = entry.getKey();
String value = entry.getValue();
System.out.println("key1=" + key + ",value1=" + value);
}

System.out.println();
// 3
Iterator iter1 = map.keySet().iterator();
while (iter1.hasNext()) {
String key = (String) iter1.next();
String value = map.get(key);
System.out.println("key2=" + key + ",value2=" + value);
}
}
【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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