String, enum

一、String

String string;
private final static int LEN_RANDOM = 3;
private final static String AP_PATTERN = "^A\\w{" + LEN_RANDOM + "}-\\S+";

return string == null? false : string.matches(PATTERN); 

String encodeName = Base64.encodeToString(mNickName.getBytes(HTTP.UTF_8), BASE64_FLAG);

 

 

 

二、enum

enum Color{
                RED(255,0,0),BLUE(0,0,255),BLACK(0,0,0),YELLOW(255,255,0),GREEN(0,255,0);
                //构造枚举值,比如RED(255,0,0)
                private Color(int rv,int gv,int bv){
                 this.redValue=rv;
                 this.greenValue=gv;
                 this.blueValue=bv;
                }

                public String toString(){  //覆盖了父类Enum的toString()
                return super.toString()+"("+redValue+","+greenValue+","+blueValue+")";
                }
   
                private int redValue;  //自定义数据域,private为了封装。
                private int greenValue;
                private int blueValue;
 }

 

【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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