java IO 学习

(1)

程序进行读入、读出时,数据的来源(去处)并不一定是文件,也有可能是内存上的一块空间如一个数组,ByteArrayInputStream、ByteArrayOutputStream可以解决此类问题,且从其构造函数上可以看出,此两种类型只适用于解决内存上数据的读入、读出,不能用于文件。

 

ByteArrayInputStream和其他读入流并无太大差异,只不过其读取对象有文件变为数组, ByteArrayOutputStream则有些不同,bos可以将读取的内容存在自身中,也就是说bos可以像一个数组或容器 一样存储内容。

 

 

byte t[] = {1,2,3};

		byte m[] = new byte[3];
		ByteArrayInputStream bis = new ByteArrayInputStream(t);
		ByteArrayOutputStream bos = new ByteArrayOutputStream();
		int b = bis.read();
		while(b!=-1){
			bos.write(b);
			b = bis.read();
		}		
		System.out.println(bos.size());

bos也可通过toByteArray()方法转为byte数组。

 

 

 

(2) 根据数据来源的不同(来自文件或来自内存),java IO中分出了两部分对象对此进行处理,以FileInputStream(FileOutputStream)为代表的一类,此类别没有相应的方法对内存中的各种基础类型进行读写;和以DataInputStream(DataOutputStream)为代表的一类,此类别没有相应的方法对文件中的数据进行读写,

但在某些特殊情况下,需要将这两部分对象的方法进行融合才能达到要求,因此,java IO 设计了一种过滤机制,即通过构造方法将不同的类层层嵌套用来达到目的。

【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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