java 继承.抽象.接口

本文介绍了一个Java程序示例,展示了多态性、接口实现和抽象类的概念。通过具体的类和接口定义,解释了如何在Java中实现多态行为,并展示了如何通过不同类来覆盖相同的方法。

public class Main {
public static void main(String[] args) {
IA i = new B();
i.a();

i = new F();
i.a();
E e = new F();
e.a();
}
}

class A {
public void a() {
System.out.println("A::a");
}
}

interface IA {
void a();
}

class B extends A implements IA {
// 按名字+形式参数列表匹配抽象函数实现
// 即使父类与所实现的接口无任何关系, 如果父类中含有一个与接口需求方法签名一致的方法, 即形成覆盖关系
}

class C {
public int a() {
System.out.println("C::a");
return 0;
}
}

// 因为父类所实现的函数与接口所需函数不兼容, 导致不可能构造一个合适的子类
// class D extends C implements IA {
// }

abstract class E {
public abstract void a();
}

interface IB {
void a();

void b();
}

// 当抽象父类或所实现的接口中有同样签名的一个抽象方法多次出现, 子类中只需实现一次
class F extends E implements IA, IB {
@Override
public void a() {
System.out.println("F::a");
}

@Override
public void b() {
}
}
【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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