Idiot's Note Four: 循环中continue和“if ”的细节注意

本文通过一个具体的Java示例程序介绍了如何使用continue语句来控制循环流程,特别是在字符串处理中寻找特定字符并进行替换的应用场景。

先查看代码:

public class ContinueTesting {
	public static void main(String[] args) {
		StringBuffer sb=new StringBuffer("peter piper picked a peck of pickled peppers");
		int x=0;
		System.out.println(sb.length());
		for (int i=0;i<sb.length();i++){
			if(sb.charAt(i)!='p')
				continue;
				x++;	
				sb.setCharAt(i, 'O');
		}
		System.out.println("found "+x+" p's in the string");
		System.out.println(sb);
	}

}

 输出结果:

44
found 9 p's in the string
Oeter OiOer Oicked a Oeck of Oickled OeOOers

 

含continue的代码块:

for (int i=0;i<sb.length();i++){
			if(sb.charAt(i)!='p')
				continue;
				x++;	
				sb.setCharAt(i, 'O');
		}

 

continue的功能:

终止当前的这轮循环,即跳过continue语句后面的剩余的语句,并计算和判断循环条件,决定是否进入下一轮循环。

 

注意:

if(sb.charAt(i)!='p') 后面不接{}也是可以通过编译的,默认if后面的statement为{}内容.. 此处程序相当于

if(sb.charAt(i)!='p')  {continue;}

 

 

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[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在收敛速度全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础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
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