JBuilder2005实现重构之重命名-Java基础-Java-编程开发

本文介绍了使用JBuilder进行重构的具体方法,包括值域、变量、属性和方法的重命名操作。通过详细的步骤说明如何确保代码更改的一致性和版本兼容性。
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  当需要对包、类、方法、值域、局域变量等这些元素进行更名时,请不要通过Search->Replace...或者Search->Replace in path...菜单来进行,而应该用重构功能来完成。如前所述,因为在一个工程中,元素可能已经有众多的调用者,通过替换更名将很难保证定义和调用的同步更改,而重构则从语义关联上提供同时调整的保障。应该说,有了重构,替换的功能在JBuilder将大大弱化。

  1、值域及变量重命名

  打开Java文件,将光标置于某个值域或局域变量的代码标识处,通过Ctrl Shift R->Rename Field调出重构对话框:

图 4 更名值域或局域变量的对话框
  ·Class:值域或局域变量所在的类

  ·Old name:原名

  ·New name:新名

  按OK,再点击预览窗口的 应用重构,JBuilder将所有引用的定位的地方都一起同步更改。

  属性重命名表 3

  属性和值域的区别是前者具有一个get/set访问方法,更改属性变量名时,必须同步更改其相应的get/set方法。可惜的是在编辑器中重构,你无法做到这一点,所幸的是,在UML浏览器中JBuilder却允许你进行这样的重构。

  假设Cat类有两个属性,一为age,一为name,现在希望将属性name重构为nickname。切换到Cat类的UML视图页,鼠标右击name属性,在弹出的菜单中选择Rename Property for name...,如下图所示:

图 5 属性重命名重构
  弹出属性更名重构对话框,如下图所示:

图 6 属性重命名重构对话框
  在New name中键入nickname,点击OK按钮完成重构。JBuilder除完成属性定义和引用的更名外,还完成属性访问方法名的重构:getName()->getNickname(),setName(String name)->setNickname(String name),并更改引用这两个方法的所有调用。

  2、方法重命名

  将光标移到方法名处,Ctrl Shift R->Rename Method调出方法名更名重构对话框如图所示:

图 7 方法重构对话框
   提示

  如果一个方法的定位代码为:public String cry(){/**do sth*/},需要将光标放到方法名cry处,才可以调出方法名重构对话框。


  对话框中有两个选项:

  ·Refactor ancestors:勾选这个选项时,如果当前方法是父类方法的覆盖方法,或接口的实现方法,则父类方法或接口方法一并更改。

  ·Create fowwarding method:在Refactor ancestors选项取消勾选时,这个选项才可用,当选择这个选项时,将产生的一个为保持版本兼容性的转接调用方法,如你将public void foo()方法更名为public void foo_1()方法,该选项在重构的方法后产生一个转接调用的方法:

public void foo_1(){/**do sth*/}//更名的方法

public void foo(){foo_1();}//转接调用的方法

  如果这个类已经发布,通过这个选项,即可以保证代码的重构,又可以保证版本的兼容。

  需要指出的是,方法更名重构只会对方法声明及所有调用同步更改,方法的重载方法并不会相应更改,所以如果一个方法有3个重载方法,需要执行3次方法更名重构。

[1] [2]

【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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