java数据结构之队列

本文介绍了一个自定义的泛型队列实现,包括队列的基本操作如入队、出队等,并通过异常处理增强了程序的健壮性。
package queue;

import java.util.NoSuchElementException;

/**
 *  Blog : http://blog.youkuaiyun.com/javazejian [原文地址,请尊重原创]
 * @author 羊头怪
 *
 * @param <T>
 */
public class MyQueueImple<T> implements MyQueue<T> {
   
	//底层使用数字存取数据
	private T array[];
	//有效数据大小
	private int elements;
	//队头
	private int front;
	//队尾
	private int end;
	
	/**
	 * 初始化
	 */
	public MyQueueImple() {
		array = (T[]) new Object[10];
		elements=0;
		front=0;
		end=-1;
		
	}
	/**
	 * 初始化
	 * @param size
	 */
	public MyQueueImple(int size){
		array = (T[]) new Object[size];
		elements=size;
		front=0;
		end=-1;
		
	}
	
	/**
	 * 返回队列长度
	 */
	@Override
	public int length() {
		// TODO Auto-generated method stub
		return elements;
	}
	
   /**
    * 判断队列是否为空
    */
	@Override
	public boolean isEmpty() {
		// TODO Auto-generated method stub
		return end==-1;
	}
    /**
     * 判断队列是否满了
     * @return
     */
	public boolean isfull() {
		return end==array.length-1;
	}
	/**
	 * 入队操作。成功返回true,失败返回false
	 */
	@Override
	public boolean add(T data) {
		// TODO Auto-generated method stub
		if(!isfull()) {
			array[++end]=data;
			elements++;
			return true;
		}
		return false;
	}
    
	
	/**
	 * 插入元素,与add方法不同 该方法只能抛出未经检查的异常使添加元素失败 而不是不出现异常 
	 * 例如在容量固定(有界)的队列中 NullPointerException:data==null时抛出
	 */
	@Override
	public boolean offer(T data) {
		if(isfull()) {
			throw new ArrayIndexOutOfBoundsException();
		}
		array[++end]=data;
		elements++;
		return true;
	}
     
	
	/**
	 * 返回队头元素,不进行删除操作,若队列元素为空,返回null
	 */
	@Override
	public T peek() {
		if(isEmpty()) {
			return null;
		}
		return array[front];
	}
    
	
	
	/**
	 * 返回队头元素,不执行删除操作,若队列为空,抛出异常 NoSuchElementException
	 */
	@Override
	public T element() {
		if(!isEmpty()) {
			throw new NoSuchElementException();
		}
		return array[front];
	}
    
	
	/**
	 * 出队,进行删除操作,返回队头元素,若队列为空,返回null
	 */
	@Override
	public T poll() {
		if(isEmpty()) {
			return null;
		}
		T value = array[front++];
		elements--;
		return value;
	}
    
	
	
	/**
	 * 出队,执行删除操作,返回队头元素,若队列为空,返回NoSuchElementException
	 */
	@Override
	public T remove() {
		if(!isEmpty()) {
			 throw new NoSuchElementException();
		}
		elements--;
		return array[front++];
	}
    
	
	/**
	 * 清空队列
	 */
	@Override
	public void clearQueue() {
		// TODO Auto-generated method stub
		
	}
    
	public void toMyQueue() {
		System.out.print("[ ");
		for(int i=0;i<elements;i++) {
			System.out.print(array[i]+" ");
		}
		System.out.print("]");
	}

}

【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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