字符串反转

本文介绍两种实现字符串反转的方法:一种是通过遍历字符并拼接,另一种是利用StringBuilder的reverse方法。前者适合理解基本原理,后者则更为简洁高效。

需求:定义一个方法,实现字符串反转。键盘录入一个字符串,调用该方法后,在控制台输出结果
结果:录入 abc,输出 cba

方法1:

public class StringTest {
public static void main(String[] args) {
//用 Scanner 实现录入
Scanner sc = new Scanner(System.in);
System.out.println("请输入一个字符串:");
String line = sc.nextLine();
//获取反转的字符串
String s1 = reverse(line);
//输出结果
System.out.println("反转后的字符串:" + s1);
}

//定义一个方法,实现字符串反转
public static String reverse(String s) {
String s2 = "";
for(int i=s.length()-1; i>=0; i--) {
ss += s.charAt(i);
		}
return s2;
	}
}

方法2:

public class StringBuilderTest02 {
public static void main(String[] args) {
Scanner sc = new Scanner(System.in);
System.out.println("请输入一个字符串:");
String line = sc.nextLine();
String s = myReverse(line);
//输出结果
System.out.println("s:" + s);
}

public static String myReverse(String s) {
//使用StringBuilder中的reserse方法
return new StringBuilder(s).reverse().toString();
}
}
【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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