java-------重写与重载

本文解析了Java中的重载概念,包括方法名相同但参数列表不同,以及与返回类型、异常处理的关系。同时深入探讨了重写,涉及权限修饰符、返回值类型匹配、异常范围等,展示了编译时多态和运行时多态的区别。
* 重载是指同一个类中存在方法名一致而参数列表不同的方法。重载和修饰符,返回类型以及异常都无关。
* 重载本身是一种编译时多态



* 重写是指在父子类中存在方法签名相同的非静态方法。
* 在构成重写的时候,要求子类重写的方法的权限修饰符的范围要大于等于父类对应方法的权限修饰符范围
* 如果父类方法的返回值类型是基本数据类型和void,子类方法的返回值类型要保持一致
* 如果父类方法的返回值类型是引用数据类型,那么要求子类方法的返回值类型要么和父类一致,要么是父类方法返回值类型的子类
* 子类重写的方法抛出的编译时异常不能超过父类对应方法的编译时异常的范围
* 重写本身是一种运行时多态
【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改进中。
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