java类的生命周期

1、加载

加载具体是指把类的class文件中的二进制数据读入到内存中,把它存放在运行时数据区的方法去内,然后在堆区创建一个java.lang.Class对象,用来封装类在方法区内的数据结构。

2、连接

连接包括验证、准备、解析类的二进制数据。

①、验证的目的是保证被加载的类有正确的内部结构,并且与其他类协调一致。

类的验证包括:类文件的结构检查、语义检查、字节码验证、二进制兼容的检查。

②、准备:为类的静态变量分配内存,并初始化为默认值;

③、解析:把类中的符号引用转换为直接引用

在解析阶段,Jvm会把二进制数据中的符号引用替换为直接引用。如在A类的a方法中调用B类的b方法。

public class A {
    
    B b = new B();
    public void a() {
        b.b();//这行代码在A类的二进制数据中表示为符号引用
    }
    
}

在A类的二进制文件中,包含了一个对B类b方法的符号引用,它由b方法的全名和相关描述组成。在解析阶段,jvm将这个符号引用替换为一个指针,该指针指向B类b方法在方法区内的内存位置,这个指针就是直接引用。

 

3、初始化

给类的静态变量赋予正确的初始值。

该文章转自https://www.cnblogs.com/9513-/p/8456877.html

【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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