14、Java 类方法、类变量与静态导入详解

Java 类方法、类变量与静态导入详解

1. 类方法概述

在 Java 中,对象由行为(通过方法实现)和属性(通过字段实现)组合而成。对象的属性会随着对象的存在而存在,在任何给定时间,对象都有一个特定的状态,这个状态是其所有实例变量的组合快照,因此实例变量有时也被称为状态变量。

对象中的动作方法可以操作和改变对象的属性,即改变对象的状态;查询方法则返回对象状态的一部分。设计方法时,应遵循一个原则:要么改变对象状态,要么返回信息,不要两者兼顾。

有时候,我们会需要一种方法,它可以接受参数,仅对这些参数进行操作并返回一个值,而无需操作对象状态,这种方法被称为实用方法(Utility Method),在其他语言中有时也被称为函数。实用方法具有全局性,任何客户端代码都可以访问它们。

1.1 重构为类方法

DateUtil 类的 createDate 方法为例,该方法接受年、月、日作为整数参数,并返回一个 Date 对象,且不改变其他数据。为了简化代码,避免每次使用该方法都创建 DateUtil 对象,我们可以将其重构为类方法。

1.1.1 修改测试代码
package sis.studentinfo;
import java.util.*;
import junit.framework.*;
public class DateUtilTest extends TestCase {
    public void testC
【电动车】基于多目标优化遗传算法NSGAII的峰谷分时电价引导下的电动汽车充电负荷优化研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于多目标优化遗传算法NSGA-II的峰谷分时电价引导下的电动汽车充电负荷优化研究”展开,利用Matlab代码实现优化模型,旨在通过峰谷分时电价机制引导电动汽车有序充电,降低电网负荷波动,提升能源利用效率。研究融合了多目标优化思想遗传算法NSGA-II,兼顾电网负荷均衡性、用户充电成本和充电满意度等多个目标,构建了科学合理的数学模型,并通过仿真验证了方法的有效性实用性。文中还提供了完整的Matlab代码实现路径,便于复现进一步研究。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车调度相关工作的工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中电动汽车充电负荷的优化调度;②服务于峰谷电价政策下的需求侧管理研究;③为多目标优化算法在能源系统中的实际应用提供案例参考; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐步理解模型构建算法实现过程,重点关注NSGA-II算法在多目标优化中的适应度函数设计、约束处理及Pareto前沿生成机制,同时可尝试调整参数或引入其他智能算法进行对比分析,以深化对优化策略的理解。
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