根据是否小数,处理小数位数

本文通过示例展示了如何使用Java中的DecimalFormat类来格式化浮点数,同时介绍了如何判断浮点数是否为整数值的方法。
    public static void main(String[] args) {
        DecimalFormat df = new DecimalFormat("###.####");
        float f = 20.0f;
        System.out.println("你不想要的:" + f);
        System.out.println("你想要的答案:" + df.format(f));

    }



tring str = "0.000";
Pattern pa1 = Pattern.compile("^[0-9].[1-9]+$");
if(pa1.matcher(str).matches()){
System.out.println(str);
}else{
String  s = str.substring(0, str.lastIndexOf("."));
System.out.println(s);
}


 float f = 20.1f;
        int fi=(int)f;
        if(f==fi)
            System.out.println(fi);
        else
            System.out.println(f);

内容概要:本文介绍了一个基于冠豪猪优化算法(CPO)的无人机三维路径规划项目,利用Python实现了在复杂三维环境中为无人机规划安全、高效、低能耗飞行路径的完整解决方案。项目涵盖空间环境建模、无人机动力学约束、路径编码、多目标代价函数设计以及CPO算法的核心实现。通过体素网格建模、动态障碍物处理、路径平滑技术和多约束融合机制,系统能够在高维、密集障碍环境下快速搜索出满足飞行可行性、安全性与能效最优的路径,并支持在线重规划以适应动态环境变化。文中还提供了关键模块的代码示例,包括环境建模、路径评估和CPO优化流程。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识,从事无人机、智能机器人、路径规划或智能优化算法研究的相关科研人员与工程技术人员,尤其适合研究生及有一定工作经验的研发工程师。; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机自主导航与避障;②研究智能优化算法(如CPO)在路径规划中的实际部署与性能优化;③实现多目标(路径最短、能耗最低、安全性最高)耦合条件下的工程化路径求解;④构建可扩展的智能无人系统决策框架。; 阅读建议:建议结合文中模型架构与代码示例进行实践运行,重点关注目标函数设计、CPO算法改进策略与约束处理机制,宜在仿真环境中测试同场景以深入理解算法行为与系统鲁棒性。
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