Java反射机制

1.解释:

如果不知道某个对象的确切类型,可以通过RTTI获得,但是前提是在编译时,类型必须已知。但是,假设你获取了一个指向某个并不在你的程序空间中的对象的引用;即在编译时,你的程序根本无法获知这个对象所属的类。(例如,读取网络上一个文件的字符串,这个字符串是一个类名,要获取这个类的信息)。
想要在运行时获取类的信息的另一个动机,希望提供在跨网络的远程平台上创建和运行对象的能力。这称为“远程方法调用”(RMI)。
Class类和java.lang.reflect类库一起对反射的概念进行了支持。其实反射机制并没有什么神奇之处。RTTI和反射之间的真正区别只在于,对RTTI来说,编译器在编译时打开和检查.class文件。而对于反射机制来说,.class文件在编译期是不可获取的,所以是在运行时打开和检查.class文件。
getMethods()返回Method对象列表,getConstructors()返回Constructor对象列表。
 实例:ShowMethods.java:
package net.pmpa.typeinfo;
import java.lang.reflect.*;
import java.util.regex.*;
import static net.mindview.util.Print.*;

public class ShowMethods {	
  private static String usage =
    "usage:\n" +
    "ShowMethods qualified.class.name\n" +
    "To show all methods in class or:\n" +
    "ShowMethods qualified.class.name word\n" +
    "To search for methods involving 'word'";
  private static Pattern p = Pattern.compile("\\w+\\.");
  public static void main(String[] args) {
    if(args.length < 1) {
      print(usage);
      System.exit(0);
    }
    int lines = 0;
    try {
      Class<?> c = Class.forName(args[0]);
      Method[] methods = c.getMethods();
      Constructor[] ctors = c.getConstructors();
      if(args.length == 1) {
        for(Method method : methods)
          print(
            p.matcher(method.toString()).replaceAll(""));
        for(Constructor ctor : ctors)
          print(p.matcher(ctor.toString()).replaceAll(""));
        lines = methods.length + ctors.length;
      } else {
        for(Method method : methods)
          if(method.toString().indexOf(args[1]) != -1) {
            print(
              p.matcher(method.toString()).replaceAll(""));
            lines++;
          }
        for(Constructor ctor : ctors)
          if(ctor.toString().indexOf(args[1]) != -1) {
            print(p.matcher(
              ctor.toString()).replaceAll(""));
            lines++;
          }
      }
    } catch(ClassNotFoundException e) {
      print("No such class: " + e);
    }
  }
}


MATLAB主动噪声和振动控制算法——对较大的次级路径变化具有鲁棒性内容概要:本文主要介绍了一种在MATLAB环境下实现的主动噪声和振动控制算法,该算法针对较大的次级路径变化具有较强的鲁棒性。文中详细阐述了算法的设计原理与实现方法,重点解决了传统控制系统中因次级路径动态变化导致性能下降的问题。通过引入自适应机制和鲁棒控制策略,提升了系统在复杂环境下的稳定性和控制精度,适用于需要高精度噪声与振动抑制的实际工程场景。此外,文档还列举了多个MATLAB仿真实例及相关科研技术服务内容,涵盖信号处理、智能优化、机器学习等多个交叉领域。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础和控制系统理论知识的科研人员及工程技术人员,尤其适合从事噪声与振动控制、信号处理、自动化等相关领域的研究生和工程师。; 使用场景及目标:①应用于汽车、航空航天、精密仪器等对噪声和振动敏感的工业领域;②用于提升现有主动控制系统对参数变化的适应能力;③为相关科研项目提供算法验证与仿真平台支持; 阅读建议:建议读者结合提供的MATLAB代码进行仿真实验,深入理解算法在不同次级路径条件下的响应特性,并可通过调整控制参数进一步探究其鲁棒性边界。同时可参考文档中列出的相关技术案例拓展应用场景。
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