java基础-内部类

内部类
    (1)把类定义在另一个类的内部,该类就被称为内部类。
        举例:把类B定义在类A中,类B就被称为内部类。
    (2)内部类的访问规则
        A:可以直接访问外部类的成员,包括私有
        B:外部类要想访问内部类成员,必须创建对象
    (3)内部类的分类
        A:成员内部类
        B:局部内部类
    (4)成员内部类
        A:private 为了数据的安全性
        B:static 为了访问的方便性
        
        成员内部类不是静态的:
            外部类名.内部类名 对象名 = new 外部类名.new 内部类名();
        成员内部类是静态的:
            外部类名.内部类名 对象名 = new 外部类名.内部类名();
    (6)局部内部类
        A:局部内部类访问局部变量必须加final修饰。
        B:为什么呢?
            因为局部变量使用完毕就消失,而堆内存的数据并不会立即消失。
            所以,堆内存还是用该变量,而改变量已经没有了。
            为了让该值还存在,就加final修饰。
           
    (7)匿名内部类
        A:是局部内部类的简化形式
        B:前提
            存在一个类或者接口
        C:格式:
            new 类名或者接口名() {
                重写方法;
            }
        D:本质:
            其实是继承该类或者实现接口的子类匿名对象
    (8)匿名内部类在开发中的使用
        我们在开发的时候,会看到抽象类,或者接口作为参数。
        而这个时候,我们知道实际需要的是一个子类对象。
        如果该方法仅仅调用一次,我们就可以使用匿名内部类的格式简化。
        
        interface Person {
            public abstract void study();
        }
        
        class PersonDemo {
            public void method(Person p) {
                p.study();
            }
        }
        
        class PersonTest {
            public static void main(String[] args) {
                PersonDemo pd = new PersonDemo();
                pd.method(new Person() {
                    public void study() {
                        System.out.println("好好学习,天天向上");
                    }
                });
            }
        }
【太阳能学报EI复现】基于粒子群优化算法的风-水电联合优化运行分析(Matlab代码实现)内容概要:本文档是一份关于“基于粒子群优化算法的风-水电联合优化运行分析”的研究资料,旨在通过Matlab代码实现对该优化模型的复现。文档重点介绍了如何利用粒子群优化(PSO)算法解决风能与水能联合调度中的复杂优化问题,包括系统建模、目标函数构建、约束条件处理及算法实现过程。研究兼顾可再生能源的不确定性与电力系统运行的经济性,通过仿真验证了该方法在提升能源利用率和系统稳定性方面的有效性。此外,文档还附带多个相关领域的Matlab代码案例,涵盖微电网调度、储能配置、负荷预测等,突出其在电力系统优化中的实际应用价值。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事新能源优化调度的工程技术人员;尤其适合希望复现EI期刊论文或开展智能优化算法在能源领域应用研究的用户。; 使用场景及目标:①学习并复现基于粒子群算法的风-水电联合运行优化模型;②掌握Matlab在电力系统优化中的建模与仿真方法;③拓展至微电网、储能调度、多能源协同优化等相关课题的研究与开发。; 阅读建议:建议结合文档中提供的Matlab代码进行逐模块调试与分析,重点关注目标函数设计、粒子群算法参数设置及约束处理机制。同时可参考文中列举的其他优化案例,举一反三,提升对智能算法在能源系统中综合应用的理解与实践能力。
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