9.12

本文深入解析了抽象类与接口的概念,包括抽象类的使用方式、接口的特点以及抽象方法的重写规则。同时,通过斗地主游戏的代码示例,展示了如何在实际编程中运用这些概念。

抽象类和接口
1、抽象类
抽象类中有抽象方法,也可以有其他方法。抽象类必须被继承才能使用。
2、接口
接口中只有抽象方法。
抽象方法必须在子类中重写
八大基本数据类型的包装类
short Short
int Integer
long Long
float Float
double Double
byte Byte
char Character
斗地主代码

package com.lzfthh;

import java.util.ArrayList;
import java.util.Random;

public class test {
    public String poker(int num ){
        String str;
        String[] kind={"红桃","黑桃","方块","梅花"};
        String[] number={"A","2","3","4","5","6","7","8","9","10","J","Q","K"};
        if(num/4<=12){
            str=kind[num%4]+number[num/4];
        }else {
            if(num%4==0){
                str="大王";
            }else {
                str="小王";
            }
        }
        return str;
    }
    public void pokerList(){
        test p=new test();
        ArrayList list=new ArrayList();
        for (int i = 0; i < 54; i++) {
            list.add(p.poker(i));
        }
        int length = list.size();
        int count=0;
        for (int i = 0; i <length ; i++) {
            int num=new Random().nextInt(list.size());
            System.out.print(list.get(num)+"\t");
            list.remove(num);
            count++;
            if(count%17==0){
                System.out.println();
            }
        }
    }

    public static void main(String[] args) {
        test p=new test();
        p.pokerList();
    }
}

【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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