break和continue

关键字

int short long byte char boolean float double for while do while switch if else

名字/标识符--------不允许用关键字,不允许数字开头,类的首字母大写,$,_,字母开头
break和continue

break只能在循环和case中使用

break可以让死循环变成活循环 中止循环

eg:public static void main(String[] args) {
	int i=0;
	for(;;) {
		System.out.println(++i);
		if(i==100) {
			break;
		}
	}
}

continue 跳过 用于for循环
当条件满足,碰到continue,不会再执行下面的代码

public static void main(String[] args) {
	//打印1--100的偶数
	for(int i1=0;i1<=100;i1+=2) {
		System.out.println(i1);
	}
	
	for(int i2=0;i2<=100;i2++) {
		if(i2%2==0) {
			System.out.println(i2);
		}
	}
	
	for(int i3=0;i3<=100;i3++) {
		if(i3%2!=0) {
			continue;
		}
		System.out.println(i3);
	}
}

循环的嵌套
外层循环执行一次,内层循环全部执行

转义字符(含有特殊意义的字符)\n换行 \t制表符

//网络 \本地

public static void main(String[] args) {
	//打印九九乘法表
	for(int i=1;i<=9;i++) {
		for(int j=1;j<=i;j++) {
			System.out.print(j+"*"+i+"="+i*j+"\t");
		}
		System.out.println();
	}
		
}
【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[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在收敛速度全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础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。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值