2、Java泛型高级特性:子类型化与通配符

Java泛型高级特性:子类型化与通配符

1. Java泛型基础回顾

在深入探讨子类型化和通配符之前,我们先来回顾一些Java泛型的基础知识。

1.1 泛型与模板

Java泛型和C++模板有相似之处,但也存在显著差异,主要体现在语法和语义上。
- 语法方面 :Java和C++都使用尖括号来表示泛型类型,但C++在嵌套参数时需要额外的空格,例如 List< List<String> > ,而Java则不需要,可写成 List<List<String>>
- 语义方面 :Java泛型通过擦除来定义,C++模板通过扩展来定义。在C++中,每个新类型的模板实例都会单独编译,可能导致代码膨胀;而Java无论使用多少种类型的列表,都只有一个版本的代码。

下面是两者差异的对比表格:
| 对比项 | Java泛型 | C++模板 |
| ---- | ---- | ---- |
| 语法 | 尖括号,嵌套无需额外空格 | 尖括号,嵌套需额外空格 |
| 语义 | 擦除定义,无代码膨胀 | 扩展定义,可能代码膨胀 |

1.2 装箱和拆箱

Java中的类型分为引用类型和基本类型。基本类型有对应的引用类型库类,基本类型到对应引用类型的转换称为装箱,反之则称为拆箱。

以下是基本类型及其对应的引用类型:
| 基本类型 | 引用类型 |
| ---- | --

【无人机】基于改进粒群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒群算法进行比较](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群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其遗传算法(GA)、标准粒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改进中。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
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