Java编程思想——持有对象(11)

深入探讨泛型在容器中的应用与优势
本文详细解析了泛型在容器类如ArrayList中的应用,通过对比泛型引入前后的操作流程,阐述了泛型带来的类型安全性和代码复用性。举例说明了如何在编译期捕获错误类型放置到容器中,并强调了泛型参数不仅限于自身类型,还涵盖了其子类。此外,文章还提到了泛型参数在容器中使用的灵活性,以及与非泛型版本相比所具有的优势。

11.1泛型和类型安全的容器

这里主要涉及的问题是:泛型在容器中的应用,及解决的问题。

以ArrayList为例进行说明,在未引入泛型之前ArrayList保存的是Object对象,即所有的对象都可以放入ArrayList中。如我们可以将apple()、orange()对象同时放入ArrayList中,此时在编译器不会报错。同理,当使用ArrayList的get()方法来取出放入对象时,必须进行类型转化,否则得到的只是Object引用。如,我们往ArrayList中放入apple()对象,用get()方法取出时,必须进行强制类型转换。

当引入泛型之后ArrayList<apple> apples = new ArrayList<apple>,其中尖括号括起来的是类型参数,它指定了这个容器实例可以保存的类型。通过使用泛型,就可以在编译期将错误类型的对象放置到容器中,如我们将orange()对象放入apples中时,编译时会报错。此时使用ArrayList的get()方法取出的对象为apple类型。最后,当指定了某个类型作为泛型参数时,你并不仅限于只能将确切类型的对象放置到容器中。其子类(向上转型)也可以像作用于其他类型一样作用于泛型。

基于遗传算法的微电网调度(风、光、蓄电池、微燃气轮机)(Matlab代码实现)内容概要:本文档介绍了基于遗传算法的微电网调度模,涵盖风能、太阳能、蓄电池和微燃气轮机等多种能源形式,并通过Matlab代码实现系统优化调度。该模旨在解决微电网中多能源协调运行的问题,优化能源分配,降低运行成本,提高可再生能源利用率,同时考虑系统稳定性与经济性。文中详细阐述了遗传算法在求解微电网多目标优化问题中的应用,包括编码方式、适应度函数设计、约束处理及算法流程,并提供了完整的仿真代码供复现与学习。此外,文档还列举了大量相关电力系统优化案例,如负荷预测、储能配置、潮流计算等,展示了广的应用背景和技术支撑。; 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、科研人员及从事微电网、智能电网优化研究的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习遗传算法在微电网调度中的具体实现方法;②掌握多能源系统建模与优化调度的技术路线;③为科研项目、毕业设计或实际工程提供可复用的代码框架与算法参考; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注目标函数构建与约束条件处理,同时可参考文档中提供的其他优化案例进行拓展学习,以提升综合应用能力。
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