Java文件操作

Java文件操作

1.使用File类操作文件或目录属性

File对象既可以表示文件,也可以表示目录。在程序中,一个File对象可以代表一个文件或目录。

语法:

File file = new File(String pathName);//pathName指的是文件路径名

File类的常用方法

方法名称
boolean exists()判断文件或目录是否存在
boolean isFile()判断是否是文件
boolean isDirectory()判断是否是目录
String getPath()返回此对象表示的文件的相对路径名
String getAbsolutePath()返回此对象表示的文件的绝对路径名
String getName()返回此对象表示的文件或目录的名称
boolean delete()删除此对象指定的文件或目录
boolean createNewFile()创建名称的空文件,不创建文件夹
long length()返回文件的长度,单位为字节,若文件不存在,则返回0L

2.文件流

流,是指一连串流动的字符,事宜先进先出的方式发送和接收数据的通道,流具有明确的方向性,当向一个流写入数据时,这个流被称为输出,输出流可以将信息送往程序的外部。

按照不同的方式分类,可以将流分为不同的类型。

**输入流:**只能从中读取数据,而不能向其中写入数据。

字节流:InputStream,操作的数据单元是8位的字节

字符流:Reader,操作的数据单元是16位的字符

**输出流:**只能向其中写入数据,而不能从中读取数据。

字节流:OutputStream,操作的数据单元是8位的字节

字符流:Writer,操作的数据单元是16位的字符

这是个基类都是抽象类。

3.实现读写文件

读取数据的常用方法

方法名称说明
int read()读取一个字节数据
int read(byte[] b)将数据读取到字节数组中
int read(byte[] b,int off,int len)从输入流中读取最多len长度的字节,保存到字节数组b中,保存的位置从off开始
void close()关闭输入流
int available()返回输入流读取的估计字节数

无参read()方法从输入流读取一个八位的字节,把它转换为0~255的整数返回。

字节输入流FileInputStream类

通常使用InputStream的子类File类来实现文本文件内容的读取。

fileObject.available()可读取的字节数

fileObject.read()读取文件的数据

fileObject.close()关闭

字节输出流OutputStream类

字节输出流OutputStream类的作用是把内存中的数据输出到文件中。

OutputStream类的常用方法

方法名称说明
void write(int a)写入一个字节数据
void write(byte[]buf)写入数组buf的所有字节
void write(byte[]b,int off,int len)将字节数组中从off位置开始,长度为len的字节数据输出到输出流中
void close()关闭输出流

字符输入流Reader类

Reader类常用方法

方法名称说明
int read()从输入流中读取单个字符
int read(byte[] c)从输入流中读取c.length长度的字符,保存到字符数组c中,返回实际读取的字符数
read(char[] c,int off. int len)从输入流中读取最多len的长度字符,保存到字符数组c中,保存的位置从off位置开始,返回实际读取的字符长度
void close()关闭流
内容概要:本文档详细介绍了基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,核心算法采用蒙特卡罗树搜索(MCTS)。项目旨在解决无人机在复杂三维环境中自主路径规划的问题,通过MCTS的随机模拟与渐进式搜索机制,实现高效、智能化的路径规划。项目不仅考虑静态环境建模,还集成了障碍物检测与避障机制,确保无人机飞行的安全性和效率。文档涵盖了从环境准备、数据处理、算法设计与实现、模型训练与预测、性能评估到GUI界面设计的完整流程,并提供了详细的代码示例。此外,项目采用模块化设计,支持多无人机协同路径规划、动态环境实时路径重规划等未来改进方向。 适合人群:具备一定编程基础,特别是熟悉MATLAB和无人机技术的研发人员;从事无人机路径规划、智能导航系统开发的工程师;对MCTS算法感兴趣的算法研究人员。 使用场景及目标:①理解MCTS算法在三维路径规划中的应用;②掌握基于MATLAB的无人机路径规划项目开发全流程;③学习如何通过MCTS算法优化无人机在复杂环境中的飞行路径,提高飞行安全性和效率;④为后续多无人机协同规划、动态环境实时调整等高级应用打下基础。 其他说明:项目不仅提供了详细的理论解释和技术实现,还特别关注了实际应用中的挑战和解决方案。例如,通过多阶段优化与迭代增强机制提升路径质量,结合环境建模与障碍物感知保障路径安全,利用GPU加速推理提升计算效率等。此外,项目还强调了代码模块化与调试便利性,便于后续功能扩展和性能优化。项目未来改进方向包括引入深度强化学习辅助路径规划、扩展至多无人机协同路径规划、增强动态环境实时路径重规划能力等,展示了广阔的应用前景和发展潜力。
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