闭关贴!(含Java实践经验)

Java编程技巧与最佳实践
本文分享了Java编程中的实用经验和最佳实践,包括如何正确使用final关键字、理解多态与instanceof的区别、合理运用equals方法以及异常处理的最佳策略等。
     由于下周就考试了,所以最近两周减少写或着就不写随笔了,但编程的学习是不会停止的。
附加Java实践经验:

Java对象通过*对象地址*被访问。但实际上所有参数都是以*值*方式传递。

对不变值和对象变量使用final。
final只限制变量。不限制所指对象的改变。

非静态函数在缺省下都可被subclass覆写。
若加final,可防止被覆写。

多态polymorphism优于instanceof

及时将不需要的对象函数,设为null。可使代码高效。

Java是面向对象语言,但其操控的东西并非都是对象。

区分==和equals()

==测试基本类型的相等性,及判定对象变量是否指向同一个对象。
若测试值或语义相等,使用equals()。

别依赖equals()的缺省实现。
java.lang.object提供的equals()大多时候并非进行你想要的比较。

若某个类生成的两个对象,那么就该为这个类提供一个equals()。

隶属于同一个类下的对象才能被视为相等。所以使用equals()前应该先优先考虑使用getclass()。

调用super.equals()唤起基类的相关行为。
只有允许derived class对象可以等于其基类对象时,才在equals()中使用instanceof。
处理异常期间又从catch或finally区段抛出异常,原先的异常会因而被隐蔽起来。我们应该处理这种情形的代码,即将所有异常回传给调用者。

一个异常加入某函数throw子句中,会影响所有调用者。

任何函数throw子句都应列出它所传播的所有异常。

使用finally避免资源泄漏。

不要从try区段发出return语句,因为此函数未必会立即从那里返回。

【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于蒙特卡洛和拉格朗日方法的电动汽车充电站有序充电调度优化方案,重点在于采用分散式优化策略应对分时电价机制下的充电需求管理。通过构建数学模型,结合不确定性因素如用户充电行为和电网负荷波动,利用蒙特卡洛模拟生成大量场景,并运用拉格朗日松弛法对复杂问题进行分解求解,从而实现全局最优或近似最优的充电调度计划。该方法有效降低了电网峰值负荷压力,提升了充电站运营效率与经济效益,同时兼顾用户充电便利性。 适合人群:具备一定电力系统、优化算法和Matlab编程基础的高校研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车相关领域的工程技术人员。 使用场景及目标:①应用于电动汽车充电站的日常运营管理,优化充电负荷分布;②服务于城市智能交通系统规划,提升电网与交通系统的协同水平;③作为学术研究案例,用于验证分散式优化算法在复杂能源系统中的有效性。 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解蒙特卡洛模拟与拉格朗日松弛法的具体实施步骤,重点关注场景生成、约束处理与迭代收敛过程,以便在实际项目中灵活应用与改进。
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