由一段程序引发关于对象的思考

本文介绍了Java中类的设计原则,包括封装、继承等概念,并通过一个学生类的例子进行说明。此外,还提供了如何判断一个字符串是否为另一个字符串的子串的实现方法。


import java.util.Date;

public class Student{
  private int id;

  private String name;

  public static Date date;

  public Student(){

    this(0001);

  }

  public Student(int a){

    this.id=a;

  }

  public setname(String s){
    this.name=s;

  }

  public getname(){

    return this.name;

  }

  public static void setgrade(Date date1){

    Student.date=date1;

  }

}

类抽象是指将类的实现和使用分离,类的使用者不需要知道类时如何实现的;实现的细节经过封装,对用户隐藏起来,这称为类的封装

类的成员(数据和方法)修饰符有public,private,protected和包内私有(啥都不加);public是所有的类都允许访问,private是只允许本类访问,离开该类访问将导致错误;protected是类的子类访问和而包内私有是同一个包内的类可以访问;

通常情况下,我们将类的数据成员定义为private,使得类更易于维护;如果想让数据变得可读,只需提供get方法;如果想让数据可更新,应该提供set方法,例如Student中的name

注意,不要从构造方法中传入参数来初始化静态数据,最好使用set方法改变静态数据,如Student中的date

上文中的关键字this是指向调用对象本身的引用名;一种常见的做法是引用类的隐藏数据域;隐藏的静态变量可以通过“类名.静态变量”的方式引用,隐藏的实例变量就需要使用关键字this来引用,例如Student中的dateid

如果一个局部变量和一个类变量具有相同的名字,那么局部变量优先,而同名的类变量将被隐藏;

//java中如何用一个更大的数组替换原数组中的内容,但是名字不变呢?代码如下:

int [] temp=new int [elements.length*2);

System.arraycopy(elements,0,temp,0,elements.length);

elements=temp;

//以下代码是求一字符串是否是另一字符串的子串?(自己写的,你应该能看懂)

import java.util.Scanner;
public class SubString {
    public static void main(String []args){
        System.out.println("Please enter two strings:");
        Scanner input=new Scanner(System.in);
        String s1=input.nextLine();  //输入子串
        String s2=input.nextLine();  //输入父串
        boolean b1;
        b1=judge(s2,s1);
        if(b1)
            System.out.println("Yes");
        else    System.out.println("No");
        s2.indexOf(s1);
    }
   public static boolean judge(String s2,String s1) {
        int l2 = s2.length();
        int l1 = s1.length();
        if (l1 > l2 || l1 <1) return false;
        char[] v2 = s2.toCharArray();
        char[] v1 = s1.toCharArray();
        int i,j;
        for(j=0;j<l1;j++) {  //子串的长度

            for (i = 0; i < l2; i++)  //父串的长度
            {
                if (v1[j] == v2[i]) {
                    int k=j,t=i;
                    if (v1[++k] == v2[++t]) ;
                   if(k==l1-1 && t<l2) return true;
                   else continue;
                }
            }
        }
        return false;
    }
}

 

  

 

 

 

 

内容概要:本文围绕EKF SLAM(扩展卡尔曼滤波同步定位与地图构建)的性能展开多项对比实验研究,重点分析在稀疏与稠密landmark环境下、预测与更新步骤同时进行与非同时进行的情况下的系统性能差异,并进一步探讨EKF SLAM在有色噪声干扰下的鲁棒性表现。实验考虑了不确定性因素的影响,旨在评估不同条件下算法的定位精度与地图构建质量,为实际应用中EKF SLAM的优化提供依据。文档还提及多智能体系统在遭受DoS攻击下的弹性控制研究,但核心内容聚焦于SLAM算法的性能测试与分析。; 适合人群:具备一定机器人学、状态估计或自动驾驶基础知识的科研人员及工程技术人员,尤其是从事SLAM算法研究或应用开发的硕士、博士研究生和相关领域研发人员。; 使用场景及目标:①用于比较EKF SLAM在不同landmark密度下的性能表现;②分析预测与更新机制同步与否对滤波器稳定性与精度的影响;③评估系统在有色噪声等非理想观测条件下的适应能力,提升实际部署中的可靠性。; 阅读建议:建议结合MATLAB仿真代码进行实验复现,重点关注状态协方差传播、观测更新频率与噪声模型设置等关键环节,深入理解EKF SLAM在复杂环境下的行为特性。稀疏 landmark 与稠密 landmark 下 EKF SLAM 性能对比实验,预测更新同时进行与非同时进行对比 EKF SLAM 性能对比实验,EKF SLAM 在有色噪声下性能实验
内容概要:本文围绕“基于主从博弈的售电商多元零售套餐设计与多级市场购电策略”展开,结合Matlab代码实现,提出了一种适用于电力市场化环境下的售电商优化决策模型。该模型采用主从博弈(Stackelberg Game)理论构建售电商与用户之间的互动关系,售电商作为领导者制定电价套餐策略,用户作为跟随者响应电价并调整用电行为。同时,模型综合考虑售电商在多级电力市场(如日前市场、实时市场)中的【顶级EI复现】基于主从博弈的售电商多元零售套餐设计与多级市场购电策略(Matlab代码实现)购电组合优化,兼顾成本最小化与收益最大化,并引入不确定性因素(如负荷波动、可再生能源出力变化)进行鲁棒或随机优化处理。文中提供了完整的Matlab仿真代码,涵盖博弈建模、优化求解(可能结合YALMIP+CPLEX/Gurobi等工具)、结果可视化等环节,具有较强的可复现性和工程应用价值。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识、博弈论初步认知和Matlab编程能力的研究生、科研人员及电力市场从业人员,尤其适合从事电力市场运营、需求响应、售电策略研究的相关人员。; 使用场景及目标:① 掌握主从博弈在电力市场中的建模方法;② 学习售电商如何设计差异化零售套餐以引导用户用电行为;③ 实现多级市场购电成本与风险的协同优化;④ 借助Matlab代码快速复现顶级EI期刊论文成果,支撑科研项目或实际系统开发。; 阅读建议:建议读者结合提供的网盘资源下载完整代码与案例数据,按照文档目录顺序逐步学习,重点关注博弈模型的数学表达与Matlab实现逻辑,同时尝试对目标函数或约束条件进行扩展改进,以深化理解并提升科研创新能力。
内容概要:本文介绍了基于粒子群优化算法(PSO)的p-Hub选址优化问基于粒子群优化算法的p-Hub选址优化(Matlab代码实现)题的Matlab代码实现,旨在解决物流与交通网络中枢纽节点的最优选址问题。通过构建数学模型,结合粒子群算法的全局寻优能力,优化枢纽位置及分配策略,提升网络传输效率并降低运营成本。文中详细阐述了算法的设计思路、实现步骤以及关键参数设置,并提供了完整的Matlab仿真代码,便于读者复现和进一步改进。该方法适用于复杂的组合优化问题,尤其在大规模网络选址中展现出良好的收敛性和实用性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事物流优化、智能算法研究或交通运输系统设计的研究生、科研人员及工程技术人员;熟悉优化算法基本原理并对实际应用场景感兴趣的从业者。; 使用场景及目标:①应用于物流中心、航空枢纽、快递分拣中心等p-Hub选址问题;②帮助理解粒子群算法在离散优化问题中的编码与迭代机制;③为复杂网络优化提供可扩展的算法框架,支持进一步融合约束条件或改进算法性能。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码逐段调试运行,理解算法流程与模型构建逻辑,重点关注粒子编码方式、适应度函数设计及约束处理策略。可尝试替换数据集或引入其他智能算法进行对比实验,以深化对优化效果和算法差异的理解。
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