Java 值传递和引用传递-二普通对象

本文通过一个Java示例展示了如何在不改变对象引用的情况下,修改对象的属性值。示例中定义了一个`Yoo`类,包含姓名和年龄两个属性,并在`PointTest`类的`main`方法中实例化了`Yoo`对象并调用`changeYoo`方法来修改其属性。
java 代码
  1. package test;   
  2.   
  3. public class PointTest {   
  4.        
  5.     public static void changeYoo(Yoo yoo){   
  6.         yoo.setName("flyoo");   
  7.         yoo.setAge("20");   
  8.     }   
  9.     /**  
  10.      * @param args  
  11.      */  
  12.     public static void main(String[] args) {   
  13.         // TODO Auto-generated method stub   
  14.         Yoo yoo=new Yoo("yoo","18");   
  15.         changeYoo(yoo);   
  16.         System.out.println(yoo.getName());   
  17.         System.out.println(yoo.getAge());   
  18.     }   
  19.   
  20. }   
  21.   
  22. class Yoo {   
  23.        
  24.     private String name;   
  25.     private String age;   
  26.        
  27.     public Yoo(String name ,String age){   
  28.         this.name=name;   
  29.         this.age=age;   
  30.     }   
  31.     public String getAge() {   
  32.         return age;   
  33.     }   
  34.     public void setAge(String age) {   
  35.         this.age = age;   
  36.     }   
  37.     public String getName() {   
  38.         return name;   
  39.     }   
  40.     public void setName(String name) {   
  41.         this.name = name;   
  42.     }   
  43.        
  44. }  

运行结果

flyoo
20

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子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子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子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在收敛速度全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础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型改进思路。; 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与改进中。
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