黑马程序员——关于异常

本文详细介绍了Java中的异常处理机制,包括异常的概念、分类以及如何使用try-catch-finally语句来处理异常。此外,还提供了如何声明可能抛出的异常以及多异常处理的方法。

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/*异常:就是程序在运行时出现不正常情况。

异常由来:问题也是现实生活中一个具体的事物,也可以通过java的类的形式进行描述,并封装成对象。

                其实就是java对不正常情况进行描述后的对象体现。

 

对于问题的划分:两种:一种是严重的问题,一种是非严重的问题。

 

对于严重的,java通过Error类进行描述。

        对于Error一般不编写针对性的代码进行处理。

 

对于非严重的,java通过Exception类进行描述。

        对于Exception可以使用针对性的处理方式进行处理。

 

无论Error或者Exception都具有一些共性内容。

比如:不正常情况的信息,引发原因等。

 

Throwable

        |--Error

        |--Exception

 

2,异常的处理

java提供了特有的语句进行处理。

try

{

       需要被检测的代码

}

catch

{

        处理异常的代码(即处理方式)

}

finally

{

       一定会执行的语句;

}

 

3,对捕获到的异常对象进行常见方法操作

        String getMessage():获取异常信息

 

在函数上声明异常

便于提高安全性,让调用处进行处理,不处理编译失败。

 

对多异常的处理。

1,声明异常时,建议声明更为具体的异常。这样处理的可以更具体。

2,对方声明几个异常,就对应有几个catch块,不要定义多余的catch块

        如果多个catch块中的异常出现继承关系,父类异常catch块放在最下面。

 

建议在进行catch处理时,catch中一定要定义具体处理方式。

不要简单定义一句e.printStackTrace(),

也不要简单地就写一条输出语句。

 

*/

 

 

class Demo

{

        int div(int a,int b)throws ArithmeticException,ArrayIndexOutOfBoundsException//在功能上通过throws的关键字声明了该功能有可能出现的问题。

        {

                int[] arr = new int[a];

                System.out.println(arr[4]);

                return a/b;

        }

}

class ExceptionDemo1

{

        public static void main(String[] args)

        {

                Demo d = new Demo();

                try

               {

                       int x = d.div(5,1);

                       System.out.println("x="+x);

               }

               catch(ArithmeticException)

               {

                       System.out.println(e.toString());

                       System.out.println("被零除了!!");

               }

               catch(ArrayIndexOutOfBoundsException)

               {

                       System.out.println(e.toString());

                       System.out.println("角标越界啦!!");

               }

 

 

 

                System.out.println("over");

        }

}

内容概要:本文档详细介绍了基于MATLAB实现多目标差分进化(MODE)算法进行无人机三维路径规划的项目实例。项目旨在提升无人机在复杂三维环境中路径规划的精度、实时性、多目标协调处理能力、障碍物避让能力和路径平滑性。通过引入多目标差分进化算法,项目解决了传统路径规划算法在动态环境和多目标优化中的不足,实现了路径长度、飞行安全距离、能耗等多个目标的协调优化。文档涵盖了环境建模、路径编码、多目标优化策略、障碍物检测与避让、路径平滑处理等关键技术模块,并提供了部分MATLAB代码示例。 适合人群:具备一定编程基础,对无人机路径规划和多目标优化算法感兴趣的科研人员、工程师和研究生。 使用场景及目标:①适用于无人机在军事侦察、环境监测、灾害救援、物流运输、城市管理等领域的三维路径规划;②通过多目标差分进化算法,优化路径长度、飞行安全距离、能耗等多目标,提升无人机任务执行效率和安全性;③解决动态环境变化、实时路径调整和复杂障碍物避让等问题。 其他说明:项目采用模块化设计,便于集成不同的优化目标和动态环境因素,支持后续算法升级与功能扩展。通过系统实现和仿真实验验证,项目不仅提升了理论研究的实用价值,还为无人机智能自主飞行提供了技术基础。文档提供了详细的代码示例,有助于读者深入理解和实践该项目。
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