Java 集合 之 Stack

本文通过Java中的Stack数据结构实现了一个简单的书籍管理系统。该系统能够将书籍按后进先出的原则进行管理,并逐一打印出所有书籍的信息。示例代码展示了如何使用Stack的基本操作如push、pop等。

http://www.verejava.com/?id=17159940155943

//Stack 是先进后出 

//        题目: 
//        Stack 一个箱子能放入很多书, 后放入的书籍先取出 , 
//        请打印出所有书的信息 

import java.util.Stack;


public class Test {

    public static void main(String[] args) {

        Stack stack=new Stack();
        stack.push("天龙八部");
        stack.push("情深深雨蒙蒙");
        stack.push("神雕英雄传");
//
//        Object 	push(Object item)
//        Object 	peek()	
        //System.out.println(stack.peek());
        //System.out.println(stack.size());
//        Object 	pop()
        //System.out.println(stack.pop());
        //System.out.println(stack.size());
//        boolean empty()

        String book=null;
        while(!stack.empty())
        {
            book=stack.pop().toString();
            System.out.println(book);
        }
        System.out.println(stack.size());
                
    }
}


http://www.verejava.com/?id=17159940155943

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、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和寻优能力的评估,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在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和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和改进思路。; 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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