59、Java核心类库:`java.lang`及其子包详解

Java核心类库: java.lang 及其子包详解

1. java.lang.Enum

java.lang.Enum 是所有枚举类型的公共超类,但它本身并不是枚举类型,Java编译器也不允许其他类继承它。枚举类型的子类只能通过 enum 声明来创建。 Enum 是一个泛型类,类型变量 E 代表实际继承 Enum 的具体枚举类型。

每个枚举常量都有一个名称和一个序号,第一个常量的序号为0,第二个为1,依此类推。 name() ordinal() 方法分别返回常量的名称和序号,大多数情况下,用户会使用 toString() 方法代替 name() Enum 类中 toString() 的实现返回的值与 name() 相同,但 toString() 方法不是 final 的,可以在枚举声明中重写。

Enum 类实现了 Object Comparable 接口的一些方法,并将这些实现设为 final ,以确保所有枚举类型都继承这些方法且不能被重写。 equals()

【无人机】基于改进粒群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒群算法进行比较](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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