7.6.3 泛型的综合使用案例

本文介绍Java中使用HashMap的三种迭代方法:获取所有key、获取所有value及遍历每一对键值。通过实例演示如何利用entrySet()方法进行高效迭代。

p { margin-bottom: 0.21cm; }

对有泛型的集合的迭代有三种方式

  1. 第一种得到所有key

  2. 第二种 得到所有value

  3. 得到集合中的每一个对象 即每一个key 和每一个value

 

用第三种方法需要把HashMap 对象转换为Set 集合

HashMap.entrySet() 方法返回的是Set 集合 集合中对于Map 的每一组数据

Set<Map.Entry<>> set 集合能实现 Map 元素的迭代

// 对应用泛型的集合进行迭代

HashMap<String, Integer> maps = new HashMap<String, Integer>();

maps.put( "wangxiang" , 24);

maps.put( "zxx" , 37);

Set<Map.Entry<String,Integer>> entrySet = maps.entrySet();

for (Map.Entry<String,Integer> entry : maps.entrySet()){

System. out .println(entry.getKey()+entry.getValue());

}

【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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