17-Solidity8.0覆盖状态变量

Solidity 8.0:正确覆盖继承状态变量
本文介绍了在Solidity 8.0中如何正确覆盖父合约的状态变量。与函数不同,状态变量不能简单地通过重新声明来覆盖。正确的做法是在子合约的构造函数中初始化这些状态变量,如示例代码所示。文章强调了在覆盖状态变量时的正确实现方式。

Solidity8.0

17-Solidity8.0覆盖状态变量


在这里插入图片描述


前言

覆盖状态变量
与函数不同,状态变量不能通过在子合约中重新声明来覆盖。

让我们学习如何正确覆盖继承的状态变量。


一、Solidity覆盖状态变量

1.覆盖状态变量

代码如下(示例):

// SPDX-License-Identifier: MIT
pragma solidity ^0.8.10;

contract A {
    string public name = "Contract A";

    function getName() public view returns (string memory) {
        return name;
    }
}

// 在Solidity 0.6中不允许出现覆盖。
// 这将不会被编译
// contract B is A {
//     string public name = "Contract B";
// }

contract C is A {
    // This is the correct way to override inherited state variables.
    constructor() {
        name = "Contract C";
    }

    // C.getName returns "Contract C"
}


总结

日拱一卒。

【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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