Eclipse 常用快捷键 (动画讲解)

本文精选Eclipse常用快捷键并附带动画演示,包括注释、快速修复、删除行等功能,提升代码编辑效率。掌握这些快捷键,如查找Java类文件、重命名变量等,可极大提高开发速度。

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Eclipse 常用快捷键 (动画讲解)

Eclipse有强大的编辑功能, 工欲善其事,必先利其器, 掌握Eclipse快捷键,可以大大提高工作效率。 

小坦克我花了一整天时间, 精选了一些常用的快捷键操作,并且精心录制了动画, 让你一看就会。如果您看了本篇博客,觉得对您有所收获,请点击右下角的 [推荐]

编辑相关快捷键

  1. 注释          Ctrl + /
  2. 快速修复    Ctrl + 1
  3. 删除当前行 Ctrl + d
  4. 格式化文档 Ctrl + Shift + f
  5. 插入空行    Shift + Enter
  6. 编辑窗口最大化 Ctrl + m
  7. 显示大纲 Ctrl + o

查看,定位快捷键

  1. 查找Java类文件  Ctrl + Shift + T 
  2. 查找引用           Ctrl+Shift+G
  3. 后退历史记录 Alt+ ←、Alt+ →
  4. 快速查找选定的内容 Ctrl+K

重构快捷键

  1. 重命名 Alt+Shift+R  

注释  Ctrl+/

能为光标"所在行"或者"选中行"添加注释或者取消注释。   也可以对多行添加或取消注释 

快速修复 Ctrl + 1

 

删除当前行 Ctrl+d

光标位于行的任何地方, 按Ctrl+D 删除当前行, 当然也可以删除空行,   不用为了删除行,而按很多删除键了

 

格式化整个文档  Ctrl+Shift+f

 

插入空行 Shift + Enter

Shift+Enter 在当前行的下一行插入空行(这时鼠标可以在当前行的任一位置,不一定是最后)

Shift + Ctrl + Enter   在当前行的上一行插入空行

 

 

编辑窗口最大化 Ctrl + m

大屏幕可以提高工作效率,  Ctrl + m  可以将编辑窗口最大化

 

 

显示大纲  Ctrl + O

显示类中方法和属性的大纲,能快速定位类的方法和属性

 

查找Java类文件 Ctrl + Shift + T

查找工作空间(Workspace)构建路径中的可找到Java类文件,不要为找不到类而痛苦,而且可以使用“*”、“?”等通配符。

 

 

查找引用  Ctrl+Shift+G

查找类、方法和属性的引用。这是一个非常实用的快捷键,例如要修改引用某个方法的代码,可以通过【Ctrl+Shift+G】快捷键迅速定位所有引用此方法的位置。

 

后退历史记录 Alt+ ←、Alt+ →

后退历史记录和前进历史记录,在跟踪代码时非常有用,用户可能查找了几个有关联的地方,但可能记不清楚了,可以通过这两个快捷键定位查找的顺序。

 

快速查找选定的内容 Ctrl+K

Ctrl + K 快速向下查找选定的内容,从此不再需要用鼠标单击查找对话框了。

Ctrl + Shift + K 快速向上查找选定的内容

 

 

重命名 Alt+Shift+R 

 

 

基于python实现的粒子群的VRP(车辆配送路径规划)问题建模求解+源码+项目文档+算法解析,适合毕业设计、课程设计、项目开发。项目源码已经过严格测试,可以放心参考并在此基础上延申使用,详情见md文档 算法设计的关键在于如何向表现较好的个体学习,标准粒子群算法引入惯性因子w、自我认知因子c1、社会认知因子c2分别作为自身、当代最优解和历史最优解的权重,指导粒子速度和位置的更新,这在求解函数极值问题时比较容易实现,而在VRP问题上,速度位置的更新则难以直接采用加权的方式进行,一个常见的方法是采用基于遗传算法交叉算子的混合型粒子群算法进行求解,这里采用顺序交叉算子,对惯性因子w、自我认知因子c1、社会认知因子c2则以w/(w+c1+c2),c1/(w+c1+c2),c2/(w+c1+c2)的概率接受粒子本身、当前最优解、全局最优解交叉的父代之一(即按概率选择其中一个作为父代,不加权)。 算法设计的关键在于如何向表现较好的个体学习,标准粒子群算法引入惯性因子w、自我认知因子c1、社会认知因子c2分别作为自身、当代最优解和历史最优解的权重,指导粒子速度和位置的更新,这在求解函数极值问题时比较容易实现,而在VRP问题上,速度位置的更新则难以直接采用加权的方式进行,一个常见的方法是采用基于遗传算法交叉算子的混合型粒子群算法进行求解,这里采用顺序交叉算子,对惯性因子w、自我认知因子c1、社会认知因子c2则以w/(w+c1+c2),c1/(w+c1+c2),c2/(w+c1+c2)的概率接受粒子本身、当前最优解、全局最优解交叉的父代之一(即按概率选择其中一个作为父代,不加权)。
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