求大神帮忙也一个符合图中要求作为ArrayList子类的一个类,我现在处于初学阶段,还只能模仿,没有头绪

一个昵称而已T 2015-07-20 09:44:19
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夜灵_雪 2015-07-21
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public class NewStack extends ArrayList{
	public boolean isEmpty(){
		return super.isEmpty();
	}
	public int getSize(){
		return super.size();
	}
	public Object peek(){
		return super.get(0);
	}
	@SuppressWarnings("unchecked")
	public Object pop(){
		Object o = super.get(0);
		for(int i = 0; i<super.size()-2; i++){
			super.set(i, super.get(i+1));
		}
		super.remove(super.size()-1);
		return o;
	}
	@SuppressWarnings("unchecked")
	public void push(Object o){
		super.add(super.get(super.size()-1));
		for(int i = 0; i<super.size()-3;i++){
			super.add(i+1, super.get(i));
		}
		super.add(0, o);
	}
	public int search(Object o){
		return super.indexOf(o);
	}
	
}

飏飏一蝶 2015-07-21
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你是想实现ArrayList的子类还是写个和它差不多的类啊?子类参照源码复写方法就可以,差不多的类,类中用一个数组,一个记录当前元素的值,一个记录最大元素的值就可以了。
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不好意思,是写一个
【SLAM】扩展卡尔曼滤波器实现超宽带传感器UWB和惯性测量单元IMU数据融合定位(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了利用扩展卡尔曼滤波器(EKF)实现超宽带传感器(UWB)与惯性测量单元(IMU)数据融合的定位方法,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法通过融合UWB的高精度位置信息和IMU的高频运动数据,有效提升了定位系统的精度与鲁棒性,尤其适用于存在非视距(NLOS)或多路径效应的复杂室内环境。文中详细阐述了系统状态模型与观测模型的构建、EKF的预测与更新步骤,以及多传感器数据的时间同步与坐标对齐等关键技术环节。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和信号处理知识,从事SLAM、机器人导航、室内定位等方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于移动机器人、无人机、AGV等平台的高精度室内定位与导航系统开发;②作为多传感器融合算法的学习案例,掌握EKF在非线性系统状态估计中的实际应用;③为后续研究更先进的滤波算法(如UKF、PF)或紧耦合SLAM系统提供技术基础。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码,逐步调试并理解EKF的核心算法流程,重点关注状态向量设计、协方差矩阵初始化与更新、以及UWB与IMU数据的融合逻辑,有条件者可进一步在真实平台上验证算法性能。

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