六大设计原则

软件设计原则与OOP思想

设计原则:

  1. 找出应用中可能变化之处把它们独立出来,不要和那些不需要变化的代码混在一起。
  2. 针对接口编程而不是针对实现编程。(针对超类型编程)
  3. 少用组合,多用继承

单一职责原则

开放关闭原则
对修改关闭对扩展开放,让程序更稳定更灵活

里氏替换原则
LSP原则 (抽象)
所有引用基类的地方必须能更透明的使用其子类的对象
OOP思想中继承的优点和缺点分析:

优点:

  • 代码重用,每个子类都拥有父类的方法和属性
  • 子类与父类基本相似,但是又有区别
  • 提高代码的可扩展性

缺点:

  • 继承是侵入性的,只要继承就必须拥有父类的所有属性和方法
  • 可能造成子类的代码冗余,灵活性降低

依赖导致原则
让项目拥有变换的能力
DIP

  • 高层模块不应该依赖底层模块,两者都都应该依赖其抽象
  • 抽象不应该依赖细节
  • 细节应该依赖抽象

模块间的以来通过抽象发生,实现类之间不发生直接的依赖关系,其依赖关系是通过接口或者抽象类产生的.

接口隔离原则
系统有更高的灵活性 ISP
类间的依赖关系应该建立在最小的接口上

迪米特原则
更好的扩展性LOD 也称为"最少知识原则"
一个对象应该对其他对象有最少的了解

【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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