【设计模式学习笔记】模板模式

本文深入探讨了设计模式中的模板模式,通过创建一个抽象类作为模板,定义了一系列操作的骨架,而将某些步骤延迟到子类中实现。以汽车制造为例,展示了如何使用模板模式来设计并测试一款具体的车型,即BMW汽车。

模板模式,定义一个模型,模型中的具体细节我们自己去设计。这和我们之后会提到的建造者模式有点相似。

文章目录

1.1 先来个模板

1.2 根据模型设计个车

1.3 测试

1.4 结果

参考

 1.1 先来个模板

package template;

/************************************************
 *@ClassName : CarTemplate
 *@Description : TODO
 *@Author : NikolaZhang
 *@Date : 【2018/12/3 20:38】
 *@Version : 1.0.0
 *************************************************/

public abstract class CarTemplate {
    protected abstract void door();
    protected abstract void wheel();
    protected abstract void light();
    protected abstract void aiCtrl();

    public final void run() {
        door();
        wheel();
        light();
        if(isAiCtrl()) {
            aiCtrl();
        }
    }

    protected boolean isAiCtrl(){
        System.out.println("父类中设置开启AI");
        return true;
    }
}

 1.2 根据模型设计个车

package template;

/************************************************
 *@ClassName : BWMCar
 *@Description : TODO
 *@Author : NikolaZhang
 *@Date : 【2018/12/3 20:45】
 *@Version : 1.0.0
 *************************************************/

public class BWMCar extends  CarTemplate {
    private boolean aiCtrl = false;

    @Override
    protected void door() {
        System.out.println("给车加个门");
    }

    @Override
    protected void wheel() {
        System.out.println("给车加个轮");
    }

    @Override
    protected void light() {
        System.out.println("给车加个灯");
    }

    @Override
    protected void aiCtrl() {
        System.out.println("给车加个AI");
    }

    public boolean isAiCtrl() {
        System.out.println("开启AI"+this.aiCtrl);
        return this.aiCtrl;
    }

    public void setAiCtrl(boolean aiCtrl) {
        this.aiCtrl = aiCtrl;
    }
}

1.3 测试

package template;

/************************************************
 *@ClassName : Test
 *@Description : TODO
 *@Author : NikolaZhang
 *@Date : 【2018/12/3 21:04】
 *@Version : 1.0.0
 *************************************************/

public class Test {
    public static void main(String[] args) {
        BWMCar bwmCar = new BWMCar();
        bwmCar.setAiCtrl(true);
        bwmCar.run();
    }
}

 1.4 结果

 

参考

【菜鸟教程】:http://www.runoob.com/design-pattern/template-pattern.html

 本文原文地址:https://blog.youkuaiyun.com/baidu_30325009/article/details/85028627

【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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