重构 — 改善既有的类图设计 条款15:区分基类和接口

本文探讨了基类和接口之间的区别,并通过实例展示了如何利用这些概念改进设计。基类服务于继承类,提供实现;接口则为外部类定义交互规范。

重构 — 改善既有的类图设计 条款15:区分基类和接口

黄国强 2009-6-17

基类和接口,二者非常相似。我们可以通过他们所服务的对象来区分区分他们。这个角度非常重要。
      基类的服务对象是其继承类,而接口的服务对象是使用这个接口的外部类。基类的存在是由于其包含了很多公共函数或数据,是实现。而接口反映的是系统的需求,本身包含了做什么的信息,不包含怎么做的信息。
      理解了这点,我们可以对图1的设计进行重构。下图为图1。
 

图1

      Class1 和 Class2 拥有共同的基类CBaseClass。我们在基类上加上了一个接口,这样,外部调用者对内部的实现一无所知。最后的设计如图2所示。

图2

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[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在收敛速度全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础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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