36、虚拟构造函数、工厂模式与模板方法模式解析

虚拟构造函数、工厂模式与模板方法模式解析

1. 虚拟构造函数与工厂模式

1.1 现有方法的缺点

在实现虚拟构造函数的过程中,当前方法存在显著缺点。其一,需要将基类设为模板类,这导致在通用代码中无法使用通用指针类型,或者需要更广泛地使用模板。其二,该方法仅在没有更多类从派生类派生时才有效,因为基类类型无法跟踪第二次派生,仅能处理实例化基类模板的那次派生。总体而言,除非在必须返回确切类型而非基类类型的特定情况下,否则不建议采用此方法。

1.2 CRTP 用于工厂实现

CRTP(Curiously Recurring Template Pattern)有时既作为设计工具,也作为实现技术使用。这里我们聚焦于使用 CRTP 避免在每个派生类中编写 clone() 函数,这不仅能减少代码输入,还能降低出错概率。以下是具体实现代码:

class Base {
    public:
    virtual Base* clone() const = 0;
};
template <typename Derived> class Cloner : public Base {
    public:
    Base* clone() const {
        return new Derived(*static_cast<const Derived*>(this));
    }
};
class Derived : public Cloner<Derived> {
    ...
};
Base* b0(new Deri
六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法仿真方法拓展自身研究思路。
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