抽象类与接口

他们之间在应用上的区别就不说了,主要何时用抽象类,何时用接口,在论坛上看到有人说的很通俗,做个记录,主便自己以后理解。

 

有两类物体,“汽车”和“动物”都有‘叫’这个动作。说明不同类型物体之间也有相同的动作。
我们可以定义他们的子类“轿车”和“狗”。

1.我们可以这样做:在“汽车”这个抽象类中定义抽象方法'叫'。在“动物”这个抽象类中定义抽象方法'叫'。他们的子类就可以有不同的'叫'动作。
2.我们也可以这样做:把'叫'这个动作抽象到一个接口中。“轿车”继承“汽车”并实现'叫'接口,他就具有自己的'叫'动作。“狗”也一样。

第2种的做法优势在于:如果我们的代码中有个方法叫"展示各种叫法",show(类型X x1){x1.叫();}
这时我们就可以把这个类型X声明为‘叫’接口类型,任何实现了‘叫’接口的类实例都可以作为参数传进来。但是我们用第1中做法时,就很难做到,这个类型X声明为什么类型好呢?

内容概要:本文介绍了一个基于冠豪猪优化算法(CPO)的无人机三维路径规划项目,利用Python实现了在复杂三维环境中为无人机规划安全、高效、低能耗飞行路径的完整解决方案。项目涵盖空间环境建模、无人机动力学约束、路径编码、多目标代价函数设计以及CPO算法的核心实现。通过体素网格建模、动态障碍物处理、路径平滑技术和多约束融合机制,系统能够在高维、密集障碍环境下快速搜索出满足飞行可行性、安全性能效最优的路径,并支持在线重规划以适应动态环境变化。文中还提供了关键模块的代码示例,包括环境建模、路径评估和CPO优化流程。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识,从事无人机、智能机器人、路径规划或智能优化算法研究的相关科研人员工程技术人员,尤其适合研究生及有一定工作经验的研发工程师。; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机自主导航避障;②研究智能优化算法(如CPO)在路径规划中的实际部署性能优化;③实现多目标(路径最短、能耗最低、安全性最高)耦合条件下的工程化路径求解;④构建可扩展的智能无人系统决策框架。; 阅读建议:建议结合文中模型架构代码示例进行实践运行,重点关注目标函数设计、CPO算法改进策略约束处理机制,宜在仿真环境中测试不同场景以深入理解算法行为系统鲁棒性。
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