设计模式-模板模式

该博客探讨了在软件开发中如何使用模板方法设计模式。通过抽象类定义公共的逻辑并将其作为模板方法,子类则实现具体的业务逻辑。这种设计允许在不修改原有结构的情况下扩展功能,提高了代码的复用性和可维护性。

算法、逻辑大体固定相同,某些逻辑在不同场景下有不同的实现时,可以将公共部分抽取到父类中作为模板实现,其他的由子类实现。

角色: 抽象类/抽象模板,子类(实现特定逻辑)

过程:

//抽象类
abstract class AbstractClass {
    //模板方法
    public void TemplateMethod() {
        SpecificMethod();
        abstractMethod1();
        abstractMethod2();
    }
    //具体方法-公共逻辑
    public void specificMethod() {
        System.out.println("抽象类中的具体方法被调用...");
    }
    //抽象方法1
    public abstract void abstractMethod1();
    //抽象方法2
    public abstract void abstractMethod2();

    //勾子方法,子类需要就覆盖,不需要就不管
    public void sayHello(){};
}


//具体子类
class ConcreteClass extends AbstractClass {
    public void abstractMethod1() {
        System.out.println("抽象方法1的实现被调用...");
    }
    public void abstractMethod2() {
        System.out.println("抽象方法2的实现被调用...");
    }
}

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,详细介绍了正向与逆向运动学求解、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与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、动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程与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与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与动力学建模方法;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与仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究与复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模与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与仿真方法拓展自身研究思路。
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