工厂方法模式

//工厂方法模式(创建型)

//与简单工厂模式的区别:
//简单工厂模式的最大优点在于工厂类中包含了必要的逻辑判断,根据客户端的选择条件动态实例化的类,对于客户端来说,
//去除了与具体产品的依赖。但是问题也在这里,就像为如果为简单工厂模式下的二元四则运算添加一个新的功能,如计算
// ”M的N次方“,这时候我们就需要在工厂类中增加一个case分支,这就违背了开闭原则。而工厂方法模式想要增加这个功能
//时,类都是在增加,没有修改,但客户端需要进行相应的修改。

//1、工厂方法模式下的二元四则运算

 

// 二元运算的基类
public class Operation
{
    //私有成员
    private double _numberA = 0;
	private double _numberB = 0;
	
	//公共属性
	public double NumberA
	{
	    get { return _numberA;}
		set { _numberA = value;}
	}
	public double NumberB
	{
	    get { return _numberB; }
		set { _numberB = value; }
	}
	
	//虚函数
	public virtual double GetResult()
	{
	    double result = 0;
		return result;
	}
}
// 四则运算类
class OperationAdd : Operation
{
    //重写基类的虚函数
    public override double GetResult()
	{
	    double result = 0;
		result = NumberA + NumberB;
		return result;
	}
	
}
class OperationSub : Operation
{
    public override double GetResult()
	{
	    double result = 0;
		result = NumberA - NumberB;
		return result;
	}
}
class OperationMul : Operation
{
    public override double GetResult()
	{
	    double result = 0;
		result = NumberA * NumberB;
		return result;
	}
}
class OperationDiv : Operation 
{
    public override double GetResult()
	{
	    double result = 0;
		if(NumberB != 0)
		{
		    result = NumberA / NumberB;
		}
		else
		{
		    throw new Exception("can't divided by 0");
		}
		return result;
	}
}
//工厂接口
interface IFactory
{
	Operation CreateOperation();
}
//加减乘除各创建一个具体工厂实现接口
class AddFactory : IFactory
{
	public Operation CreateOperation()
	{
		return new OperationAdd();
	}
}
class SubFactory : IFactory
{
	public Operation CreateOperation()
	{
		return new OperationSub();
	}
}
class MulFactory : IFactory
{
	public Operation CreateOperation()
	{
		return new OperationMul();
	}
}
class DivFactory : IFactory
{
	public Operation CreateOperation()
	{
		return new OperationDiv();
	}
}
public class test
{
	public static void Main()
	{
		IFactory operFactory = new AddFactory(); // 这个位置可更改
		Operation oper = operFactory.CreateOperation();
		oper.NumberA = 1;
		oper.NumberB = 2;
		double result = oper.GetResult();
		Console.WriteLine(result);
		Console.ReadLine();
	}
}
【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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