设计模式(DesignPattern)之装饰者模式(Decorator)

装饰者模式详解
1、定义

        动态的将新功能附加到对象上,在功能扩展的时候,它比继承更加灵活。

2、使用场景

        需要动态的扩展类的功能,当成继承的一种替代方案。

3、UML类图

4、代码实现

/**
 * 抽象组件,所有的装饰者都是Component类型
 */
public interface Component {

    void operate();

}

/**
 * 具体组件,被装饰的对象
 */
public class ConcreteComponent implements Component {
    
    @Override
    public void operate() {
        System.out.println("ConcreteComponent operate");
    }
    
}

/**
 * 抽象装饰者
 * 其内部一定要有一个指向组件对象的引用,在大多数情况下,该类为抽象类,需要根据不同的装饰逻辑实现不同的具体子类
 * 如果装饰逻辑单一,只有一个的情况下可以省略该类直接作为具体的装饰者
 */
public abstract class Decorator implements Component {

    private Component component;

    /**
     * @param component 传入被装饰的具体Component对象
     */
    public Decorator(Component component) {
        this.component = component;
    }

    @Override
    public void operate() {
        component.operate();
    }
    
}

/**
 * 具体的装饰者
 */
public class ConcreteDecoratorA extends Decorator {
    
    /**
     * @param component 传入被装饰的具体Component对象
     */
    public ConcreteDecoratorA(Component component) {
        super(component);
    }

    @Override
    public void operate() {
        //装饰方法A和B既可在父类方法调用之前调用也可以在之后调用
        operateA();
        super.operate();
        operateB();
    }

    /**
     * 自定义装饰方法A
     */
    private void operateA() {
        //装饰逻辑A
    }

    /**
     * 自定义装饰方法B
     */
    private void operateB() {
        //装饰逻辑B
    }
    
}

public class MainTest {

    public static void main(String[] args) {

        //具体被装饰对象
        Component component = new ConcreteComponent();

        Decorator concreteDecoratorA = new ConcreteDecoratorA(component);
        concreteDecoratorA.operate();

    }

}

5、总结

        装饰者模式和代理模式很类似,在代理对象中同样持有被代理对象的引用。装饰者模式是继承的一种代替的方案,通常情况下,装饰者应为所装饰的对象进行功能的增强和扩展,如Java的IO操作,而代理模式则是对被代理对象进行控制,不会进行功能上的增强。


代码:https://gitee.com/os2chen/DesignPattern


参考:《Head First Design》、《Android源码设计模式解析与实战》


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、安全性与能效最优的路径,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与工程技术人员,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与避障;②研究智能优化算法(如CPO)在路径规划中的实际部署与性能优化;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与代码示例进行实践运行,重点关注目标函数设计、CPO算法改进策略与约束处理机制,宜在仿真环境中测试不同场景以深入理解算法行为与系统鲁棒性。
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