Agile Web Development with Rails 3nd Edition学习笔记-创建更智能的购物车

本文介绍如何在购物车中增加商品数量记录功能。通过定义CartItem类并整合到现有系统中,实现了用户选择商品数量的保存与展示。同时,讨论了如何更新add_product方法以适应新功能。
上篇笔记我们已经让我们的网站能够保存客户选购的产品了,但是,似乎少了点什么。恩,少了每样产品用户到底要买多少的数据。我们这次就把这个功能加上。
那么,我们需要一个能够描述用户选的产品以及数量的对象。好,我们就来定义一个叫“CartItem”的类完成这个任务吧。这个类将被保存在depot/app/modules目录中。
CartItem类的代码如下:
class CartItem
attr_reader :product, :quantity

def initialize(product)
@product = product
@quantity = 1
end

def increment_quantity
@quantity += 1
end

def title
@product.title
end

def price
@product.price * @quantity
end
end

从上面的代码我们可以看出,由于我们知道了用户选购了什么产品,以及用户选购的数量,所以我们可以很方便的把用户选购产品的总价计算出来。又为我们提供了一些方便。
接下来,我们要做的事情就是修改之前编写的“add_product”方法了。因为我们现在不应该只是简单的把产品ID放进我们的购物车了,而是要为该产品创建一个CartItem的实例,然后再将这个实例放进去了。那么让我们来看看新的“add_product”方法是什么样子。
def add_product(product)
current_item = @items.find {|item| item.product == product}
if current_item
current_item.increment_quantity
else
@items << CartItem.new(product)
end
end

好了,现在打开服务,在产品列表页面点击“Add to Cart”按钮,这时购物车页面中的产品后面是不是多了一个“x 1”的字样?哈哈!
[color=orange]问题
如果不回到产品列表页面,直接刷新购物车页面,产品的数量会在每次刷新后加1。怎么解决呢?[/color]
【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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