迭代器模式【Iterator Pattern】

迭代器模式的实现与应用
本文详细介绍了迭代器模式的实现方式,并通过一个简单的例子展示了如何使用迭代器模式来遍历产品列表。

不多说了,直接贴代码

interface Iproduct
	{
		public void Add(String Name);
		public String GetProductInfo();

		public IproductIterator iterator();
	}


	interface IproductIterator extends Iterator
	{
	}

	class productIterator implements IproductIterator
	{
		private ArrayList<Iproduct> productList = new ArrayList<Iproduct>();

		private int currentItem = 0;
		public boolean hasNext() 
		{
			boolean b = true;
			if(currentItem >= productList.size() ||productList.get(currentItem) == null )
			{
				b = false;
			}

			return b;
		}

		public void remove()
		{
		}

		public productIterator(ArrayList<Iproduct> list)
		{
            productList = list;
		}


		public Iproduct next()
		{
			return (Iproduct)this.productList.get(this.currentItem++);
		}
	}

	class Product implements Iproduct
	{
		private ArrayList<Iproduct> projectList = new ArrayList<Iproduct>(); 

		private String _name = "";
		private Product(String name)
		{
           _name = name;
		}

		public Product()
		{}

		public void Add(String name)
		{
			this.projectList.add(new Product(name) );
		}

		public String GetProductInfo()
		{
			String info = "";
			return "产品名称是:"+_name;
		}

		public  IproductIterator iterator()
		{
			return new productIterator(projectList);
		}


	}

	class design_Pattern_Iterator_Pattern_Client
	{
		public void design_Pattern_Iterator_Pattern_Client_Test()
		{
			Iproduct pro = new Product();
			pro.Add("pro1");
			pro.Add("pro2");
			pro.Add("pro3");
			pro.Add("pro4");

			for (int i=0;i<100 ;i++ )
			{
				pro.Add("Product"+i);
			}

			IproductIterator iter = pro.iterator();
			while (iter.hasNext())
			{
				Iproduct p  = (Product)iter.next();
				System.out.println(p.GetProductInfo());

			}


		}
	}

 

【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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