Design Pattern: Facade 模式

考虑您要撰写一个Web Mail程式,您手上已经有一些已经开发好的元件(Component),像是开发Web Mail所需要的SMTP处理类、允许上传附档的FileUpload类,以及Web安全相关的API、其它相关的Package等等。

当您拿到一些现成的元件,并打算在您的应用程式中使用它们的话,您不应该直接将这些元件耦合至您的应用程式上,例如:
Facade

上面的作法会让您的应用程式直接与多个元件耦合,这种作法不但与元件的依赖度高,日后要修改应用程式本身,或是更换掉依赖的元件都有困难。

您应该定义一个Facade介面,在当中定义好商务逻辑,例如寄送附件档案的方法(method),然后在一个实现类中,组合您手边的元件,使其达成您所 希望的商务行为,例如:
Facade

如上图所示的,您的应用程式本身将不直接依赖于您的元件,而是依赖一个介面,当您想要更改某个商务行为的实作时,只要修改实现的类就可以了,应用程式本身 不用作任何修改。

Facade模式的结构如下:
Facade

Facade模式隐藏了各个元件之间的合作行为,以及元件本身的操作与设定细节,固而必失去了一些直接操作元件的方便性,所以对于喜欢追求 与操作细节的程式设计人员而言,不会很喜欢透过Facade来操作背后的元件,所以您的Facade介面设计,通常要在元件依赖性及元件的支接操作性之间 作个平衡。

【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。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值