女友多的好处 (简单工厂模式)

本文介绍了一个使用Java工厂模式创建不同类型对象的例子。通过一个女友工厂的类比,展示了如何根据不同字符串参数创建不同类型的对象并调用其方法。文章还讨论了switch语句在处理字符串时的局限性。
java 的switch 语句的case 匹配为什么不能像delphi一样 支持String类型 哦

这里可以通过反射的话效果更佳


// 女友工厂

public class DreamGirlCreatFactory {

public static DreamGirl creatDreamGirl(String girlName){

if(girlName.equals("BeautifulGirl")){

return new BeautifulGirl();

}else if(girlName.equals("LivelyGirl")){

return new LivelyGirl();
}
else if(girlName.equals("LooksMediocreGirl")){

return new LooksMediocreGirl();

}else if(girlName.equals("SensibleGirl")){

return new SensibleGirl();

}
return null;
}

public static void main(String[] args){

String girlName1 = "BeautifulGirl";
String girlName2 = "LivelyGirl";
String girlName3 = "LooksMediocreGirl";
String girlName4 = "SensibleGirl";

String[] girlName = new String[4];
girlName[0]=girlName1;
girlName[1]=girlName2;
girlName[2]=girlName3;
girlName[3]=girlName4;

for(int i=0; i<4;i++){

DreamGirl girl = DreamGirlCreatFactory.creatDreamGirl( girlName[i]);
girl.can_do_something_for_boy();
}
}

}



下面是创建的对象的 接口

 
//基类

public class DreamGirl {

public void can_do_something_for_boy(){

}

}


下面都是具体实现



public class BeautifulGirl extends DreamGirl {

public void can_do_something_for_boy() {

System.out.println("陪老公逛街!!!");
}
}


public class LivelyGirl extends DreamGirl {

public void can_do_something_for_boy() {

System.out.println("陪老公聊天!!!");
}
}


public class LooksMediocreGirl extends DreamGirl {

public void can_do_something_for_boy() {

System.out.println("给老公做饭!!!");
}
}


public class SensibleGirl extends DreamGirl {

public void can_do_something_for_boy() {

System.out.println("给老公洗衣服!!!");
}
}
【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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