设计模式之享元模式

       享元模式:运用共享技术有效的支持大量细粒度的对象

       享元模式可以避免大量非常相似的开销。在程序中如果发现某些实例除了几个参数不同以外基本相同,那我们就不需要一直new对象,可以用享元模式减少实例化,期间把参数转移到外部在方法调用时将其传递进来就行

享元模式使用的场景:

       如果一个应用程序使用了大量的对象,而这些大量的对象造成很大的存储开销就应该考虑,还有就是对象的大多数状态可以用外部状态,如果删除对象的外部状态,就可以较少的共享对象取代多组对象,此时也可以考虑(是不是和单例很类似)。

            

              

     

public abstract class Absweb {
    public abstract void web(String name);
}

public class Boke extends Absweb {
    @Override
    public void web(String name) {
        System.out.println(name+"的博客");
    }
}

public class Article extends Absweb {
    @Override
    public void web(String name) {
        System.out.println(name+"的文章");
    }
}

public class WebFaction {
    private Hashtable<String,Absweb> absweb = new Hashtable();
    public WebFaction(){
        absweb.put("b",new Boke());
        absweb.put("w",new Article());
    }

    public Absweb getAbsweb(String name) {
        return absweb.get(name);
    }

    public void setAbsweb(Hashtable<String, Absweb> absweb) {
        this.absweb = absweb;
    }
}

public class test {
    public static void main(String[] args) {
//我们本来要建lhh的博客需要new
//建njx的博客也需要new
//现在用的是一个
        WebFaction webFaction = new WebFaction();
        Absweb absweb = webFaction.getAbsweb("b");
        absweb.web("lhh");
        Absweb absweb1 = webFaction.getAbsweb("w");
        absweb1.web("lhh");
        Absweb absweb2 = webFaction.getAbsweb("w");
        absweb1.web("njx");
    }
}
==
lhh的博客
lhh的文章
njx的文章

 

     

内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)与多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习与启发因子优化,实现路径的动态调整与多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算与参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练与融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法与神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑与实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策与环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型与MATLAB实践,建议读者在理解ACO与MLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
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