面向对象中装饰模式的理解

本文介绍了装饰模式的概念及其如何在不改变接口的前提下为对象添加新的功能。装饰模式与继承模式不同,它针对单个对象而非整个类。文章通过实例说明了装饰模式如何解决特定问题。

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装饰模式

装饰模式就是在不改变接口的前提下,给对象添加新的功能。和继承模式的区别就是装饰模式不是针对整个类的,而不是针对单个对象

比如说,现在有一段程序A,其被B 和 C调用,这时候客户要求给B调用的A还需要添加功能D,但是C调用的A却不需要功能D,利用装饰模式给A进行装饰,这样A的本质并没有变,也不需要改变B和C,完美解决了这个问题。

其原理如图所示

装饰部分的程序位于接口与调用者之间,其调用了一个接口,并提供了修饰的方法,把这个方法传入一个新的接口,提供给调用者使用。这样对于上面说的程序B只需要修改一个初始化程序,就可以获得一个新的功能。

内容概要:本书《Deep Reinforcement Learning with Guaranteed Performance》探讨了基于李雅普诺夫方法的深度强化学习及其在非线性系统最优控制中的应用。书中提出了一种近似最优自适应控制方法,结合泰勒展开、神经网络、估计器设计及滑模控制思想,解决了不同场景下的跟踪控制问题。该方法不仅保证了性能指标的渐近收敛,还确保了跟踪误差的渐近收敛至零。此外,书中还涉及了执行器饱和、冗余解析等问题,并提出了新的冗余解析方法,验证了所提方法的有效性和优越性。 适合人群:研究生及以上学历的研究人员,特别是从事自适应/最优控制、机器人学和动态神经网络领域的学术界和工业界研究人员。 使用场景及目标:①研究非线性系统的最优控制问题,特别是在存在输入约束和系统动力学的情况下;②解决带有参数不确定性的线性和非线性系统的跟踪控制问题;③探索基于李雅普诺夫方法的深度强化学习在非线性系统控制中的应用;④设计和验证针对冗余机械臂的新型冗余解析方法。 其他说明:本书分为七章,每章内容相对独立,便于读者理解。书中不仅提供了理论分析,还通过实际应用(如欠驱动船舶、冗余机械臂)验证了所提方法的有效性。此外,作者鼓励读者通过仿真和实验进一步验证书中提出的理论和技术。
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