一天一个设计模式(3):观察者模式

本文介绍了一种常用的设计模式——观察者模式,通过一个简单的JavaScript示例来解释如何实现该模式。观察者模式允许一个对象(主题)在状态发生变化时通知其多个依赖对象(观察者)。文章提供了具体的代码实现,展示如何让观察者注册、取消注册以及接收通知。

观察者模式: 又名通知者模式,对象A对已订阅的若干个对象(B, C, D)进行通知,(B, C, D)可以选择退订或再订阅;

例子(javascript): 老师D对已签到的学生进行通知报数

var D = {
 students: [],
 sign:function(student){
  var i;
  for(i in D.students){
   if(D.students[i] == student) return;
  }
  D.students[D.students.length] = student;
 },
 unsign: function(student){
  var i;
  for(i in D.students){
   if(D.students[i] == student){
    D.students[i] = null;
    return;
   }
  }
  D.students[D.students.length] = student;
 },

 notify: function(){
  var i, num = 1;
  for(i in D.students){
   D.students[i] && D.students[i].speak(num++);
  }
 }

};
var student = function(){};
student.prototype.speak = function(n){
  alert(n);
 };
var A = new student;
var B = new student;
var C = new student;

D.sign(A);
D.sign(B);
D.sign(C);

D.notify();

 

内容概要:本文介绍了一个基于冠豪猪优化算法(CPO)的无人机三维路径规划项目,利用Python实现了在复杂三维环境中为无人机规划安全、高效、低能耗飞行路径的完整解决方案。项目涵盖空间环境建模、无人机动力学约束、路径编码、多目标代价函数设计以及CPO算法的核心实现。通过体素网格建模、动态障碍物处理、路径平滑技术和多约束融合机制,系统能够在高维、密集障碍环境下快速搜索出满足飞行可行性、安全性与能效最优的路径,并支持在线重规划以适应动态环境变化。文中还提供了关键模块的代码示例,包括环境建模、路径评估和CPO优化流程。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识,从事无人机、智能机器人、路径规划或智能优化算法研究的相关科研人员与工程技术人员,尤其适合研究生及有一定工作经验的研发工程师。; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机自主导航与避障;②研究智能优化算法(如CPO)在路径规划中的实际部署与性能优化;③实现多目标(路径最短、能耗最低、安全性最高)耦合条件下的工程化路径求解;④构建可扩展的智能无人系统决策框架。; 阅读建议:建议结合文中模型架构与代码示例进行实践运行,重点关注目标函数设计、CPO算法改进策略与约束处理机制,宜在仿真环境中测试不同场景以深入理解算法行为与系统鲁棒性。
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