20、高级编码:运用 SOLID 原则打造可靠代码

高级编码:运用 SOLID 原则打造可靠代码

1. 里氏替换原则(Liskov substitution principle,LSP)

里氏替换原则无疑是 SOLID 概念中最难理解和实现的原则之一。其概念通常定义为:父类/函数块的对象应该可以被子类/函数块的对象替换,而不影响程序的行为。

简单来说,子类函数块不应限制或改变父类函数块的行为。这一概念看似简单,但理解和实现起来却颇具难度。里氏替换原则的核心在于,能够用子类函数块的引用替换父类函数块的引用,并得到相同的结果。

要正确实现这一原则,开发者需要对该主题有深入的了解。通常,外部软件难以强制实施这一原则,而是需要通过测试和代码审查来发现违反该原则的情况。在组织尝试实施 SOLID 原则时,这一原则可能会被忽视或曲解,因为它更多地涉及编程风格。

1.1 实现里氏替换原则的示例

为了更好地理解里氏替换原则,我们通过一个示例来进行说明。常见的示例是使用正方形和矩形。在数学中,正方形可以被定义为矩形,因此正方形和矩形存在“is a”关系,正方形可以继承矩形的面积计算公式。

以下是具体的代码实现:

FUNCTION_BLOCK rectangle
VAR_INPUT
    length : LREAL;
    width : LREAL;
END_VAR
VAR_OUTPUT
END_VAR
VAR
    area : LREAL;
END_VAR

函数块的主体部分:


                
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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