17.适配器模式(Adapter)

适配器模式:实现接口之间的兼容性
本文介绍了如何使用适配器模式,将Adaptee类的接口转换为Target接口,以便让原本接口不兼容的类在项目中协同工作。通过代码示例展示了如何创建Adapter类作为适配层,实现不同接口之间的转换。

意图:将一个类的接口转换为Client希望的另一个接口,使得原本由于接口不兼容而不能一起工作的那些类在一起工作。

UML图

在这里插入图片描述

Target:定义Client使用的与特定领域相关的接口。
Client:与符合Target接口的对象协同工作。
Adaptee:定义一个已经存在的接口,这个接口需要适配。
Adapter:对Adaptee的接口与Target接口进行适配。

在这里插入图片描述

代码:

#include <iostream>
#include <list>
using namespace std;
 
 
class Target{
public:
    virtual void Request(){
        cout << "Target:普通请求" << endl;
    }
};
class Adaptee{
public:
    void SpecificRequest(){
        cout << "Adaptee:特殊请求" << endl;
    }
    ~Adaptee(){
        cout << "delete Adaptee" << endl;
    }
};
 
class Adapter:public Target
{
public:
    Adaptee *adaptee;
    Adapter(){
        adaptee = new Adaptee();
    }
    void Request(){
        adaptee->SpecificRequest();
    }
    ~Adapter(){
        cout << "delete Adapter" << endl;
        delete adaptee;
    }
};
 
int main(void){
    Target *t1 = new Target();
    t1->Request();
 
    Target *t2 = new Adapter();
    t2->Request();
    return 0;
}

结果

Target:普通请求
Adaptee:特殊请求
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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