8、深入探索 Scala 设计模式:委托、惰性参数与部分应用函数

深入探索 Scala 设计模式:委托、惰性参数与部分应用函数

1. 委托模式

委托模式是对面向对象语言中以类型继承作为基本复用方法的回应。虽然继承在很多场景下很有用,但有时将某些行为的实现责任委托给其他类型会更好。

1.1 继承的问题

继承并非没有缺点,若使用不当会引发诸多问题:
- 降低代码的可理解性。
- 增加维护难度。
- 使进一步开发变得困难。
- 降低代码的可靠性。
- 减少整体复用性。

例如,继承会导致“Yo - Yo 问题”。当系统遇到发送给“this”(当前对象)的消息时,必须从当前类开始搜索,这可能使开发者在类层次结构中上下跳跃,难以追踪系统的执行路径。

再如 Swing 中的 Undo 框架, UndoManager canUndo() canRedo() 方法存在微妙依赖。子类调用父类的 undo() redo() 方法的要求并不明显,这增加了代码维护和开发的难度。

从上述讨论可以得出以下结论:
- 继承非常有用,如 Java 中的 Frame Panel 等类。
- 复用承诺提高生产力、可维护性和可靠性。
- 不恰当的继承复用会对生产力、维护和可靠性产生不利影响。
- 继承不是唯一的复用形式。

1.2 组合复用

组合复用是将独立组件组合成更

(SCI三维路径规划对比)25年最新五种智能算法优化解决无人机路径巡检三维路径规划对比(灰雁算法真菌算法吕佩尔狐阳光生长研究(Matlab代码实现)内容概要:本文档主要介绍了一项关于无人机三维路径巡检规划的研究,通过对比2025年最新的五种智能优化算法(包括灰雁算法、真菌算法、吕佩尔狐算法、阳光生长算法等),在复杂三维环境中优化无人机巡检路径的技术方案。所有算法均通过Matlab代码实现,并重点围绕路径安全性、效率、能耗和避障能力进行性能对比分析,旨在为无人机在实际巡检任务中的路径规划提供科学依据和技术支持。文档还展示了多个相关科研方向的案例代码资源,涵盖路径规划、智能优化、无人机控制等多个领域。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事无人机路径规划、智能优化算法研究或自动化、控制工程方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:① 对比分析新型智能算法在三维复杂环境下无人机路径规划的表现差异;② 为科研项目提供可复现的算法代码实验基准;③ 支持无人机巡检、灾害监测、电力线路巡查等实际应用场景的路径优化需求; 阅读建议:建议结合文档提供的Matlab代码进行仿真实验,重点关注不同算法在收敛速度、路径长度和避障性能方面的表现差异,同时参考文中列举的其他研究案例拓展思路,提升科研创新能力。
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