简单工厂模式

1.概念解析
2.示例代码
#include<bits/stdc++.h>

using namespace std;

class Operation
{
public:
	Operation():_numberA(0), _numberB(0){ }
	
	double GetNumberA()
	{
		return _numberA;
	}
	double SetNumberA(double value)
	{
		_numberA = value;
	}
	
	double GetNumberB()
	{
		return _numberB;
	}
	double SetNumberB(double value)
	{
		_numberB = value;
	}
	
	virtual double GetResult()
	{
		double result = 0;
		return result;
	}

private:
	double _numberA;
	double _numberB;
};

class OperationAdd:public Operation
{
	double GetResult()
	{
		return GetNumberA() + GetNumberB();
	}
};

class OperationSub:public Operation
{
	double GetResult()
	{
		return GetNumberA() - GetNumberB();
	}
};

class Factory
{
public:
	static 	Operation* Create(char ioperator);
};

Operation* Factory::Create(char ioperator)
{
	Operation *oper;
	switch(ioperator)
	{
	case '+':
		oper = new OperationAdd();
		break;
	case '-':
		oper = new OperationSub;
		break;
	default:
		oper = new OperationAdd();
		break;
	}
	return oper;
}

int main()
{
	int a,b;
	char oper;
	
	while(1)
	{
		cin>>a;
		cin>>oper;
		cin>>b;
	
		Operation * op = Factory::Create(oper);
		op->SetNumberA(a);
		op->SetNumberB(b);
	
		cout<<op->GetResult()<<endl;
	}	
	
	return 0;
}
3.运行结果

在这里插入图片描述

内容概要:本文档详细介绍了基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,核心算法采用蒙特卡罗树搜索(MCTS)。项目旨在解决无人机在复杂三维环境中自主路径规划的问题,通过MCTS的随机模拟与渐进式搜索机制,实现高效、智能化的路径规划。项目不仅考虑静态环境建模,还集成了障碍物检测与避障机制,确保无人机飞行的安全性和效率。文档涵盖了从环境准备、数据处理、算法设计与实现、模型训练与预测、性能评估到GUI界面设计的完整流程,并提供了详细的代码示例。此外,项目采用模块化设计,支持多无人机协同路径规划、动态环境实时路径重规划等未来改进方向。 适合人群:具备一定编程基础,特别是熟悉MATLAB和无人机技术的研发人员;从事无人机路径规划、智能导航系统开发的工程师;对MCTS算法感兴趣的算法研究人员。 使用场景及目标:①理解MCTS算法在三维路径规划中的应用;②掌握基于MATLAB的无人机路径规划项目开发全流程;③学习如何通过MCTS算法优化无人机在复杂环境中的飞行路径,提高飞行安全性和效率;④为后续多无人机协同规划、动态环境实时调整等高级应用打下基础。 其他说明:项目不仅提供了详细的理论解释和技术实现,还特别关注了实际应用中的挑战和解决方案。例如,通过多阶段优化与迭代增强机制提升路径质量,结合环境建模与障碍物感知保障路径安全,利用GPU加速推理提升计算效率等。此外,项目还强调了代码模块化与调试便利性,便于后续功能扩展和性能优化。项目未来改进方向包括引入深度强化学习辅助路径规划、扩展至多无人机协同路径规划、增强动态环境实时路径重规划能力等,展示了广阔的应用前景和发展潜力。
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