13、装饰器模式:原理、应用与挑战

装饰器模式:原理、应用与挑战

1. 引言

在图形应用程序中,我们常常需要处理点和线等基本图形元素。数学模型中的点和线与图形界面上显示的点和线存在差异,图形对象通常包含比数学对象更多的信息。装饰器模式为解决这类问题提供了有效的方案。

2. 点和线的装饰器实现
2.1 点的装饰器

在图形应用中,数学意义上的二维点只有 x y 坐标,为了将其用于图形显示,可能需要添加额外信息,如点的大小、颜色等。一种常见的做法是使用继承,但这种方式存在一些问题。例如:

class Point
{
    public double X, Y;
}

class GPoint : Point
{
    public string Color;
}

这种继承方式会使 Point 难以转换为结构体,因为结构体是值类型,通常用于表示轻量级的数据集合。并且继承可能会导致一些不必要的成员被继承,例如 ToString() 方法,在子类中往往需要重写。

更好的做法是使用装饰器模式:

public readonly struct Point
{
    public readonly double X, Y;
}

class GPoint
{
    public Point Point;
    public string Color;
   
【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究改进中。
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