C++小游戏 Who_Is_The_Suspect?

本文分享了一个约1000行的C++小游戏开发经验,包括单例模式的应用、C++11多线程及互斥量的使用、类图设计的重要性等。作者还讨论了项目中遇到的一些挑战,如类职责划分不清导致的bug查找困难。

1000来行的C++小游戏,
最近写了两个这种项目了。比较尴尬的行数,因为设计模式的作用在这种规模下不明显,各种内存泄漏和耦合的问题也显现不出来。但是还是学到了一些东西的。
1.使用了单例模式,以前只写过Java的单例,C++因为静态变量赋值和Java不一样(必须在类外显式地带类型定义),所以单例模式也是不一样的;
2.使用 了C++11多线程和互斥量,用来实现NPC的自由走动,在不同回合锁住;
3.类图的设计有点问题,这到后面才发现,Location类的封装太弱了,各个类的职责不够明确,导致找bug的时候比较麻烦,可想而知如果后面再增加一两千行就更难维护;
4.边界问题没有界定好,导致总是跨界访问报错,这也是类设计的问题,没有在开始想好;
5.尽量使用了C++11的特性

项目链接:点这里 欢迎Star
刚开始画的类图如下:
在这里插入图片描述
我做完之后的项目目录:
在这里插入图片描述

单例模式的一个实现。

#include "Detective.h"
#include<string.h>

Detective* Detective::uniqueDetective = nullptr; //唯一的初始化方法
Detective::Detective(){}
Detective* Detective::getInstance(string name, string description) {
	if (uniqueDetective == nullptr) {
		uniqueDetective = new Detective();
		uniqueDetective->setName(name);
		uniqueDetective->setDescription(description);
	}
	return uniqueDetective;
}
#pragma once
#include <vector>

#include "Person.h"

/*
* @ClassName : Detective
* @Auther : treblez
* @E-Mail : treblez@126.com 
* @Date : 2020/11/04
* @Description : Use the singleton pattern to get the only Detective object
*/

class Detective :
	public Person
{
private:
	vector<string> note;
	static int a;
	static Detective* uniqueDetective;
	Detective();
public:
	static Detective* getInstance(string,string);
};

【负荷预测】基于VMD-CNN-LSTM的负荷预测研究(Python代码实现)内容概要:本文介绍了基于变分模态分解(VMD)、卷积神经网络(CNN)和长短期记忆网络(LSTM)相结合的VMD-CNN-LSTM模型在负荷预测中的研究与应用,采用Python代码实现。该方法首先利用VMD对原始负荷数据进行分解,降低序列复杂性并提取不同频率的模态分量;随后通过CNN提取各模态的局部特征;最后由LSTM捕捉时间序列的长期依赖关系,实现高精度的负荷预测。该模型有效提升了预测精度,尤其适用于非平稳、非线性的电力负荷数据,具有较强的鲁棒性和泛化能力。; 适合人群:具备一定Python编程基础和深度学习背景,从事电力系统、能源管理或时间序列预测相关研究的科研人员及工程技术人员,尤其适合研究生、高校教师及电力行业从业者。; 使用场景及目标:①应用于日前、日内及实时负荷预测场景,支持智慧电网调度与能源优化管理;②为研究复合型深度学习模型在非线性时间序列预测中的设计与实现提供参考;③可用于学术复现、课题研究或实际项目开发中提升预测性能。; 阅读建议:建议读者结合提供的Python代码,深入理解VMD信号分解机制、CNN特征提取原理及LSTM时序建模过程,通过实验调试参数(如VMD的分解层数K、惩罚因子α等)优化模型性能,并可进一步拓展至风电、光伏等其他能源预测领域。
【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)内容概要:本文研究了一种基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法(OCSSA)优化变分模态分解(VMD)参数,并结合卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)的轴承故障诊断模型。该方法利用西储大学轴承数据集进行验证,通过OCSSA算法优化VMD的分解层数K和惩罚因子α,有效提升信号去噪与特征提取能力;随后利用CNN提取故障特征的空间信息,BiLSTM捕捉时间序列的长期依赖关系,最终实现高精度的轴承故障识别。整个流程充分结合了智能优化、信号处理与深度学习技术,显著提升了复杂工况下故障诊断的准确性与鲁棒性。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习及MATLAB编程基础的研究生、科研人员及从事工业设备故障诊断的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决传统VMD参数依赖人工经验选择的问题,实现自适应优化;②构建高效准确的轴承故障诊断模型,适用于旋转机械设备的智能运维与状态监测;③为类似机电系统故障诊断提供可借鉴的技术路线与代码实现参考。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注OCSSA算法的设计机制、VMD参数优化过程以及CNN-BiLSTM网络结构的搭建与训练细节,同时可尝试在其他故障数据集上迁移应用以加深理解。
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