设计模式之适配器模式

适配器模式我第一次接触的时候是在刚入大学的时候自学安卓接触到的,当初c语言还没学多少,感觉一头雾水,现在趁着学设计模式,把这部分知识补一下,大牛勿喷。


百度百科说,适配器模式(有时候也称包装样式或者包装)将一个类的接口适配成用户所期待的。

综上,适配器模式:原本的接口不能直接使用在用户写的代码(数据参数不同之类的原因),用户想办法使得该接口可以被适配使用,这种模式是叫适配器模式。

这一点挺重要,因为我问一些同学适配器模式是什么的时候,他们毫不犹豫说,不就是委托嘛!天真的我还信了半个小时看完书之后立刻咆哮,欺负我读书少!委托和适配器并没有关系,委托一般就是当某个事件发生时通知相关的类进行处理(这是一对一的),适配器就是适配,写个中间类。


对象适配器

适配类在类中实例化一个所需适配类的对象,并调用此对象的方法实现适配


<p><span style="color:rgb(63,127,95);">//</span><span style="color:rgb(63,127,95);">被适配的<span style="font-family:Times New Roman;">adaptee</span></span></p><p>public class Adaptee {</p><p>	public int bigger(int a, int b) {</p><p>		</p><p>		return Math.max(a, b);</p><p>	}</p><p>}</p><p><span style="color:rgb(63,127,95);">//</span><span style="color:rgb(63,127,95);">适配器<span style="font-family:Times New Roman;">Adapter</span></span></p><p>public class ObjectAdapter implements ObjectTarget{</p><p>	private Adaptee bigger = new Adaptee();</p><p>	</p><p>	public char bigger(char a,char b) {</p><p>		return (char)bigger.bigger((int) a, (int) b);</p><p>	}</p><p>}</p><p><span style="color:rgb(63,127,95);">//</span>客户期待得到的接口</p><p>public interface  ObjectTarget {</p><p>	public char bigger(char a,char b);</p><p>}</p><p>
</p>






类适配器

类适配器,ClassAdapter类既继承了 Adaptee (被适配类),也实现了 通用 target接口


//	类适配器
	public class ClassAdapter extends Adaptee implements Target{
	public char bigger(char a, char b) {
		return (char) bigger((int)a,(int)b);
	}
}
//被适配的adaptee
public class Adaptee {
	public int bigger(int a, int b) {
		
		return Math.max(a, b);
	}
}

//客户期待获得的接口
public interface  Target{
	public char bigger(char a,char b);
}




内容概要:本文档详细介绍了基于MATLAB实现多目标差分进化(MODE)算法进行无人机三维路径规划的项目实例。项目旨在提升无人机在复杂三维环境中路径规划的精度、实时性、多目标协调处理能力、障碍物避让能力和路径平滑性。通过引入多目标差分进化算法,项目解决了传统路径规划算法在动态环境和多目标优化中的不足,实现了路径长度、飞行安全距离、能耗等多个目标的协调优化。文档涵盖了环境建模、路径编码、多目标优化策略、障碍物检测与避让、路径平滑处理等关键技术模块,并提供了部分MATLAB代码示例。 适合人群:具备一定编程基础,对无人机路径规划和多目标优化算法感兴趣的科研人员、工程师和研究生。 使用场景及目标:①适用于无人机在军事侦察、环境监测、灾害救援、物流运输、城市管理等领域的三维路径规划;②通过多目标差分进化算法,优化路径长度、飞行安全距离、能耗等多目标,提升无人机任务执行效率和安全性;③解决动态环境变化、实时路径调整和复杂障碍物避让等问题。 其他说明:项目采用模块化设计,便于集成不同的优化目标和动态环境因素,支持后续算法升级与功能扩展。通过系统实现和仿真实验验证,项目不仅提升了理论研究的实用价值,还为无人机智能自主飞行提供了技术基础。文档提供了详细的代码示例,有助于读者深入理解和实践该项目。
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