设计模式-工厂模式

工厂模式和简单工厂模式:简单来说,工厂模式是简单工厂模式的进化版。

就像简单工厂里面提到的,查理想吃什么类型的时候,通过旺卡来获得想吃的糖果,但是如果查理想吃苹果味的和草莓味的巧克力棒,那这个时候怎么办?让旺卡找来苹果味、草莓味的巧克力棒制作师,然后给他制作。可是要是有几百种口味嘞?旺卡怎么可能记得来了?

这就是当工厂变大,功能变多的时候,简单工厂所遇到的瓶颈:

  1. 简单工厂当负责太多的功能对象转换的时候,会显得很冗杂
  2. 像写过的“开放-封闭原则”,那么每次功能添加的时候,都需要修改这个工厂,这不是很麻烦了吗?

由于这个原因,就需要引入其他的方法:

  1. 将巧克力的大类型,设置为一个工厂,然后里面有多个口味的制作师,这样旺卡就只需要记住这个大类就行了,如何他找来对应工厂的管理者,然后找来对应口味的制作师就可以了。
  2. 此时把旺卡当做一个接口,之后添加新的巧克力大类的时候,只需要继承这个接口实现功能即可。而有新的的口味产生,就只需要在工厂继承即可。

见下图(注:对应代码会一一补上,因为vs2019终于可以用了):

【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,并将其与遗传算法(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与改进中。
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