外观模式

本文深入探讨了Facade模式的概念,解释了它如何通过统一接口简化子系统的使用,并提供了实例代码来说明其在实际编程中的应用。重点强调了如何遵循迪米特法则并确保代码的可维护性和可扩展性。

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模式定义: 为子系统中的一组接口提供一个一致的界面,Facade模式定义了一个高级接口,该接口使得这一子系统更加容易使用。


说白了,就是把不同类中的功能封装到一个类里,由客户端调用,客户端只需关心这一个封装类即可。该模式的本意,是既可以使用封装类调用默认组装规则,也可以使用具体类去自由组装。但这样其实并不符合迪米特法则,所以我改成了下面这样,只允许调用封装类,不过下面只适用于所有客户端都只使用同一种组装规则的情形。


优点:符合迪米特法则,另外如果需要修改组装顺序或增减组装元素,也不需要修改客户端代码。

#include <iostream>
 
class WearClothes
{
    void wear() { std::cout<<"穿戴衣帽"<<std::endl; }
    friend class Facade;
};
 
class WearSocks
{
    void wear() { std::cout<<"穿袜子"<<std::endl; }
    friend class Facade;
};
 
class WearShoes
{
    void wear() { std::cout<<"穿鞋子"<<std::endl; }
    friend class Facade;
};
 
struct Facade
{
    void facade()
    {
        WearClothes *p1 = new WearClothes();
        WearSocks *p2 = new WearSocks();
        WearShoes *p3 = new WearShoes();
        p1->wear();                                                 
        p2->wear();
        p3->wear();
        delete p1,p2,p3;
    }                                                       };
}
 
int main()
{
    Facade p;
    p.facade();
}

 

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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