设计模式——组合模式

11. 组合模式(Composite)

emmm这个模式跟数据结构的树状图好像也没太大区别哈。

很简单,就是对象里面有对象集。

下面的例子摘自菜鸟教程。

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
 
public class Employee {
   private String name;
   private String dept;
   private int salary;
   private List<Employee> subordinates;
 
   //构造函数
   public Employee(String name,String dept, int sal) {
      this.name = name;
      this.dept = dept;
      this.salary = sal;
      subordinates = new ArrayList<Employee>();
   }
 
   public void add(Employee e) {
      subordinates.add(e);
   }
 
   public void remove(Employee e) {
      subordinates.remove(e);
   }
 
   public List<Employee> getSubordinates(){
     return subordinates;
   }
 
   public String toString(){
      return ("Employee :[ Name : "+ name 
      +", dept : "+ dept + ", salary :"
      + salary+" ]");
   }   
}
public class CompositePatternDemo {
   public static void main(String[] args) {
      Employee CEO = new Employee("John","CEO", 30000);
 
      Employee headSales = new Employee("Robert","Head Sales", 20000);
 
      Employee headMarketing = new Employee("Michel","Head Marketing", 20000);
 
      Employee clerk1 = new Employee("Laura","Marketing", 10000);
      Employee clerk2 = new Employee("Bob","Marketing", 10000);
 
      Employee salesExecutive1 = new Employee("Richard","Sales", 10000);
      Employee salesExecutive2 = new Employee("Rob","Sales", 10000);
 
      CEO.add(headSales);
      CEO.add(headMarketing);
 
      headSales.add(salesExecutive1);
      headSales.add(salesExecutive2);
 
      headMarketing.add(clerk1);
      headMarketing.add(clerk2);
 
      //打印该组织的所有员工
      System.out.println(CEO); 
      for (Employee headEmployee : CEO.getSubordinates()) {
         System.out.println(headEmployee);
         for (Employee employee : headEmployee.getSubordinates()) {
            System.out.println(employee);
         }
      }        
   }
}
内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的多目标粒子群优化算法(MOPSO)在无人机三维路径规划中的应用。该代码实现了完整的路径规划流程,包括模拟数据生成、障碍物随机生成、MOPSO优化求解、帕累托前沿分析、最优路径选择、代理模型训练以及丰富的可视化功能。系统支持用户通过GUI界面设置参数,如粒子数量、迭代次数、路径节点数等,并能一键运行完成路径规划与评估。代码采用模块化设计,包含详细的注释,同时提供了简洁版本,便于理解和二次开发。此外,系统还引入了代理模型(surrogate model)进行性能预测,并通过多种图表对结果进行全面评估。 适合人群:具备一定MATLAB编程基础的科研人员、自动化/控制/航空航天等相关专业的研究生或高年级本科生,以及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的工程技术人员。 使用场景及目标:①用于教学演示多目标优化算法(如MOPSO)的基本原理与实现方法;②为无人机三维路径规划提供可复现的仿真平台;③支持对不同参数配置下的路径长度、飞行时间、能耗与安全风险之间的权衡进行分析;④可用于进一步扩展研究,如融合动态环境、多无人机协同等场景。 其他说明:该资源包含两份代码(详细注释版与简洁版),运行结果可通过图形界面直观展示,包括Pareto前沿、收敛曲线、风险热图、路径雷达图等,有助于深入理解优化过程与结果特性。建议使用者结合实际需求调整参数,并利用提供的模型导出功能将最优路径应用于真实系统。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值