设计模式学习笔记十四:适配器模式

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介绍

适配器(ADPATER)模式,也叫包装器(WRAPPER)模式,属于类对象结构型模式。是为了在现有功能类的基础上为客户提供匹配的接口。适配器有两种方式:对象适配器模式和类适配器模式,本文主要讲前者,后者会有单独的说明,因为个人不是很喜欢这种方式的调用。

意图:将一个类的接口转换成客户希望的另外一个接口。 Adapter模式使得原本由于接口不兼容
而不能一起工作的那些类可以一起工作(本段摘自《GoF设计模式》 4.1)。

适配器模式有几个要素:

  • 目标接口:客户直接掉用的接口;
  • 原始功能类:即被适配者,可以被复用的工具箱;
  • 适配器:实现目标接口,引入原始功能类;

应用

  • 电源适配器
  • 高清转换头
  • spring-mybatis

适用场景

现有功能大部分都能够被新的需求复用。

UML结构图:

Adapter

场景模拟

我是一家旅游网站,从事酒店出售业务。为了提高销售业绩,公司要把产品放到去哪儿网上出售,希望技术部门能实现对接。首先自营网站是有预定产品的所有相关实现的,那么开发人员要做的事情写更少、更优雅的代码完成任务。适配器就适合在这样的场景。

代码实现:

1.定义目标接口

/**
 * 客户调用的目标接口
 */
public interface HotelTarget {
    /**
     * 还有没有房间
     */
    boolean checkQuota(Integer roomId);

    /**
     * 预定房间
     * @return
     */
    boolean bookRoom(Integer roomId);
}

2.酒店适配器

/**
 * 酒店适配器
 */
public class HotelAdapter implements HotelTarget {
    private HotelBiz hotelBiz;
    public HotelAdapter(HotelBiz hotelBiz) {
        this.hotelBiz = hotelBiz;
    }
    /**
     * 还有没有房间
     */
    @Override
    public boolean checkQuota(Integer roomId) {
        return hotelBiz.getQuota(roomId) > 0;
    }

    /**
     * 预定房间
     *
     * @return
     */
    @Override
    public boolean bookRoom(Integer roomId) {
        return hotelBiz.bookRoom(roomId);
    }
}

3.被适配者

/**
 * 酒店业务逻辑类
 */
public class HotelBiz {
    /**
     * 剩余房间数
     * @param roomId
     * @return
     */
    public int getQuota(Integer roomId) {
        int quota = 1;
        System.out.println("房间ID为" + roomId + "的配额 " + quota);
        return quota;
    }

    /**
     * 下订单
     * @param roomId
     * @return
     */
    public boolean bookRoom(Integer roomId) {
        System.out.println("房间ID是" + roomId + "的订单预定成功,入住日期:2015-07-28,离店日期:2015-08-01");
        return true;
    }
}

4.调用者

/**
 * 目标客户
 */
public class Client {
    public static void main(String[] args) {
        HotelBiz hotelBiz = new HotelBiz();
        HotelTarget target = new HotelAdapter(hotelBiz);
        Integer roomId = 1234;
        boolean hasRoom = target.checkQuota(roomId);
        if (hasRoom) {
            target.bookRoom(roomId);
        }
    }
}

5.输出

房间ID为1234的配额 1
房间ID是1234的订单预定成功,入住日期:2015-07-28,离店日期:2015-08-01

另一种实现方式

其实我们也可以直接继承HotelBiz类,这样同样也可以实现,并且代码量会少很多,这个模式就是类适配器模式。乍看来会比较简单,看事情复杂度不能完全以demo为例,demo只是为了达到表达目的对现实抽象到不能再抽象的实现而已,一个系统中不是一个类在工作。同时java中是不支持多继承的,想象一下如果要想达到继承多个类的效果会有多么的麻烦。受累、被鄙视都不是一个程序员希望的。

最后的告白

上述实现就是适配器的全部了,应该是很好理解。相信很多人在写代码时候都这么写过,只是有的人不知道这个玩意的“术语”而已。对,我也写过。写到最后发现这篇文章存在的价值是作为常见23种模式的一个成员,也是还了过去的技术债。

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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七郎
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