C虾仔笔记 - 访问者模式

本文介绍访问者模式如何将稳定的数据结构与变化的操作分离,通过访问者模式可以避免使用复杂的if-else语句来处理不同类型的对象。适用于需要对数据结构中的对象进行多种不相关操作的情况。

访问者模式

将稳定的数据结构和易变的操作分离(解耦)。
将数据结构封装为被访问者,数据操作封装为访问者。

在被访问者的类里面加一个对外提供接待访问者的接口。

如果对数据结构中的对象进行很多不同的并且不相关的操作,而且不想让这些操作"污染"这个数据结构;
或者遍历一个存有不同类型对象的数据结构,

就考虑是否要使用访问者模式。
如果不用访问者模式,又想对不同的元素进行不同的操作,很可能要使用if-else和类型转换的组合方式。

通常,数据结构是稳定的,而访问者可变的。

实例
Android中的注解

先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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