设计模式之代理模式

代理模式就是多一个代理类出来,替原对象进行一些操作,比如我们在租房子的时候回去找中介,为什么呢?因为你对该地区房屋的信息掌握的不够全面,希望找一个更熟悉的人去帮你做,此处的代理就是这个意思。再如我们有的时候打官司,我们需要请律师,因为律师在法律方面有专长,可以替我们进行操作,表达我们的想法。先来看看关系图:

这里写图片描述

根据上文的阐述,代理模式就比较容易的理解了,我们看下代码:

public interface Sourceable {  
    public void method();  
}  
public class Source implements Sourceable {  

    @Override  
    public void method() {  
        System.out.println("the original method!");  
    }  
}  
public class Proxy implements Sourceable {  

    private Source source;  
    public Proxy(){  
        super();  
        this.source = new Source();  
    }  
    @Override  
    public void method() {  
        before();  
        source.method();  
        atfer();  
    }  
    private void atfer() {  
        System.out.println("after proxy!");  
    }  
    private void before() {  
        System.out.println("before proxy!");  
    }  
}  

测试类:

public class ProxyTest {  

    public static void main(String[] args) {  
        Sourceable source = new Proxy();  
        source.method();  
    }  

}  

输出:
before proxy!
the original method!
after proxy!

代理模式的应用场景:
如果已有的方法在使用的时候需要对原有的方法进行改进,此时有两种办法:
1、修改原有的方法来适应。这样违反了“对扩展开放,对修改关闭”的原则。
2、就是采用一个代理类调用原有的方法,且对产生的结果进行控制。这种方法就是代理模式。
使用代理模式,可以将功能划分的更加清晰,有助于后期维护!

六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论与Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程与科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真与优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学与动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导与仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究与复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模与神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法与仿真方法拓展自身研究思路。
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