结构型之装饰器模式(Decrator Pattern)

本文介绍了JavaIO流中装饰器模式的应用,通过分析字节流和字符流的实现,展示了如何利用装饰器模式扩展InputStream的功能,以及FileInputStream、FilterInputStream和BufferedInputStream等类的角色和关系。

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本篇文章通过分析Java IO流中的实现,学习装饰器模式。首先通过字面意思来理解,一个光秃秃的房子,通过装修改造后变得更加精致。

装饰器的作用也就在于,通过不改变原始类的定义,利用多态和继承实现对原始类的功能进行增强,使其拥有更加强大的功能。

基本组件

装饰器模式中通常包含四个基本组件:

  • Component(组件接口):所有被装饰组件及装饰器对应的接口标准,指定进行装饰的行为方法。
  • ConcreteComponent(组件实现):需要被装饰的组件,实现组件接口标准,只具备自身未被装饰的原始特性。
  • Decorator(装饰器):装饰器的高层抽象类,同样实现组件接口标准,且包含一个被装饰的组件。
  • ConcreteDecorator(装饰器实现):继承自装饰器抽象类的具体子类装饰器,可以有多种实现,在被装饰组件对象的基础上为其添加新的特性。
implements
implements
extends
«interface»
Component
+doSomthing()
ConcreteComponent
+doSomthing()
«abstract»
Decorator
-Component component
+doSomething()
ConcreteDecorator
+doSomthing()
+doSomthingExtra()

Java IO中装饰器模式的应用

Java中基本的IO流分为两大类

  • 字节流
  • 字符流

本篇文章就借助Java中字节流的实现体系分析装饰器模式的具体应用,字符流中也是类似的。

字节流中,Java将IO分为两大类,一类是用于读取数据到内存的输入流,一类是用于将内存中的数据输出的外部设备(广义上的外部设备,包括网卡、显示器、磁盘等)的输出流。

extends
extends
extends
extends
«abstract»
InputStream
FileInputStream
FilterInputStream
BufferedInputStream
InflaterInputStream

上面的类图并不没有展示出Java输入流的全貌(事实上冰山一角都算不上), 但是观察上面的类图能感受到,Java IO大量运用装饰器这种模式:

  • FileInputStream是Java提供用来对文件进行读取的类
  • FilterInputStream是一个具体的类,但是观察它的结构可以发现,用户是不能直接实例化它的,并没有提供公共的构造方法,其实该类就是装饰器模式中的核心Decorator,下面有很多对InputStream进行增强的子类
  • BufferedInputStream是Java为了读取文件时减少IO次数提供的带有缓冲的类,使用该类一次性会读取一块数据,并使用一个byte数组进行维护(利用的原理就是,对磁盘进行访问时,一次读取少量数据和一次性读取连续的大量数据性能不会有太大差距)
  • InflaterInputStream是Java zip包下的一个类,主要用于对压缩文件进行读取时的功能增强,其下还有ZipInputStream子类用于对读取zip文件时进行功能增强。

当然FilterInputStream下还有很多不同的增强类,都是对InputStream子类的增强。

总结

装饰器模式用于对原有的实现类进行功能增强而不需要改变原有类的实现,当继承结构比较复杂并且有类似的需求时可以考虑使用装饰器模式。

虽然刚开始指出了一般装饰器模式的实现,但是在具体模式实现时并没有那么死板,装饰器也是可以进行嵌套的,比如InflaterInputStream,下一次看一些别人的源代码时能够识别出来就可,这样也不会因为源代码的复杂代码结构而望而却步。(大多数时候看一些框架包括Java本身的源代码时,感觉继承体系很复杂,不知道怎么回事儿,其实大概率是因为里边的一些设计模式不太懂导致的,表面是结构复杂,实则暗藏玄机)。

内容概要:本文档详细介绍了基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,核心算法采用蒙特卡罗树搜索(MCTS)。项目旨在解决无人机在复杂三维环境中自主路径规划的问题,通过MCTS的随机模拟与渐进式搜索机制,实现高效、智能化的路径规划。项目不仅考虑静态环境建模,还集成了障碍物检测与避障机制,确保无人机飞行的安全性和效率。文档涵盖了从环境准备、数据处理、算法设计与实现、模型训练与预测、性能评估到GUI界面设计的完整流程,并提供了详细的代码示例。此外,项目采用模块化设计,支持多无人机协同路径规划、动态环境实时路径重规划等未来改进方向。 适合人群:具备一定编程基础,特别是熟悉MATLAB和无人机技术的研发人员;从事无人机路径规划、智能导航系统开发的工程师;对MCTS算法感兴趣的算法研究人员。 使用场景及目标:①理解MCTS算法在三维路径规划中的应用;②掌握基于MATLAB的无人机路径规划项目开发全流程;③学习如何通过MCTS算法优化无人机在复杂环境中的飞行路径,提高飞行安全性和效率;④为后续多无人机协同规划、动态环境实时调整等高级应用打下基础。 其他说明:项目不仅提供了详细的理论解释和技术实现,还特别关注了实际应用中的挑战和解决方案。例如,通过多阶段优化与迭代增强机制提升路径质量,结合环境建模与障碍物感知保障路径安全,利用GPU加速推理提升计算效率等。此外,项目还强调了代码模块化与调试便利性,便于后续功能扩展和性能优化。项目未来改进方向包括引入深度强化学习辅助路径规划、扩展至多无人机协同路径规划、增强动态环境实时路径重规划能力等,展示了广阔的应用前景和发展潜力。
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