访问者模式(Java行为型设计模式)

从零到一:手把手教你构建工业级Modbus转MQTT网关(STM32+ESP8266实战) 本文详细介绍了如何利用STM32和ESP8266构建工业级Modbus转MQTT网关,涵盖硬件选型、代码示例、协议转换及稳定性设计。重点解析Modbus RTU与MQTT协议对接阿里云物联网平台的实战步骤,确保数据可靠传输与长期稳定运行,为工业物联网应用提供完整解决方案。 阅读详情

概述

定义:

封装一些作用于某种数据结构中的各元素的操作,它可以在不改变这个数据结构的前提下定义作用于这些元素的新的操作。

结构

访问者模式包含以下主要角色:

* 抽象访问者(Visitor)角色:定义了对每一个元素`(Element)`访问的行为,它的参数就是可以访问的元素,它的方法个数理论上来讲与元素类个数(Element的实现类个数)是一样的,从这点不难看出,访问者模式要求元素类的个数不能改变。
* 具体访问者(ConcreteVisitor)角色:给出对每一个元素类访问时所产生的具体行为。
* 抽象元素(Element)角色:定义了一个接受访问者的方法(`accept`),其意义是指,每一个元素都要可以被访问者访问。
* 具体元素(ConcreteElement)角色: 提供接受访问方法的具体实现,而这个具体的实现,通常情况下是使用访问者提供的访问该元素类的方法。
* 对象结构(Object Structure)角色:定义当中所提到的对象结构,对象结构是一个抽象表述,具体点可以理解为一个具有容器性质或者复合对象特性的类,它会含有一组元素(`Element`),并且可以迭代这些元素,供访问者访问。

案例实现

【例】给宠物喂食

现在养宠物的人特别多,我们就以这个为例,当然宠物还分为狗,猫等,要给宠物喂食的话,主人可以喂,其他人也可以喂食。

- 访问者角色:给宠物喂食的人
- 具体访问者角色:主人、其他人
- 抽象元素角色:动物抽象类
- 具体元素角色:宠物狗、宠物猫
- 结构对象角色:主人家

类图如下:

 代码如下:

/**
 * @author: xuzhilei6656
 * @create: 2022-02-15
 * @description: 抽象访问者类
 **/
public interface Person {
    /**
     * 喂猫
     * @param cat
     */
    void feed(Cat cat);

    /**
     * 喂狗
     * @param dog
     */
    void feed(Dog dog);
}
/**
 * @author: xuzhilei6656
 * @create: 2022-02-15
 * @description: 主人自己(具体访问者)
 **/
public class Owner implements Person{
    @Override
    public void feed(Cat cat) {
        System.out.println("主人喂猫。");
    }

    @Override
    public void feed(Dog dog) {
        System.out.println("主人喂狗。");
    }
}


/**
 * @author: xuzhilei6656
 * @create: 2022-02-15
 * @description: 其他人(具体访问者)
 **/
public class SomeOne implements Person{
    @Override
    public void feed(Cat cat) {
        System.out.println("其他人喂猫。");
    }

    @Override
    public void feed(Dog dog) {
        System.out.println("其他人喂狗。");
    }
}
/**
 * @author: xuzhilei6656
 * @create: 2022-02-15
 * @description: 抽象元素类
 **/
public interface Animal {
    /**
     * 接受访问者访问的方法
     * @param person
     */
    void accept(Person person);
}


/**
 * @author: xuzhilei6656
 * @create: 2022-02-15
 * @description: 宠物猫(具体元素类)
 **/
public class Cat implements Animal {
    @Override
    public void accept(Person person) {
        person.feed(this);
        System.out.println("猫吃食,喵喵喵");
    }
}


/**
 * @author: xuzhilei6656
 * @create: 2022-02-15
 * @description: 宠物狗(具体元素类)
 **/
public class Dog implements Animal {
    @Override
    public void accept(Person person) {
        person.feed(this);
        System.out.println("狗吃食,汪汪汪");
    }
}
/**
 * @author: xuzhilei6656
 * @create: 2022-02-15
 * @description: 主人家(结构对象角色)
 **/
public class Home {
    public static final List<Animal> nodeList = new ArrayList<>();

    /**
     * 访问者的活动方法,这里是喂宠物
     * @param person
     */
    public void action(Person person){
        for (Animal animal : nodeList) {
            animal.accept(person);
        }
    }

    /**
     * 添加宠物
     * @param animal
     */
    public void add(Animal animal){
        nodeList.add(animal);
    }
}
/**
 * @author: xuzhilei6656
 * @create: 2022-02-15
 * @description: 测试
 **/
public class Client {
    public static void main(String[] args) {
        //创建结构对象角色
        Home home = new Home();
        //添加具体元素角色
        home.add(new Cat());
        home.add(new Dog());
        //创建具体访问者角色
        Owner owner = new Owner();
        //访问者执行活动方法(主人喂宠物)
        home.action(owner);
        System.out.println("--------------分割线----------------");
        //其他人喂宠物
        SomeOne someOne = new SomeOne();
        home.action(someOne);
    }
}

测试结果:

 优缺点

1,优点:

* 扩展性好

  在不修改对象结构中的元素的情况下,为对象结构中的元素添加新的功能。

* 复用性好

  通过访问者来定义整个对象结构通用的功能,从而提高复用程度。

* 分离无关行为

  通过访问者来分离无关的行为,把相关的行为封装在一起,构成一个访问者,这样每一个访问者的功能都比较单一。

2,缺点:

* 对象结构变化很困难

  在访问者模式中,每增加一个新的元素类,都要在每一个具体访问者类中增加相应的具体操作,这违背了“开闭原则”。

* 违反了依赖倒置原则

  访问者模式依赖了具体类,而没有依赖抽象类。

使用场景

* 对象结构相对稳定,但其操作算法经常变化的程序。

* 对象结构中的对象需要提供多种不同且不相关的操作,而且要避免让这些操作的变化影响对象的结构。

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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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一、前言 我们在项目开发中,访问者模式的使用还是比较少的。访问者模式主要是为了将数据结构和数据操作做分离。所以我们在使用这种设计模式的时候常常会要求我们的数据结构不要轻易做出改变,它主要是我了解决稳定的数据结构和易变的操作耦合问题。 二、访问者模式 概述:表示一个作用于某对象结构中的各元素的操作。 它使你可以在不改变各元素的类的前提下定义作用于这些元素的新操作。 使用场景: 1.一...

bandenger的博客 250
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海深不见鲸
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