JAVA设计模式之模板方法模式

【Java设计模式】Java设计模式之(十三)模板方法模式(Template Method Pattern) 状态模式属于行为型模式。在模板方法模式(Template Method Pattern)中,一个抽象类公开定义了执行它的方法的方式/模板。它的子类可以按需要重写方法实现,但调用将以抽象类中定义的方式进行。 一、模板方法模式介绍 1.1 模式意图 定义一个操作中的算法的骨架,而将一些步骤延迟到子类中。模板方法使得子类可以不改变一个算法的结构即可重定义该算法的某些特定步骤。 1.2 通用类图 二、模版方法模式的应用 所有设计模式的代码实现例子都可在码云上查看哦,感兴趣的可以查看哈,码云地址:h 阅读详情

一、 模板方法模式的定义

    1、模板方法模式确实非常简单,仅仅使用了Java的继承机制,但它是一个应用非常广泛的模式。

   2、一个抽象类中,有一个主方法,再定义1...n个方法,可以是抽象的,也可以是实际的方法,定义一个类,继承该抽象类,重写抽象方法,通过调用抽象类,实现对子类的调用。

   3、主方法可以有一个或多个,一般都是有一个具体的方法来完成固定的逻辑。

   4、注意 抽象模板中的基本方法尽量设计为protected类型,符合迪米特法则,不需要暴露的属性或方法尽量不要设置为protected类型。实现类若非必要,尽量不要扩大父类中的访问权限。


二、 模板方法模式的优点

   1、封装不变部分,扩展可变部分

   2、提取公共的部分,方便我们维护

   3、行为由父类控制,子类实现


三、 模板方法模式的缺点

   按照我们的设计习惯,抽象类负责声明最抽象、最一般的事物属性和方法,实现类完成具体的事物属性和方法。但是模板方法模式却颠倒了,抽象类定义了部分抽象方法,由子类实现,子类执行的结果影响了父类的结果,也就是子类对父类产生了影响,这在复杂的项目中,会带来代码阅读的难度,而且也会让新手产生不适感。


四、 模板方法模式的使用场景

   1、多个子类有公共的方法,并且逻辑基本相同就比如我们下面这个代码

   2、重要、复杂的算法,可以把核心算法设计为模板方法,周边的相关细节功能则由各个子类实现。

   3、重构时,模板方法模式是一个经常使用的模式,把相同的代码抽取到父类中,然后约束其行为。


//抽象悍马模型

package com.example.liangshaoteng.myapplication.shejimoshizicandao.danyizhizhe.mobanfangfa;

/**
 * Created by liangshaoteng on 17-7-21.
 */

public abstract class HummerModel {
    //发动
    public abstract void start();
    //停止
    public abstract void stop();
    //喇叭
    public abstract void alarm();
    //引擎
    public abstract void enginBoom();
    //开车
    public abstract void run();
}

悍马模型都必须具有的特质:能够发动、停止,喇叭会响,引擎可以轰鸣,而且还可以停止。

public class HummerH1Model extends HummerModel {
//H1型号的悍马车鸣笛
public void alarm() {
System.out.println("悍马H1鸣笛...");
}
//引擎轰鸣声
public void engineBoom() {
System.out.println("悍马H1引擎声音是这样的...");
}
//汽车发动
public void start() {
System.out.println("悍马H1发动...");
}
//停车
public void stop() {
System.out.println("悍马H1停车...");
}
//开动起来
public void run(){
//先发动汽车
this.start();
//引擎开始轰鸣
this.engineBoom();
//然后就开始跑了,跑的过程中遇到一条狗挡路,就按喇叭
this.alarm();
//到达目的地就停车
this.stop();
}
}

看到这里大家有可能看着没有问题 , 但是我们需要思考一下这是一辆车如果是多辆车的话是不是也要这样写 我们就会发现代码重复行太高了! 所以我们要解决这个问题

注意 在软件开发过程中,如果相同的一段代码复制过两次,就需要对设计产生怀疑,架构师要明确地说明为什么相同的逻辑要出现两次或更多次。


//修改后的抽象悍马模型

package com.example.liangshaoteng.myapplication.shejimoshizicandao.danyizhizhe.mobanfangfa;

/**
 * Created by liangshaoteng on 17-7-21.
 */

public abstract class HummerModel {
    //发动
    public abstract void start();
    //停止
    public abstract void stop();
    //喇叭
    public abstract void alarm();
    //引擎
    public abstract void enginBoom();
    //开车
    public void run(){
        this.start();
        this.enginBoom();
        this.alarm();
        this.stop();
    }
}

主方法运行

public class Client {
public static void main(String[] args) {
    //XX公司要H1型号的悍马
    HummerModel h1 = new HummerH1Model();
    //H1模型演示
    h1.run();
  }
}

运行结果如下所示。
悍马H1发动...
悍马H1引擎声音是这样的...
悍马H1鸣笛...
悍马H1停车...


好了目前是没有问题啦 , 非常清晰我现在告诉你以上的代码就是模板方法模式你是不是感觉这也太简单了吧! 我都是这样写的啊! 当然你是经常使用,但是你不知道这就是模板方法模式


  

Java行为型设计模式-模板方法模式 模板方法模式是一种行为型设计模式,用于创建方法存根并将一些实现步骤推迟到子类。模板方法定义执行算法的步骤,并且可以提供默认实现,该实现可能对所有或部分子类通用。模板方法模式是软件工程中一个常用的设计模式,其定义了一个操作的算法骨架,将某些步骤推迟到子类中实现。模板方法使得子类可以不改变算法结构的情况下重定义某些步骤的具体实现。综上,在Java中,模板方法模式是一种行为型设计模式,它定义了一个算法的骨架,将某些步骤延迟到子类中实现。这样,子类可以不改变算法结构的同时,重新定义这些步骤。模板方法模式的。 阅读详情

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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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