Android设计模式系列(11)--SDK源码之策略模式

策略模式其实特别简单(听到这句话,大家是不是心里一下子放松了?)。
比如排序,官方告诉大家我这里有一个排序的接口ISort的sort()方法,然后民间各尽其能,实现这个排序的方法:冒泡,快速,堆等等。
这些方法就是“不同的策略”。
然后,某个模块下,需要一个排序方法,但是暂时不能指定具体的sort方法(出于扩展的考虑),就需要使用ISort接口了。
最后,具体什么场景下,传入什么具体的sort方法,实现灵活的排序。
这就是策略模式!
下面,我们分析Android中的动画是如何使用策略模式的。

  1. 意图
    定义一系列的算法,把它们一个个封装起来,并且使它们可互相替换。
    策略模式使得算法可独立于使用它的客户而变化。

  2. 结构图和代码
    Animation不同动画的实现,主要是依靠Interpolator的不同实现而变。
    这里写图片描述
    定义接口Interpolator:

package android.animation;

/**
 * A time interpolator defines the rate of change of an animation. This allows animations
 * to have non-linear motion, such as acceleration and deceleration.
 */
public interface Interpolator {

    /**
     * Maps a value representing the elapsed fraction of an animation to a value that represents
     * the interpolated fraction. This interpolated value is then multiplied by the change in
     * value of an animation to derive the animated value at the current elapsed animation time.
     *
     * @param input A value between 0 and 1.0 indicating our current point
     *        in the animation where 0 represents the start and 1.0 represents
     *        the end
     * @return The interpolation value. This value can be more than 1.0 for
     *         interpolators which overshoot their targets, or less than 0 for
     *         interpolators that undershoot their targets.
     */
    float getInterpolation(float input);
}

我们以AccelerateInterpolator为例,实现具体的策略,代码如下:

package android.view.animation;

import android.content.Context;
import android.content.res.TypedArray;
import android.util.AttributeSet;

/**
 * An interpolator where the rate of change starts out slowly and
 * and then accelerates.
 *
 */
public class AccelerateInterpolator implements Interpolator {
    private final float mFactor;
    private final double mDoubleFactor;

    public AccelerateInterpolator() {
        mFactor = 1.0f;
        mDoubleFactor = 2.0;
    }

    /**
     * Constructor
     *
     * @param factor Degree to which the animation should be eased. Seting
     *        factor to 1.0f produces a y=x^2 parabola. Increasing factor above
     *        1.0f  exaggerates the ease-in effect (i.e., it starts even
     *        slower and ends evens faster)
     */
    public AccelerateInterpolator(float factor) {
        mFactor = factor;
        mDoubleFactor = 2 * mFactor;
    }

    public AccelerateInterpolator(Context context, AttributeSet attrs) {
        TypedArray a =
            context.obtainStyledAttributes(attrs, com.android.internal.R.styleable.AccelerateInterpolator);

        mFactor = a.getFloat(com.android.internal.R.styleable.AccelerateInterpolator_factor, 1.0f);
        mDoubleFactor = 2 * mFactor;

        a.recycle();
    }

    public float getInterpolation(float input) {
        if (mFactor == 1.0f) {
            return input * input;
        } else {
            return (float)Math.pow(input, mDoubleFactor);
        }
    }
}

其他的Interpolator实现在此不列举了。
如何在Animation模块实现不同的动画呢?
在这里我想提一个应用很广的概念:依赖注入。
在Animation模块里实现不同的动画,就是需要我们把各个Interpolator以父类或者接口的形式注入进去。
注入的方法一般是构造函数,set方法,注释等等。
我们看看animation类是怎么做的:

public abstract class Animation implements Cloneable {
    Interpolator mInterpolator;
    // 通过set方法注入   
    public void setInterpolator(Interpolator i) {
         mInterpolator = i;
     }

    public boolean getTransformation(long currentTime, Transformation outTransformation) {
        // ... ...
        // 具体调用
        final float interpolatedTime = mInterpolator.getInterpolation(normalizedTime);
        applyTransformation(interpolatedTime, outTransformation);
       // ... ...
    }

     // 缺省实现,是个小技巧,顺便提下,这个不是重点
     protected void ensureInterpolator() {
         if (mInterpolator == null) {
             mInterpolator = new AccelerateDecelerateInterpolator();
         }
     }

}

策略模式其实就是多态的一个淋漓精致的体现。

  1. 效果
    (1).行为型模式
    (2).消除了一些if…else…的条件语句
    (3).客户可以对实现进行选择,但是客户必须要了解这个不同策略的实现(这句话好像是废话,总而言之,客户需要学习成本)
    (4).代码注释中提到了缺省实现,可以让客户不了解策略,也能实现默认的策略
    (5).注入的方式有多种:构造函数,set方法,注释。配置解析等等
【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真(带说明文档)内容概要:本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开,提供了完整的仿真模型与说明文档,重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型,模拟不同类型的短路故障(如三相短路),分析系统在故障期间及切除后的动态响应,包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化,进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理,掌握暂态过程分析方法。; 适合人群:电气工程及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标:①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法;②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能;③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施(如故障清除时间优化);④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议:建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习,先理解仿真模型各模块的功能与参数设置,再运行仿真并仔细分析输出结果,尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响,从而深化对暂态稳定问题的理解。
本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过不断迭代更新自身速度与位置,并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数(例如线性核、多项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践,研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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