Java设计模式 五 建造者模式 (Builder Pattern)

关于MII、RMII、GMII、RGMII、PHY、网络变压器、RJ45的硬件总结 文章目录前言一、网络传输结构及原理1.以太网的工作原理2.TCP/IP协议3.数据链路层(MAC)二、介质独立接口MII,RMII,GMII,RGMII1.MII(Media Independent interface)2.RMII(Reduced Media Independent Interface)3.GMII(Gigabit Medium Independent)4.RGMII(Reduced Gigabit Media Independent Interface)三、物理层芯片(PHY)二、使用步 阅读详情

建造者模式 (Builder Pattern) 是一种创建型设计模式,专注于构造复杂对象的过程。它将对象的创建过程分解为多个步骤,并允许以不同的方式构造对象。

建造者模式的核心在于分离对象的构造和表示,以便相同的构造过程可以创建不同的表示。它通常用于构建复杂的对象,例如具有多个部分的对象或需要按照特定顺序创建的对象。


1. 建造者模式的结构

建造者模式由以下几个核心角色组成:

  • Builder(抽象建造者): 定义创建产品各个部分的抽象接口。
  • ConcreteBuilder(具体建造者): 实现 Builder 接口,构建并装配产品的各个部分。
  • Product(产品): 表示被构造的复杂对象。
  • Director(指挥者): 负责定义构建产品的顺序,调用建造者的具体方法来构造产品。
  • Client(客户端): 通过指挥者和建造者构建产品。

2. 建造者模式的优点

  • 构造过程分离: 客户端无需知道产品内部的构造细节,构造逻辑与表示逻辑分离。
  • 可复用性高: 通过不同的具体建造者,可以创建不同的产品。
  • 灵活性强: 可以方便地添加新的建造者,符合开闭原则。

3. 建造者模式的缺点

  • 复杂性增加: 增加了更多的类和代码量。
  • 适用性受限: 适用于构造过程复杂或产品具有多个组成部分的情况,不适用于简单对象的创建。

4. 建造者模式的实现

1) 定义产品类

产品是需要构建的复杂对象,由多个部分组成。

public class Product {
    private String partA;
    private String partB;
    private String partC;

    public void setPartA(String partA) {
        this.partA = partA;
    }

    public void setPartB(String partB) {
        this.partB = partB;
    }

    public void setPartC(String partC) {
        this.partC = partC;
    }

    @Override
    public String toString() {
        return "Product [PartA=" + partA + ", PartB=" + partB + ", PartC=" + partC + "]";
    }
}
2) 定义抽象建造者接口

建造者定义了构造产品各部分的抽象接口。

public interface Builder {
    void buildPartA();
    void buildPartB();
    void buildPartC();
    Product getResult();
}
3) 实现具体建造者

具体建造者实现 Builder 接口,负责产品部件的具体创建。

public class ConcreteBuilder implements Builder {
    private Product product = new Product();

    @Override
    public void buildPartA() {
        product.setPartA("Part A from ConcreteBuilder");
    }

    @Override
    public void buildPartB() {
        product.setPartB("Part B from ConcreteBuilder");
    }

    @Override
    public void buildPartC() {
        product.setPartC("Part C from ConcreteBuilder");
    }

    @Override
    public Product getResult() {
        return product;
    }
}
4) 定义指挥者

指挥者定义了构造产品的顺序,依赖于建造者接口。

public class Director {
    private Builder builder;

    public Director(Builder builder) {
        this.builder = builder;
    }

    public Product construct() {
        builder.buildPartA();
        builder.buildPartB();
        builder.buildPartC();
        return builder.getResult();
    }
}
5) 客户端代码

客户端通过指挥者来构建产品。

public class Client {
    public static void main(String[] args) {
        Builder builder = new ConcreteBuilder();
        Director director = new Director(builder);

        Product product = director.construct();
        System.out.println(product);
    }
}

运行结果:

Product [PartA=Part A from ConcreteBuilder, PartB=Part B from ConcreteBuilder, PartC=Part C from ConcreteBuilder]

5. 建造者模式的应用场景

  • 构造复杂对象: 当需要构建由多个部分组成的复杂对象时,使用建造者模式可以简化构造逻辑。
  • 构造过程需要灵活控制: 如果需要以不同方式构造同一个对象(如不同的顺序或参数),建造者模式非常适合。
  • 需要创建不可变对象: 如 Java 中的 StringBuilder,通过一系列方法逐步构建最终对象。

6. Java 中的典型应用

  • StringBuilder: 通过链式调用的方法逐步构建字符串。
  • DOM API: 用于逐步构建 XML 或 HTML 文档。
  • Guava 的 ImmutableList.Builder 和 ImmutableMap.Builder: 构建不可变的集合。

7. 与其他设计模式的比较

  • 与工厂模式的区别:

    • 工厂模式强调创建单个对象,通常对客户端隐藏实例化逻辑。
    • 建造者模式强调创建复杂对象,并允许分步骤构造。
  • 与抽象工厂模式的区别:

    • 抽象工厂模式主要用于创建一系列相关对象,注重产品族。
    • 建造者模式用于逐步构造一个复杂对象,注重构造过程。

8. 链式调用风格的建造者模式

现代建造者模式通常采用链式调用的方式,使代码更简洁。

示例:
public class Product {
    private String partA;
    private String partB;
    private String partC;

    public static class Builder {
        private String partA;
        private String partB;
        private String partC;

        public Builder setPartA(String partA) {
            this.partA = partA;
            return this;
        }

        public Builder setPartB(String partB) {
            this.partB = partB;
            return this;
        }

        public Builder setPartC(String partC) {
            this.partC = partC;
            return this;
        }

        public Product build() {
            Product product = new Product();
            product.partA = this.partA;
            product.partB = this.partB;
            product.partC = this.partC;
            return product;
        }
    }

    @Override
    public String toString() {
        return "Product [PartA=" + partA + ", PartB=" + partB + ", PartC=" + partC + "]";
    }
}
使用:
public class Client {
    public static void main(String[] args) {
        Product product = new Product.Builder()
                .setPartA("Custom PartA")
                .setPartB("Custom PartB")
                .setPartC("Custom PartC")
                .build();
        System.out.println(product);
    }
}

运行结果:

Product [PartA=Custom PartA, PartB=Custom PartB, PartC=Custom PartC]

9. 总结

建造者模式在需要构建复杂对象时提供了一种清晰且灵活的解决方案。它可以有效分离对象的构造与表示,特别是在构建步骤繁多且需要复用的场景下,是一种非常实用的设计模式。

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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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经天纬地,格物致理 997

04-Java建造者模式 ( Builder Pattern )

1. 意图将一个复杂的构建与其表示相分离,使得同样的构建过程可以创建不同的表示2. 主要解决主要解决在软件系统中,有时候面临着”一个复杂对象”的创建工作,其通常由各个部分的子对象用一定的算法构成;由于需求的变化,这个复杂对象的各个部分经常面临着剧烈的变化,但是将它们组合在一起的算法却相对稳定3. 何时使用一些基本部件不会变,而其组合经常变化的时候4. 如何解决将变与不变分离开5. 关键代码建造者:创建和提供实例导演:管理建造出来的实例的依赖关系6. 应用实例。

深入Java世界:探索编程之美与技术深度 1257

Java设计模式--建造者模式【Builder Pattern】

昨晚回到家里,我爸爸气冲冲地跟我诉苦,“哎!,干个装修容易么?顾客啥都不懂,还非得规定装修顺序,要先贴地板砖后刷墙,到时候贴好的地砖上全是泥,哪有这么干活的?”老爸干了一辈子的装修,一切事宜由他全权负责,难免心力憔悴。但是,我仔细想了下这个事情,如果老爸签订了一个公司,公司负责接活揽活,规定装修要求,老爸只负责执行,那不就轻松了吗?于是我就想起了建造者模式。       建造者模式的定义是:将一

CoderLover 481

建造者模式(Builder Pattern)

将一个复杂的构建与其表示相分离,使得同样的构建过程可以创建不同的表示主要解决在软件系统中,有时候面临着"一个复杂对象"的创建工作,其通常由各个部分的子对象用一定的算法构成;由于需求的变化,这个复杂对象的各个部分经常面临着剧烈的变化,但是将它们组合在一起的算法却相对稳定一些基本部件不会变,而其组合经常变化的时候将变与不变分离开建造者:创建和提供实例,导演:管理建造出来的实例的依赖关系1、去肯德基,汉堡、可乐、薯条、炸鸡翅等是不变的,而其组合是经常变化的,生成出所谓的"套餐"。

u013115157的博客 862

设计模式之四:建造者模式(Builder Pattern)详解

与工厂模式相比,建造者模式在构建复杂、多步骤对象时更具优势,而工厂模式更适合简单对象的快速创建。建造者模式是一种创建型设计模式,它将一个复杂对象的构建过程与其表示分离,使得同样的构建过程可以创建不同的表示。该模式通过分步骤构建复杂对象,并允许用户通过相同的构建过程生成具有不同内部状态的对象。Director(指挥者):负责控制构建过程,通常包含一个构建方法,按特定顺序调用Builder的方法。• 当希望构造过程能够产生不同表现形式的对象(例如,不同配置的电脑、不同口味的披萨等)。

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十方来财
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