Java设计模式 六 原型模式 (Prototype Pattern)

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原型模式 (Prototype Pattern)

原型模式是一种创建型设计模式,通过复制现有对象来创建新对象,而不是直接实例化类。这种模式适用于创建成本较高的对象,或者需要重复创建相似对象的场景。

原型模式的核心思想是:
通过对象自身提供的复制方法(通常是 clone() 方法),快速生成新对象,同时保持高效和灵活。


1. 原型模式的组成

  • Prototype(原型接口): 定义一个用于复制自身的接口,通常包括 clone() 方法。
  • ConcretePrototype(具体原型类): 实现 Prototype 接口,定义具体的克隆方法。
  • Client(客户端): 通过调用原型对象的 clone() 方法创建新的对象,而不需要知道具体类的信息。

2. 原型模式的优点

  • 提高对象创建效率: 克隆比使用构造函数重新实例化对象要高效。
  • 减少耦合: 客户端不需要依赖具体类,通过原型接口即可创建对象。
  • 动态创建对象: 可以在运行时动态调整对象的状态并克隆,灵活性强。

3. 原型模式的缺点

  • 复杂性增加: 如果对象包含复杂的引用类型,可能需要处理深拷贝和浅拷贝的问题。
  • 依赖 clone() 方法: 在 Java 中,必须正确实现 clone() 方法,且需要实现 Cloneable 接口,这可能会破坏类的封装性。

4. Java 中的实现

1) 实现浅拷贝的原型模式

浅拷贝只复制对象本身及其基本类型的字段,引用类型字段仅复制引用地址。

示例代码:

class Prototype implements Cloneable {
    private String field;

    public Prototype(String field) {
        this.field = field;
    }

    public String getField() {
        return field;
    }

    public void setField(String field) {
        this.field = field;
    }

    @Override
    protected Object clone() throws CloneNotSupportedException {
        return super.clone();  // 浅拷贝
    }

    @Override
    public String toString() {
        return "Prototype [field=" + field + "]";
    }
}

public class Client {
    public static void main(String[] args) {
        try {
            // 创建原型对象
            Prototype prototype = new Prototype("Original");
            System.out.println("Original: " + prototype);

            // 克隆对象
            Prototype clonedPrototype = (Prototype) prototype.clone();
            System.out.println("Cloned: " + clonedPrototype);

            // 修改克隆对象的字段值
            clonedPrototype.setField("Cloned");
            System.out.println("After Modification:");
            System.out.println("Original: " + prototype);
            System.out.println("Cloned: " + clonedPrototype);
        } catch (CloneNotSupportedException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
}

输出:

Original: Prototype [field=Original]
Cloned: Prototype [field=Original]
After Modification:
Original: Prototype [field=Original]
Cloned: Prototype [field=Cloned]

2) 实现深拷贝的原型模式

深拷贝不仅复制对象本身,还递归复制引用类型的字段。

示例代码:

import java.io.*;

class DeepPrototype implements Serializable {
    private static final long serialVersionUID = 1L;
    private String field;
    private Reference reference;

    public DeepPrototype(String field, Reference reference) {
        this.field = field;
        this.reference = reference;
    }

    public String getField() {
        return field;
    }

    public void setField(String field) {
        this.field = field;
    }

    public Reference getReference() {
        return reference;
    }

    public void setReference(Reference reference) {
        this.reference = reference;
    }

    // 深拷贝方法
    public DeepPrototype deepClone() throws IOException, ClassNotFoundException {
        ByteArrayOutputStream bos = new ByteArrayOutputStream();
        ObjectOutputStream oos = new ObjectOutputStream(bos);
        oos.writeObject(this);

        ByteArrayInputStream bis = new ByteArrayInputStream(bos.toByteArray());
        ObjectInputStream ois = new ObjectInputStream(bis);
        return (DeepPrototype) ois.readObject();
    }

    @Override
    public String toString() {
        return "DeepPrototype [field=" + field + ", reference=" + reference + "]";
    }
}

class Reference implements Serializable {
    private static final long serialVersionUID = 1L;
    private String data;

    public Reference(String data) {
        this.data = data;
    }

    public String getData() {
        return data;
    }

    public void setData(String data) {
        this.data = data;
    }

    @Override
    public String toString() {
        return "Reference [data=" + data + "]";
    }
}

public class Client {
    public static void main(String[] args) {
        try {
            // 创建原型对象
            Reference reference = new Reference("Original Reference");
            DeepPrototype prototype = new DeepPrototype("Original Field", reference);
            System.out.println("Original: " + prototype);

            // 深拷贝
            DeepPrototype clonedPrototype = prototype.deepClone();
            System.out.println("Cloned: " + clonedPrototype);

            // 修改克隆对象的引用字段值
            clonedPrototype.getReference().setData("Modified Reference");
            System.out.println("After Modification:");
            System.out.println("Original: " + prototype);
            System.out.println("Cloned: " + clonedPrototype);
        } catch (IOException | ClassNotFoundException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
}

输出:

Original: DeepPrototype [field=Original Field, reference=Reference [data=Original Reference]]
Cloned: DeepPrototype [field=Original Field, reference=Reference [data=Original Reference]]
After Modification:
Original: DeepPrototype [field=Original Field, reference=Reference [data=Original Reference]]
Cloned: DeepPrototype [field=Original Field, reference=Reference [data=Modified Reference]]

5. 原型模式的应用场景

  • 对象创建成本较高时: 如对象初始化过程复杂,或需要大量计算。
  • 对象差异很小且需要频繁创建时: 使用克隆可以减少重复代码。
  • 需要保存对象历史状态时: 通过克隆保存对象的副本以实现备份或撤销功能。
  • 需要创建与已有对象相似的对象时: 克隆提供了一种快速复制现有对象的方法。

6. 优缺点总结

优点:
  • 性能优越: 通过克隆直接复制对象,而不需要重新构建。
  • 简化创建过程: 尤其是对于包含大量字段的对象。
  • 动态创建: 可以在运行时动态创建对象,而无需依赖类。
缺点:
  • 复杂性: 需要正确实现 clone() 方法,尤其是处理复杂对象中的深拷贝。
  • 依赖 Cloneable 接口: Java 中的 clone() 方法存在局限性,并且可能破坏封装性。
  • 潜在安全隐患: 如果对象中的字段不安全或未正确处理,可能导致意外行为。

7. 与其他模式的比较

模式主要用途与原型模式的区别
工厂方法模式通过子类决定对象创建原型模式通过克隆现有对象来创建
抽象工厂模式创建相关或依赖对象的产品族原型模式关注单个对象的复制
建造者模式分步骤构建复杂对象原型模式直接克隆对象,无需分步骤构建

8. 总结

原型模式是解决对象重复创建问题的强大工具,特别适合那些创建成本高或需要快速生成对象的场景。根据具体需求,可以选择浅拷贝或深拷贝的实现方式。尽管实现上可能会稍复杂,但它提供了灵活性和高效性,是值得掌握的重要设计模式之一。

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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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设计模式之原型模式(Prototype Pattern)

意图:用原型实例指定创建对象的种类,并且通过拷贝这些原型创建新的对象。主要解决:在运行期建立和删除原型。何时使用:1、当一个系统应该独立于它的产品创建,构成和表示时。2、当要实例化的类是在运行时刻指定时,例如,通过动态装载。3、为了避免创建一个与产品类层次平行的工厂类层次时。4、当一个类的实例只能有几个不同状态组合中的一种时。建立相应数目的原型并克隆它们可能比每次用合适的状态手工实例化该类更方便一些。如何解决:利用已有的一个原型对象,快速地生成和原型对象一样的实例。

weixin_42294716的博客 859

原型模式(Prototype Pattern)

用原型实例指定创建对象的种类,并且通过拷贝这些原型创建新的对象。在运行期建立和删除原型。当一个系统应该独立于它的产品创建,构成和表示时。当要实例化的类是在运行时刻指定时,例如,通过动态装载。为了避免创建一个与产品类层次平行的工厂类层次时。当一个类的实例只能有几个不同状态组合中的一种时。建立相应数目的原型并克隆它们可能比每次用合适的状态手工实例化该类更方便一些。利用已有的一个原型对象,快速地生成和原型对象一样的实例。实现克隆操作,在。

u013115157的博客 914

设计模式:原型模式(Prototype Pattern)java版本

摘要 原型模式是一种通过克隆现有对象来创建新实例的设计模式,适用于需要高效生成相似对象的场景。核心思想是利用原型对象的clone()方法快速复制,避免重复初始化开销。文章通过带附件的邮件示例展示了深拷贝实现,并针对在线考试系统的组卷需求,对比了传统方式和原型模式在性能上的差异。典型应用场景包括:对象创建成本高、需要大量相似实例、需保持对象独立性等。实现时需注意区分浅拷贝与深拷贝,可通过序列化或工具类简化深拷贝过程。源码示例见GitHub项目CodeDesignWork。

qq_61875563的博客 882

Java 原型模式(Prototype Pattern)

原型模式(Prototype Pattern)是一种创建型设计模式,它允许通过复制一个已有的对象来创建新对象,而无需通过构造器进行实例化。使用原型模式时,一个对象可以通过克隆其自身来生成一个新的对象,而新对象与原对象的属性和行为可以被继承。在原型模式中,我们可以通过克隆已有对象来创建新的对象,避免了对象创建的重复工作,并且能够确保新对象和原对象的一些相同属性和行为。

qq_35082497的博客 896

设计模式-原型模式(Prototype Pattern)

原型模式 定义 使用原型实例指定待创建的类型,并且通过复制这个原型实例来创建新的对象。 类型 创建型。 适用场景 类初始化需要消化非常多的资源,这个资源包括数据、硬件资源等,通过原型拷贝避免这些消耗。 通过new产生的一个对象需要非常繁琐的数据准备或者权限,这时可以使用原型模式。 难以根据类生成实例时。 一个对象需要提供给其他对象访问,而且各个调用者可能都需要修改其值时,可以考虑使用原型模式拷贝...

kaven 4591
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十方来财
十方来财 新星创作者: 编程框架技术领域 新星创作者: 编程框架技术领域
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