Java设计模式 七 结构型模式 (Structural Patterns)

描边盛开火玫瑰 python描边盛开火玫瑰 代码如下 import turtle as t t.setup(800,800) t.hideturtle() t.speed(11) t.penup() t.goto(50,-450) t.pensize(5) t.pencolor("black") t.seth(140) t.pendown() t.speed(10) t.circle(-300,60) t.fd(100) #jiaodu80 #1ye t.seth(10) t.fd(50) t.fillcolor("gr 阅读详情

结构型模式 (Structural Patterns) 是一种设计模式,主要关注如何通过合理组织类和对象来形成更大的结构。它解决了类与对象之间的组合或继承关系,旨在实现更高的灵活性和可扩展性,同时减少系统复杂度。

结构型模式有以下几种:


1. 适配器模式 (Adapter Pattern)

定义:
将一个类的接口转换成客户端期望的另一个接口,使原本不兼容的接口能够协同工作。

应用场景:

  • 需要复用现有类,但它的接口不符合当前需求时。
  • 不修改原有类的情况下,让新旧代码协同工作。

示例代码:

// 目标接口
public interface Target {
    void request();
}

// 适配者类(已有接口)
public class Adaptee {
    public void specificRequest() {
        System.out.println("Specific request from Adaptee.");
    }
}

// 适配器类
public class Adapter implements Target {
    private Adaptee adaptee;

    public Adapter(Adaptee adaptee) {
        this.adaptee = adaptee;
    }

    @Override
    public void request() {
        adaptee.specificRequest();
    }
}

// 客户端
public class Client {
    public static void main(String[] args) {
        Adaptee adaptee = new Adaptee();
        Target target = new Adapter(adaptee);
        target.request();
    }
}

2. 桥接模式 (Bridge Pattern)

定义:
将抽象部分与其实现部分分离,使它们可以独立变化。

应用场景:

  • 避免多层继承导致的类爆炸问题。
  • 需要将抽象和实现解耦,使它们独立变化。

示例代码:

// 实现部分接口
public interface Implementor {
    void operationImpl();
}

// 具体实现
public class ConcreteImplementorA implements Implementor {
    @Override
    public void operationImpl() {
        System.out.println("ConcreteImplementorA operation.");
    }
}

// 抽象部分
public abstract class Abstraction {
    protected Implementor implementor;

    public Abstraction(Implementor implementor) {
        this.implementor = implementor;
    }

    public abstract void operation();
}

// 扩展抽象
public class RefinedAbstraction extends Abstraction {
    public RefinedAbstraction(Implementor implementor) {
        super(implementor);
    }

    @Override
    public void operation() {
        implementor.operationImpl();
    }
}

// 客户端
public class Client {
    public static void main(String[] args) {
        Implementor implementor = new ConcreteImplementorA();
        Abstraction abstraction = new RefinedAbstraction(implementor);
        abstraction.operation();
    }
}

3. 装饰器模式 (Decorator Pattern)

定义:
动态地为对象添加新的职责,而不改变其结构。

应用场景:

  • 动态扩展对象的功能。
  • 替代继承以增强功能。

示例代码:

// 抽象组件
public interface Component {
    void operation();
}

// 具体组件
public class ConcreteComponent implements Component {
    @Override
    public void operation() {
        System.out.println("ConcreteComponent operation.");
    }
}

// 抽象装饰器
public abstract class Decorator implements Component {
    protected Component component;

    public Decorator(Component component) {
        this.component = component;
    }

    @Override
    public void operation() {
        component.operation();
    }
}

// 具体装饰器
public class ConcreteDecoratorA extends Decorator {
    public ConcreteDecoratorA(Component component) {
        super(component);
    }

    @Override
    public void operation() {
        super.operation();
        System.out.println("ConcreteDecoratorA additional operation.");
    }
}

// 客户端
public class Client {
    public static void main(String[] args) {
        Component component = new ConcreteComponent();
        Component decorator = new ConcreteDecoratorA(component);
        decorator.operation();
    }
}

4. 外观模式 (Facade Pattern)

定义:
为子系统中的一组接口提供一个统一的高层接口,使子系统更易于使用。

应用场景:

  • 简化复杂子系统的使用。
  • 需要为子系统提供单一入口点。

示例代码:

// 子系统A
public class SubsystemA {
    public void operationA() {
        System.out.println("SubsystemA operation.");
    }
}

// 子系统B
public class SubsystemB {
    public void operationB() {
        System.out.println("SubsystemB operation.");
    }
}

// 外观类
public class Facade {
    private SubsystemA subsystemA;
    private SubsystemB subsystemB;

    public Facade() {
        this.subsystemA = new SubsystemA();
        this.subsystemB = new SubsystemB();
    }

    public void operation() {
        subsystemA.operationA();
        subsystemB.operationB();
    }
}

// 客户端
public class Client {
    public static void main(String[] args) {
        Facade facade = new Facade();
        facade.operation();
    }
}

5. 享元模式 (Flyweight Pattern)

定义:
通过共享技术有效地支持大量细粒度对象。

应用场景:

  • 系统中存在大量相似对象,且这些对象可以共享状态。

示例代码:

import java.util.HashMap;
import java.util.Map;

// 抽象享元
public interface Flyweight {
    void operation(String extrinsicState);
}

// 具体享元
public class ConcreteFlyweight implements Flyweight {
    private String intrinsicState;

    public ConcreteFlyweight(String intrinsicState) {
        this.intrinsicState = intrinsicState;
    }

    @Override
    public void operation(String extrinsicState) {
        System.out.println("IntrinsicState: " + intrinsicState + ", ExtrinsicState: " + extrinsicState);
    }
}

// 享元工厂
public class FlyweightFactory {
    private Map<String, Flyweight> pool = new HashMap<>();

    public Flyweight getFlyweight(String key) {
        if (!pool.containsKey(key)) {
            pool.put(key, new ConcreteFlyweight(key));
        }
        return pool.get(key);
    }
}

// 客户端
public class Client {
    public static void main(String[] args) {
        FlyweightFactory factory = new FlyweightFactory();
        Flyweight flyweight1 = factory.getFlyweight("A");
        Flyweight flyweight2 = factory.getFlyweight("B");
        Flyweight flyweight3 = factory.getFlyweight("A");

        flyweight1.operation("X");
        flyweight2.operation("Y");
        flyweight3.operation("Z");
    }
}

6. 代理模式 (Proxy Pattern)

定义:
为其他对象提供一种代理以控制对这个对象的访问。

应用场景:

  • 控制访问权限。
  • 延迟加载。
  • 提供远程代理。

示例代码:

// 抽象主题
public interface Subject {
    void request();
}

// 真实主题
public class RealSubject implements Subject {
    @Override
    public void request() {
        System.out.println("RealSubject request.");
    }
}

// 代理
public class Proxy implements Subject {
    private RealSubject realSubject;

    @Override
    public void request() {
        if (realSubject == null) {
            realSubject = new RealSubject();
        }
        System.out.println("Proxy: Delegating request.");
        realSubject.request();
    }
}

// 客户端
public class Client {
    public static void main(String[] args) {
        Subject proxy = new Proxy();
        proxy.request();
    }
}

总结

模式作用示例
适配器模式使接口不兼容的类可以协同工作InputStreamReader
桥接模式分离抽象和实现,使两者独立变化图形库(形状与颜色)
装饰器模式动态扩展对象的功能BufferedReader
外观模式提供子系统的简化接口数据库连接管理
享元模式共享对象以减少内存使用字符对象池
代理模式控制对象访问或增加额外功能动态代理

这些模式通过不同的方式优化代码结构,使系统更加灵活、可维护。根据实际需求选择合适的模式可以有效提升代码质量。

「Debug R」在从名字空间‘XVector’中出口方法时发现了不是S4通用的函数‘parallelSlotNames’... 每当R语言版本更新,Bioconductor的版本随之更替的时候,总会有一些神奇的报错会出现,比如说下面这种。 Error: package or namespace load failed for ‘GenomicRanges’: 在从名字空间‘XVector’中出口方法时发现了不是S4通用的函数‘parallelSlotNames’ 如果读中文读不懂,我们可以把它翻译成英文。 packa... 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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java design patterns_Java Design Patterns – Structural Design Pattern – Bridge Pattern

PrefaceFilter pattern filters objects using different criteria.The criteria can be chained together through logical operations.Filter pattern is a structural pattern.Exampleimport java.util.List;impor...

weixin_33225622的博客 470

结构型设计模式解析:适配器、桥接等7种模式实战

结构型设计模式是面向对象编程中的核心概念,主要用于处理类与对象之间的组合关系。这类模式通过定义清晰的接口和层次结构,显著提升代码的可复用性和扩展性。其核心原理包括接口适配、功能扩展和结构简化等关键技术,在系统架构设计中具有重要价值。典型应用场景包括第三方库整合、跨平台开发、复杂系统封装等工程实践。适配器模式通过转换接口解决兼容性问题,桥接模式分离抽象与实现以应对多维度变化,而装饰器模式则实现了运行时功能的动态扩展。掌握这些模式能有效解决软件开发中的接口设计、系统解耦等常见挑战。

weixin_30786657的博客 316

Rust Design Patterns:Rust 设计模式、反模式与惯用法的系统化实战指南

本书(仓库 `gh_mirrors/pa/patterns`)是一份面向 Rust 开发者的设计模式、反模式与惯用法目录,把社区中零散、隐含的工程经验整理为可检索、可复用的结构化知识。本文以仓库核心引言([src/intro.md](https://link.gitcode.com/i/5d71708e137dec0b9abbe8057b524816))为骨架,结合各章节入口文档、模式模板与构建配

gitblog_00315的博客 411

设计模式教程(Design Patterns Tutorial)笔记之二 结构型模式(Structural Patterns)...

设计模式教程(Design Patterns Tutorial)笔记之二 结构型模式(Structural Patterns) 目录 ·Decorator ·WhatistheDecoratorDesignPattern? ·Sample Code ·Adapter ·Whatisth...

weixin_30814223的博客 245

设计模式

设计模式(自家学习用) 链接: link. 1、概述 设计模式(Design pattern)代表了最佳的实践,通常被有经验的面向对象的软件开发人员所采用。设计模式是软件开发人员在软件开发过程中面临的一般问题的解决方案。这些解决方案是众多软件开发人员经过相当长的一段时间的试验和错误总结出来的。 总共有 23 种设计模式。这些模式可以分为三大类:创建型模式(Creational Patterns)、结构型模式(Structural Patterns)、行为型模式(Behavioral Patterns)。 创

qq_42732957的博客 228

设计模式 组合模式(Composite Pattern)

这种结构通常包含多个层次,每个层次上的对象可以是一个独立的实体(叶节点),也可以是一个包含其他对象的容器(组合节点)。组合模式提供了一种优雅的方式来组织和操作层次结构中的对象,使得客户端可以在不知道对象具体类型的情况下操作对象集合。当希望在不同类型的对象之间提供一致的接口时,组合模式可以确保所有的对象(无论是叶子还是组合节点)都遵循相同的接口定义。当客户端代码需要以一致的方式处理单个对象和组合对象时,组合模式可以让客户端无需关心处理的是单个对象还是组合对象。客户端可以一致地对待单个对象和组合对象。

ling_zhi_xin的博客 1589

5本最佳的Java面向对象理论和设计模式的书籍

本文由 ImportNew - 唐小娟 翻译自 Javarevisited。欢迎加入翻译小组。转载请见文末要求。 对于Java程序员来说,掌握面向对象的设计理论和一些设计模式是必备技能。就像我在另一篇博客Java程序员应该知道的10个面向对象理论中提到的,不学理论就开始编程,就类似于学习一种语言而不学习字母表。市面上有很多有关面向对象理论的、设计模式的和最佳实践的,但只有很少的书真正值得我们阅读。

duguliuhu190的博客 1292
上一篇: Java设计模式 六 原型模式 (Prototype Pattern)
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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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