备忘录模式简介

概念

备忘录模式(Memento Pattern)是一种行为型设计模式,它允许在不暴露对象内部状态的情况下捕获和恢复对象之前的状态。该模式通过将对象的状态封装到备忘录中,并将其保存在一个管理者类中,从而实现了对对象状态的保存和恢复。

特点

  1. 备忘录模式可以提供对象的历史状态记录和回滚功能,使得用户可以方便地返回到之前某个时间点的状态。
  2. 备忘录模式可以避免直接暴露对象内部状态给外部,保证了封装性。
  3. 备忘录模式可以简化原始对象代码结构,将负责存储和恢复状态的职责分离出去。

优点

  1. 可以灵活地保存和恢复对象的内部状态。
  2. 对象与备忘录之间解耦,增强了系统可维护性和扩展性。
  3. 提供了撤销操作或历史记录功能。

缺点

  1. 如果需要频繁保存大量备份数据,则可能会消耗较多内存资源。
  2. 如果需要保存大量备份数据,则可能会影响系统性能。

适用场景

  1. 当需要提供撤销、回滚或历史记录等功能时,可以考虑使用备忘录模式。
  2. 当需要保存对象的部分状态,以便在后续操作中恢复到之前的状态时,可以考虑使用备忘录模式。

实现方式

  1. 原始对象:负责创建并记录当前状态,并提供恢复到某个备忘录状态的方法。
  2. 备忘录:封装了原始对象的内部状态,并提供获取和设置内部状态的方法。
  3. 管理者:负责存储和管理备忘录对象。

实现代码:

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

// 备忘录类
class Memento {
    private String state;

    public Memento(String state) {
        this.state = state;
    }

    public String getState() {
        return state;
    }
}

// 原始对象类
class Originator {
    private String state;

    public void setState(String state) {
        this.state = state;
    }

    public String getState(){
        return this.state;
    }

    public Memento createMemento() { // 创建备忘录
        return new Memento(state);
    }

    public void restoreFromMemento(Memento m) { // 从备忘录中恢复状态
        this.state = m.getState();
    }
}

// 管理者类
class Caretaker {
    private List<Memento> mementos = new ArrayList<>();

    public void addMemento(Memento m) { // 添加备份到列表中
        mementos.add(m);
    }

    public Memento getMemeonto(int index) { // 获取指定索引处的备份数据
        return mementos.get(index);
    }
}

public class Main {

    public static void main(String[] args) {
        Originator originator = new Originator();
        Caretaker caretaker = new Caretaker();

        // 设置原始对象的状态
        originator.setState("State 1");
        caretaker.addMemento(originator.createMemento()); // 备份

        // 修改原始对象的状态
        originator.setState("State 2");
        caretaker.addMemento(originator.createMemento()); // 备份

        // 修改原始对象的状态
        originator.setState("State 3");

        System.out.println("Current state: " + originator.getState());

        // 恢复到备忘录1所保存的状态
        originator.restoreFromMemento(caretaker.getMemeonto(0));
        System.out.println("Restored state: " +originator.getState());
    }
}

在上述示例中,我们定义了备忘录类 Memeto、原始对象类 Originator和管理者类 Caretaker。当需要保存当前状态时,调用原始对象的创建备忘录方法,并将返回的备忘录存储在管理者中。当需要恢复到之前某个状态时,从管理者获取对应索引处的备忘录,并调用原始对象的恢复方法进行处理。

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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