8.外观模式(Facade)

本文深入探讨外观模式的概念,解释其如何提供统一接口简化复杂子系统的使用,并通过示例展示门面类如何实现这一目标。同时,阐述门面模式在实际应用中的灵活性与优势。

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1.外观模式又叫做门面模式,主要是为子系统中的一组接口提供一个一致的界面, Facade 模式定义了一个高层接口,这个接口使得这一子系统更加容易使用。

 

2.【GOF】的书中指出:在门面模式中,通常只需要一个门面类,并且此门面类只有一个实例,换言之它是一个单例类。当然这并不意味着在整个系统里只能有一个门面类,而仅仅是说对每一个子系统只有一个门面类。或者说,如果一个系统有好几个子系统的话,每一个子系统有一个门面类,整个系统可以有数个门面类。

 

3.示意图:



 

 



 

 


4.例子:

 

package com.facade;

public class RoomLight {
	
	public void start(){
		System.out.println("房间的灯开了");
	}
	
	public void close(){
		System.out.println("房间的灯关了");
	}

}



package com.facade;

public class KitchenLight {
	
	public void start(){
		System.out.println("厨房的灯开了");
	}
	
	public void close(){
		System.out.println("厨房的灯关了");
	}

}



package com.facade;

public interface Facade {
	
	void startRootLight();
	void closeRootLight();
	
	void startKitchenLight();
	void closeKitchenLight();

}



package com.facade;

public class LightFacade implements Facade{
	
	private static LightFacade f = new LightFacade();
	private  RoomLight rootLight;
	private  KitchenLight kitchenLight;
	
	
	
	
	private LightFacade(){
		rootLight = new RoomLight();
		kitchenLight = new KitchenLight();
	}
	
	public static LightFacade getLightFacade(){
		return f;
	}
	
	
	

	public void closeKitchenLight() {
		kitchenLight.close();
		
	}

	public void closeRootLight() {
		rootLight.close();
		
	}

	public void startKitchenLight() {
		kitchenLight.start();
		
	}

	public void startRootLight() {
		rootLight.start();
		
	}

}




package com.facade;

public class Client {
	
	public static void main(String[] args){
		//控制它们时还要各个new一下
		/*
		KitchenLight k = new KitchenLight();
		RoomLight r = new RoomLight();
		
		k.start();
		r.start();
		k.close();
		r.close();
		
		*/
		
		
		//做一个控制面板
		
		LightFacade f = LightFacade.getLightFacade();
		f.startKitchenLight();
		f.startRootLight();
		f.closeKitchenLight();
		f.closeRootLight();
		
	}
	


}

 
 

内容概要:本文介绍了基于SMA-BP黏菌优化算法优化反向传播神经网络(BP)进行多变量回归预测的项目实例。项目旨在通过SMA优化BP神经网络的权重和阈值,解决BP神经网络易陷入局部最优、收敛速度慢及参数调优困难等问题。SMA算法模拟黏菌寻找食物的行为,具备优秀的全局搜索能力,能有效提高模型的预测准确性和训练效率。项目涵盖了数据预处理、模型设计、算法实现、性能验证等环节,适用于多变量非线性数据的建模和预测。; 适合人群:具备一定机器学习基础,特别是对神经网络和优化算法有一定了解的研发人员、数据科学家和研究人员。; 使用场景及目标:① 提升多变量回归模型的预测准确性,特别是在工业过程控制、金融风险管理等领域;② 加速神经网络训练过程,减少迭代次数和训练时间;③ 提高模型的稳定性和泛化能力,确保模型在不同数据集上均能保持良好表现;④ 推动智能优化算法与深度学习的融合创新,促进多领域复杂数据分析能力的提升。; 其他说明:项目采用Python实现,包含详细的代码示例和注释,便于理解和二次开发。模型架构由数据预处理模块、基于SMA优化的BP神经网络训练模块以及模型预测与评估模块组成,各模块接口清晰,便于扩展和维护。此外,项目还提供了多种评价指标和可视化分析方法,确保实验结果科学可信。
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