桥接模式

本文深入讲解桥接模式,一种用于分离抽象与实现的设计模式,通过实例演示如何在手机选购场景中应用,达到灵活组合不同品牌与配置的目的。

桥接模式又名桥梁模式,是一种结构型模式,个人感觉这种模式在实际中运用的比较少,是一种比较简单但不常使用的设计模式。

意图:将抽象部分与实现部分分离,使它们都可以独立的变化。

假设想要购买手机,这里有两个维度进行挑选,一个是运行内存(6G、8G),一个是手机品牌如小米、华为...。

内存代码


/**
 * 内存接口
 */
public interface Memory {
    //安装内存
    void addMemory();
}

/**
 * 6G内存
 */
class Memory6G implements Memory{

    @Override
    public void addMemory() {
        System.out.println("添加的6G内存");
    }
}

/**
 * 8G内存
 */
class Memory8G implements Memory{

    @Override
    public void addMemory() {
        System.out.println("添加的8G内存");
    }
}

手机代码

/**
 * 手机抽象类
 */
public abstract class Phone {
    //内存
    protected Memory memory;

    public void setMemory(Memory memory) {
        this.memory = memory;
    }

    /**
     * 抽象方法买手机
     */
    public abstract  void buyPhone();
}

/**
 * 小米品牌
 */
class XiaoMiPhone extends  Phone{

    @Override
    public void buyPhone() {
        memory.addMemory();
        System.out.println("购买了小米手机");

    }
}

/**
 * 华为品牌
 */
class HuaWeiPhone extends  Phone{

    @Override
    public void buyPhone() {
        memory.addMemory();
        System.out.println("购买了华为手机");

    }
}

测试运行类


public class Client {

    public static void main(String[] args) {
        //华为8G
        Phone phone = new HuaWeiPhone();
        phone.setMemory(new Memory8G());
        phone.buyPhone();

        //小米6G
        phone = new XiaoMiPhone();
        phone.setMemory(new Memory6G());
        phone.buyPhone();
    }
}

运行结果

添加的8G内存
购买了华为手机
添加的6G内存
购买了小米手机

注意事项

    桥梁模式是非常简单的,使用该模式时主要考虑如何拆分抽象和实现,并不是一涉及继承就要考虑使用该模式,那还要继承干什么呢?桥梁模式的意图还是对变化的封装,尽量把可能变化的因素封装到最细、最小的逻辑单元中,避免风险扩散。因此在进行系统设计时,发现类的继承有多层时,可以考虑使用桥梁模式。

 

【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于蒙特卡洛和拉格朗日方法的电动汽车充电站有序充电调度优化方案,重点在于采用分散式优化策略应对分时电价机制下的充电需求管理。通过构建数学模型,结合不确定性因素如用户充电行为和电网负荷波动,利用蒙特卡洛模拟生成大量场景,并运用拉格朗日松弛法对复杂问题进行分解求解,从而实现全局最优或近似最优的充电调度计划。该方法有效降低了电网峰值负荷压力,提升了充电站运营效率与经济效益,同时兼顾用户充电便利性。 适合人群:具备一定电力系统、优化算法和Matlab编程基础的高校研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车相关领域的工程技术人员。 使用场景及目标:①应用于电动汽车充电站的日常运营管理,优化充电负荷分布;②服务于城市智能交通系统规划,提升电网与交通系统的协同水平;③作为学术研究案例,用于验证分散式优化算法在复杂能源系统中的有效性。 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解蒙特卡洛模拟与拉格朗日松弛法的具体实施步骤,重点关注场景生成、约束处理与迭代收敛过程,以便在实际项目中灵活应用与改进。
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