Java设计模式简述

设计模式就是解决一些类似问题的方法或者手段。这里所讲解设计模式都是为了所教学员的学习,所以讲解并不一定专业,旨在用通俗的语言来表述概念。如果学员能理解设计模式其中的道理就达到了我的初衷。

本人认为学习设计模式不但要理解其中的道理,更重要的在于在自己实际开发中的应用,希望学员能自己通过摸索和锻炼来达到实际应用的目的。好了,现在开始:

策略就是解决一些问题的方法,作战有策略,做事有策略。对于我们编写程序而言其实就是所采用的算法。比如排序,我们可以采用冒泡、插入、二分查找、基数,希尔、快速等多种方式,这些方式其实就是我们所采用的策略。但我们完成一个功能的时候采用一种算法(策略),有可能以后改成另外一种策略。当我们从一个策略切换到另外一个策略的时候,只需要关系策略的改变,对于使用策略的地方并不需要关心,这就是策略模式。说得通俗的点,就是把我们所采用的算法和使用算法的地方分离,这样可以在不留任何痕迹的情况下能很容易的做到算法的切换。

我们可以举一些实用些的例子来体会策略的用法。但是在此我采用我曾经看过的一本书上的例子来讲解,以为内我感觉这个例子虽然实用性并不是很强,但是对于策略模式的理解要比一些实用的例子容易一些。当我们真正理解了策略模式,自己通过摸索在自己的应用中进行采用。

这个例子就是模拟我们小时候经常玩得一个游戏“石头、剪子、布”。我们通过这个程序模拟我们在玩这个游戏的时候出招的方式,显然,出招就是一种策略。在这里我们有两种出招方式(也就是两种策略):

第一种策略就是当我们上一次赢得话,这次就采用上一次的出招方式,如果输得话,这次随机选择一个出招方式

第二种策略相对专业,就是根据以往出招的输赢概率算出这次应该如何出招

首先我们还是列出我们所需要创建的组件
Hand:表示我们出招的手势的类(石头、剪子或者布)
IGuessType:表示我们出招策略的接口
FirstType:第一种出招策略的类
SecondType:第二种出招策略的类
Player:玩游戏的人员的类,游戏者

Hand类就是表示游戏者出招方式的类,内部封装了出招的三种方式,我们可以用3个常量来表示。
同时类中有对于出招方式的胜负判断方法和其他方法
public class Hand{
 public static final int ONE_VALUE=0;//表示石头的常量值
 public static final int TWO_VALUE=1;//表示剪子的常量值
 public static final int THREE_VALUE=2;//表示布的常量值
 public static final Hand[] hands={//封装出招的方式的数组,以后可以从此数组中提取一个特定的出招方式对象
  new Hand(ONE_VALUE),
  new Hand(TWO_VALUE),
  new Hand(THREE_VALUE),
 };
 private static final String[] names={//封装出招方式的名称,对应于每一种出招方式对象
  "石头","剪子","布"
 };
 private int handValue;//当前出招方式的数值
 private Hand(int handValue){
  this.handValue=handValue;//私有构造函数,不允许从外部创建
 }
 public static Hand getHand(int handValue){
  return hands[handValue];//通过数值取得一个特定的出招方式对象
 }
 public boolean isWin(Hand target){//当前的出招方式和参数出招方式比较,判断是否胜出
  return (judgeHand(target)==1);
 }
 public boolean isLose(Hand target){//当前的出招方式和参数出招方式比较,判断是否失败
  return (judgeHand(target)==-1);
 }
 private int judgeHand(Hand target){
  if(this.handValue==target.handValue){
   return 0;
  }else if((this.handValue+1)%3==target.handValue){
   return 1;
  }else{
   return -1;
  }
 }
 public String toString(){
  return names[handValue];//改写toString方法
 }
}

IGuessType接口出招策略的接口。实现此接口的类即是一种出招策略,通过实现此接口中的方法可以具有出招操作中的各种操作方法。
在这里策略操作主要有两个方法(当然可以根据需要增加)。首先是下一次出招方法nextHand,第二个是判断前一次出招方式的输赢方法whetherWin(boolean),
如果前一次赢则调用whetherWin(true),否则调用whetherWin(false),通过调用此方法可以记录当前出招的情况,作为下一次出招的参考
public interface IGuessType{
 public abstract Hand nextHand();
 public abstract void whetherWin(boolean win);
}

FirstType类
此类就是一个策略,它当然要实现IGuessType接口。实现nextHand和whetherWin方法。具体的出招方式要看它的nextHand实现代码。
前面已经说过,此策略就是根据上一次的输赢来决定本次的出招方式,如果上次赢,则本次按照同样的方式出招,如上次输则随机
选择一种出招方式。因为要用到随技术,所以要用到java.util.Random类,此类的实例能产生一定范围的随机数。在这里要产生0-2
的随机整数,用于在招式数组中(hands)中随机选取一个招式(Hand对象)。
import java.util.Random;
public class FirstType implements IGuessType{
 private Random random;
 private boolean won=false;//存储出招的输赢状态
 private Hand preHand;//记录前次出招的招式
 public FirstType(int seed){
  random=new Random(see);//根据随机数种子等到一个范围的随机数
 }
 public Hand nextHand(){
  if(!won){
   preHand=Hand.getHand(random.nextInt(3));//如果上次输,则随机选取一个招式
  }
  return preHand;
 }
 public void whetherWin(boolean won){
  this.won=won;
 }
}

SecondType类
此类是另外一个出招策略,同样需要实现IGuessType接口。实现其中的nextHand和whetherWin方法。其中的方法决定此种策略的具体实现。
在此策略中不会考虑前次的出招情况,而是根据一定的分析来决定下一次的出招方式。我们可根据我们的需要决定具体的分析策略,比如
通过概率的分析。
我们需要维护一个整型二维数组来存贮历史的出招获胜记录,比如用history[][]来表示,注意此二维数组的意义
history[前一次的出招][本次出招]
例如
history[0][0]=10;代表上次出石头,本次出石头获胜10次
history[0][1]=20;代表上次出石头,本次出剪刀获胜20次
history[0][2]=15;代表上次出石头,本次出布获胜15次
将三个数相加得到的结果就是45,我们可以通过随机数得到一个大于0,小于45的随机数,
如果随机数
大于0,小于10,本次出石头

大于10,小于30,本次出剪刀

大于30,小于45,本次出布
你明白其中的道理了吗?
依此类推可以得到其他的获胜次数。当然没出招一次需要重新维护history数组的数值
public class SecondType implements IGuessType{
 private Random random;
 private int preHand=0;
 private int currentHand=0;
 private int[][] history={
  {1,1,1},
  {1,1,1},
  {1,1,1},
 };
 public SecondType(int seed){
  this.random=new Random(seed);
 }
 public Hand nextHand(){
  int nowRandom=random.nextInt(getTotal(currentHand));
  int handValue=0;
  if(nwoRandom<history[currentHand][0]{
   handValue=0;
  }else if(nowRandom<history[currentHand][1]+history[currentHand][0]){
   handValue=1;
  }else{
   handValue=2;
  }
  preHand=currentHand;
  currentHand=handValue;
  return Hand.getHand(handValue);
 }
 public int getTotalWin(int preHand){//得到上次出某种招式,本次获胜的的所有招式的次数总和
  int total=0;
  for(int i=0;i<3;i++){
   total=total+history[preHand][i];
  }
  return total;
 }
 public void whetherWin(boolean won){
  if(won){
   history[preHand][currentHand]++;
  }else{
   history[preHand][(currentHand+1)%3]++;//如果当前招式输,那么两外两种招式在本次不会输
   history[preHand][(currentHand+2)%3]++;
  }
 }
}
Player类是游戏者的类,此类需要选取某种策略。
public class Player{
 private String palyerName;//游戏者名称
 private IGuessType currentType;//当前所选取的策略
 private int winCount;//记录应的次数
 private int losecount;//记录输的次数
 private int playCount;//记录玩的次数
 public Player(String playerName,IGuessType currentType){
  this.playerName=playerName;
  this.currentType=currentType;
 }
 public Hand nextHand(){
  return currentType.nextHand();//通过策略得到招式
 }
 public void win(){
  currentType.whetherWin(ture);//出招赢了
  winCount++;
  playCount++;
 }
 publc void lose(){
  currentType.whetherWin(false);//出招输了
  loseCount++;
  playCount++;
 }
 public void draw(){
  playCount++;//出招平了
 }
 public String toString(){
  return "["+playerName+":"+playCount+" games, "+winCount+" win, " + loseCount + " lose]";
 }
}

该测试了
public class MyTest{
 public static void main(String[] args[]){
  int seed1=Integer.parseInt(args[0]);
  int seed2=Integer.parseInt(args[1]);
  Player one=new Player("OnePlayer",new FirstType(seed1));
  Player two=new Player("TwoPlayer",new SecondType(seed2));
  for(int i=0;i<1000;i++){
   Hand nextHand1=one.nextHand();
   Hand nextHand2=two.nextHand();
   if(nextHand1.isWin(nextHand2)){
    System.out.println("Winner"+one);
    one.win();
    two.lose();
   }else if(nextHand1.isLose(nextHand2)){
    System.out.println("Winner"+two);
    one.lose();
    two.win();
   }else{
    System.out.println("Draw......");
    one.draw();
    two.draw();
   }
  }
  System.out.println("Total Result:");
  System.out.println(""+one);
  System.out.println(""+two);
 }
}

C语言-光伏MPPT算法:电导增量法扰动观察法+自动全局搜索Plecs最大功率跟踪算法仿真内容概要:本文档主要介绍了一种基于C语言实现的光伏最大功率点跟踪(MPPT)算法,结合电导增量法与扰动观察法,并引入自动全局搜索策略,利用Plecs仿真工具对算法进行建模与仿真验证。文档重点阐述了两种经典MPPT算法的原理、优缺点及其在不同光照和温度条件下的动态响应特性,同时提出一种改进的复合控制策略以提升系统在复杂环境下的跟踪精度与稳定性。通过仿真结果对比分析,验证了所提方法在快速性和准确性方面的优势,适用于光伏发电系统的高效能量转换控制。; 适合人群:具备一定C语言编程基础和电力电子知识背景,从事光伏系统开发、嵌入式控制或新能源技术研发的工程师及高校研究人员;工作年限1-3年的初级至中级研发人员尤为适合。; 使用场景及目标:①掌握电导增量法与扰动观察法在实际光伏系统中的实现机制与切换逻辑;②学习如何在Plecs中搭建MPPT控制系统仿真模型;③实现自动全局搜索以避免传统算法陷入局部峰值问题,提升复杂工况下的最大功率追踪效率;④为光伏逆变器或太阳能充电控制器的算法开发提供技术参考与实现范例。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的C语言算法逻辑与Plecs仿真模型同步学习,重点关注算法判断条件、步长调节策略及仿真参数设置。在理解基本原理的基础上,可通过修改光照强度、温度变化曲线等外部扰动因素,进一步测试算法鲁棒性,并尝试将其移植到实际嵌入式平台进行实验验证。
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