十五、备忘录模式

最新推荐文章于 2025-06-02 17:14:41 发布
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分类专栏： 设计模式
本文深入探讨了备忘录模式的概念及其应用，解释了如何在不破坏封装性的前提下，捕获并保存对象的内部状态，以便在后续需要时进行还原或撤销操作。

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备忘录（Memento）:在不破坏封装性的前提下，捕获一个对象的内部状态，并在该对象之外保存这个状态。这样以后就可将该对象恢复到原先保存的状态。备忘录模式主要用于还原或可撤销时。

C++软件设计模式之备忘录模式
捕鲸叉的专栏
01-01 1472
备忘录模式是一种行为设计模式，目的是在不破坏封装性的前提下，捕获并保存一个对象的内部状态，以便在之后可以将对象恢复到这个状态。备忘录模式的核心思想是将对象的状态保存到外部，这样对象可以在不暴露其内部结构的情况下被恢复。
备忘录模式（Memento Pattern） 1. 什么是备忘录模式？ 2. 为什么需要备忘录模式？ 3. 备忘录模式的核心概念 4. 备忘录模式的结构 5. 备忘录模式的基本实现 5.1 简单的文本
04-24
备忘录模式（Memento Pattern） 1. 什么是备忘录模式？ 2. 为什么需要备忘录模式？ 3. 备忘录模式的核心概念 4. 备忘录模式的结构 5. 备忘录模式的基本实现 5.1 简单的文本编辑器示例 6. 备忘录模式的进阶实现 6.1 ...
备忘录模式
如无必要，勿增实体。
10-02 1073
备忘录模式（Memento Pattern）是一种行为型设计模式，它允许在不破坏封装性的前提下捕获一个对象的内部状态，并在该对象之外保存这个状态。这样可以在以后将该对象恢复到原先保存的状态。备忘录模式通常用于需要撤销操作或恢复先前状态的场景，例如文本编辑器中的撤销和恢复功能。备忘录模式的核心思想是通过创建一个“备忘录”对象来存储原发器对象的内部状态，而原发器对象则负责创建和恢复备忘录。管理者（Caretaker）类负责管理这些备忘录对象，但并不了解备忘录的内容，只负责存储和检索备忘录。
Java备忘录模式详解
weixin_52242569的博客
04-03 537
需要提供撤销/重做功能需要保存对象历史状态需要实现事务回滚机制需要保存系统快照文本/图像编辑软件游戏存档系统数据库事务管理系统配置管理工作流状态保存正确使用备忘录模式可以实现灵活的状态管理，但需要注意内存和性能方面的考量。
C++ 设计模式——备忘录模式
qq_68194402的博客
08-30 1998
备忘录（Memento）模式也称为快照（Snapshot）模式，是一种行为型模式，主要用于防止数据丢失。它通过对对象的状态进行备份，以便在未来需要时可以恢复这些数据。换句话说，该模式能够将某个时间点的对象内部状态保存下来，并在必要时根据保存的内容将该对象恢复到当时的状态。备忘录模式的结构比较简单，使用频率相对较低，但在特定场景下非常有用。
设计模式-备忘录模式（Memento）
m0_51176516的博客
04-24 1746
备忘录模式（Memento Pattern）是一种软件设计模式，它允许在不破坏对象封装性的前提下，捕获一个对象的内部状态，并在该对象之外保存这个状态。这样，以后就可以将该对象恢复到原先保存的状态。该模式属于行为型模式，主要目的是提供一种可以恢复对象状态的机制。 备忘录模式主要包含两个主要角色：发起人（Originator）和备忘录（Memento）。发起人负责创建一个备忘录来记录当前时刻的内部状态，并且可以使用这个备忘录来恢复状态。而备忘录则负责存储发起人的内部状态，并防止其他对象访问备忘录的内容。
22. 备忘录模式
TinaYuNuo的博客
03-10 1285
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实现细节的情况下捕获和保存对象的内部状态，从而在未来需要时恢复对象到先前的状态。备忘录模式通过引入备忘录对象，实现了对象状态的保存与恢复，常用于实现 撤销（Undo） 功能。关键点：状态保存与恢复：在不破坏封装性的前提下，保存对象的内部状态，并在需要时恢复。封装性：备忘录对象只暴露必要的信息，确保对象内部状态的隐私性。独立性：备忘录模式将状态的保存与恢复操作与对象的核心职责分离。
Java设计模式之备忘录模式详解
季鸢的博客
06-02 1099
捕获对象内部状态并在需要时恢复，同时不破坏对象的封装性。如同游戏存档系统，允许玩家保存当前进度并在需要时回退到之前的状态。
设计模式之备忘录模式
喜欢专研
08-29 1123
备忘录模式是一种行为设计模式，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。主要组成部分1）Originator（原发器）负责创建一个包含其内部状态的备忘录对象。可以使用备忘录来恢复其先前的状态。2）Memento（备忘录）存储原发器的内部状态，并防止外部对象访问这些状态。可能会有两种类型的备忘录：一种是简单的，只存储状态；另一种是复杂的，可能包含多个状态快照。3）Caretaker（管理者）负责保存和获取备忘录对象，但不应该操作备忘录的内容。
行为型模式对比：命令模式 vs 备忘录模式
02-11 573
在软件开发中，经常需要管理对象的行为与状态，比如执行操作、撤销操作、存储状态、恢复历史等。命令模式（Command Pattern）和 备忘录模式（Memento Pattern）都是用于管理对象行为或状态的行为型设计模式（Behavioral Design Patterns），但它们的作用和使用方式有很大不同。本文将从对行为和状态的控制、动作命令与状态存储、撤销与恢复的对比等方面，详细分析命令模式 vs 备忘录模式，帮助你理解它们的区别，并在实际开发中选择合适的模式。
23种设计模式之备忘录模式
weixin_51395608的博客
12-11 1548
备忘录模式（Memento Pattern） 是一种行为设计模式，它允许在不破坏封装性的前提下，捕获一个对象的内部状态，并在该对象之外保存这个状态，以便之后可以将对象恢复到之前保存的状态。 例如，在文本编辑器软件中，用户可能会进行一系列的编辑操作，如输入文字、删除段落等。备忘录模式可以用来保存文本编辑器在各个操作阶段的状态，当用户想要撤销操作时，就可以利用保存的备忘录将文本恢复到之前的某个状态。
c# 备忘录模式
09-05
备忘录模式是一种设计模式，它允许对象在不破坏其封装性的前提下，保存和恢复其内部状态。这种模式在需要记录对象某个时间点的状态，以便于后续可以恢复到该状态时非常有用。在C#中，我们可以使用备忘录模式来实现这...
C++设计模式之备忘录模式
09-04
备忘录模式是一种设计模式，主要用于在不破坏对象封装性的前提下，捕获并保存一个对象的内部状态，以便在需要的时候恢复到原先保存的状态。这种模式常用于撤销/重做功能、游戏存档系统或者任何需要记录和恢复对象...
基于模型预测算法的含储能微网双层能量管理模型：储能优化与成本控制 MATLAB
08-23
基于模型预测算法（MPC）的含储能微网双层能量管理模型。该模型旨在解决微网环境中风电、光伏、储能设备及超级电容器的协同工作问题，特别关注储能设备的退化成本及其全寿命周期的成本优化。模型采用双层调度策略，上层EMS系统负责最小化总运行成本，下层EMS负责消除预测误差引起的波动，确保微网的稳定运行。通过MATLAB平台实现的仿真结果显示，该模型在最小化运行成本和提高运行效率方面表现出色。 适合人群：从事智能电网研究的技术人员、电力系统工程师、科研工作者及高校相关专业师生。 使用场景及目标：适用于需要优化微网能量管理的研究项目和技术应用，目标是提升微网系统的运行效率和经济性，同时降低运营成本。 其他说明：文中提供了详细的模型构建方法和仿真代码，有助于读者深入了解并应用于实际项目中。
电力系统中电压型虚拟同步发电机(VSG)仿真模型的一次调频、虚拟阻抗及无功电压补偿技术实现
08-23
电压型虚拟同步发电机（VSG）的Simulink仿真模型构建方法及其三大核心技术：一次调频、虚拟阻抗和无功电压补偿。首先阐述了一次调频的实现方式，通过MATLAB函数模拟传统发电机的惯量特性，调整虚拟惯量和阻尼系数来应对电网波动。接着解释了虚拟阻抗的作用，即在控制器内部通过数学运算实现类似实际电阻的效果，从而优化系统的动态性能。最后探讨了无功电压补偿机制，强调了PI参数整定以及前馈补偿对提高系统稳定性的重要性。文中还提供了具体的实验数据和应用场景，如突加负载时频率变化情况和容性负载切入时电压波动情况。 适合人群：从事电力系统研究的专业人士、微电网控制策略的研究人员、对逆变器控制感兴趣的工程师和技术爱好者。 使用场景及目标：适用于希望深入了解VSG仿真建模的人群，旨在帮助他们掌握一次调频、虚拟阻抗和无功电压补偿的具体实现方法，以便更好地应用于实际项目中。 其他说明：作者将完整的模型参数发布到了GitHub上，供读者下载参考。同时提出了关于多台VSG并联系统中无功环抢功率的问题作为后续讨论方向。
量子遗传算法：智能优化算法的突破与高效应用 - 智能优化
08-23
内容概要：本文深入探讨了量子遗传算法（QGA）的基本原理及其在智能优化领域的应用。首先介绍了QGA的核心概念，如量子比特的概率幅、量子叠加态以及量子旋转门操作。接着详细解释了QGA相较于传统遗传算法的优势，包括更快的收敛速度、更广泛的搜索范围和更高的求解精度。文中还提供了具体的Python代码示例来展示量子染色体的编码、观测和旋转门操作的具体实现。此外，文章讨论了适应度函数的设计对算法性能的影响，并举例说明了QGA在解决复杂多峰优化问题（如旅行商问题）中的优势。最后指出，虽然QGA在某些情况下可能会增加计算开销，但在处理高维优化问题时表现出色。 适合人群：对智能优化算法感兴趣的科研人员、研究生以及从事相关领域工作的工程师。 使用场景及目标：适用于需要解决复杂多峰优化问题的研究和工程项目，特别是在高维数据处理方面有较高要求的应用场景。目标是提高优化问题的求解效率和准确性。 其他说明：尽管量子遗传算法在特定条件下能够显著提升优化效果，但它并非万能解决方案。对于简单单峰问题，传统的遗传算法可能是更好的选择。
yolov5 + csl-label.(Oriented Object Detection)（Rotation Detection）（Rotated BBox）基于yolov5的旋转目标检测
最新发布
08-23
资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/4fa9747dfbf4 (最新版、最全版本)yolov5 + csl_label.(Oriented Object Detection)（Rotation Detection）（Rotated BBox）基于yolov5的旋转目标检测
数据结构与算法相关实现项目
08-23
主要是一些设计到数据结构与算法相关知识的问题解决
灰狼优化算法(GWO)与多种优化算法优化BP神经网络回归预测的代码对比——包括R2、MAE、MSE等评价指标
08-23
内容概要：本文详细探讨了利用灰狼优化算法（GWO）对BP神经网络进行优化的方法，并将其应用于回归预测任务。文中不仅介绍了GWO的基本原理和具体实现步骤，还展示了如何将优化后的参数应用到BP神经网络中，从而显著提高预测精度。此外，作者还对比了GWO-BP与其他几种常见优化算法（如SSA、GEO、WOA、SMA）的表现，通过多个评价指标（R2、MAE、MSE、RMSE、MAPE）进行了全面评估。结果显示，尽管GWO-BP的训练时间有所增加，但在预测精度方面表现出色。同时，代码设计采用了面向对象的方式，使得更换不同的优化算法变得非常简单。 适合人群：对机器学习尤其是神经网络优化感兴趣的科研工作者和技术爱好者。 使用场景及目标：适用于需要提高BP神经网络预测精度的研究项目，特别是在非实时更新的应用场景下。目标是帮助研究人员理解和掌握如何使用GWO来优化BP神经网络，以及如何灵活地替换其他优化算法。 其他说明：代码质量高，易于扩展和修改，提供了详细的注释和实例，便于学习和实际应用。
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