OCP开-闭原则

概念

开闭原则由Bertrand Meyer 于1988年提出,是指软件应该对扩展开放,对修改关闭。

 OCP开闭原则的动机:软件是变化的。 
 
OCP说明了软件设计应该尽可能地使架构稳定而又容易 满足不同的需求。 

软件设计本身所追求的目标就是封装变化、降低耦合,而 开放封闭原则正是对这一目标的最直接体现。其他的设计 原则,很多时候是为实现这一目标服务的。 

与其它设计原则的关系

其他设计原则都是开-闭原则的手段和工具,是附属于开-闭原则的。

(1)里氏代换原则:任何父类可以出现的地方,子类一定可以出现。里氏代换原则是对开-闭原则的补充,是对实现抽象化的具体步骤的规范。实现开-闭原则的关键是创建抽象化,并且从抽象化导出具体化。而从抽象化的导出要使用继承关系和里氏代换原则。一般而言,违背里氏代换原则的,也违背开-闭原则,反过来并不一定成立。

(2)依赖倒转原则:要依赖于抽象,不要依赖于实现。依赖倒转原则和开-闭原则之间是目标和手段之间的关系:要实现“开-闭”原则这个目标,就应当坚持依赖倒转原则。违背依赖倒转原则,就不可能达到开-闭原则的要求。

(3)合成/聚合复用原则:要尽量使用合成/聚合复用实现复用,而不是继承。遵守合成/聚合复用原则是实现开-闭原则的必要条件。

(4)接口隔离原则:应当为客户端提供尽可能小的单独的接口,而不是提供大的总接口。这是对一个软件实体与其他软件实体的通信的限制。遵循接口隔离原则,会使一个软件系统在功能扩展的过程中,对一个对象的修改不会影响到其他的对象。

(5)迪米特法则:一个软件实体应当与尽可能少的其他实体发生相互作用。当一个系统功能扩展时,模块如果时独立的,就不会影响到其他模块。遵守迪米特原则的系统在功能需要扩展时,会更容易地做到对修改的关闭。

先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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