GOF 23设计模式之 享元模式(FlyWeight)

深入理解设计模式:享元模式(Flyweight Pattern) 在软件开发中,我们经常会遇到需要创建大量相似对象的情况。如果每个对象都独立存储所有数据,将会消耗大量内存资源,导致系统性能下降。享元模式(Flyweight Pattern)正是为解决这一问题而生的经典设计模式。本文将深入探讨享元模式的核心概念、实现原理、应用场景以及实际案例,帮助读者全面理解并掌握这一高效的对象共享技术。 阅读详情

场景:

  • 内存属于稀缺资源,不要随便浪费。如果游很多个完全相同或类似的对象,我们可以通过享元模式,节省内存。

核心

  • 享元模式以共享的方式高效地支持大量细粒度对象的重用。
  • 享元对象能做到共享的关键是区分了内部状态和外部状态。
    • 内部状态:可以共享,不会随环境变化而变化
    • 外部状态:不可以共享,会随环境变化而变化

围棋软件设计

  • 每个棋子都是一个对象,有如下属性
    1. 颜色
    2. 形状
    3. 大小
    4. 位置
  • 其中1,2,3这些是可以共享的,称之为:内部状态
  • 4 是不可以共享的,称之为外部状态

享元模式实现:

  • FlyweightFactory享元工厂类
    • 创建并管理享元对象,享元池一般设计成键值对。
  • FlyWeight抽象享元类
    • 通常是一个接口或者抽象类,声明公共方法,这些方法可以向外界提供对象的内部状态,设置外部状态。
  • ConcreteFlyWeight具体享元类
    • 为内部状态提供给成员变量进行存储
  • UnsharedConcreteFlyWeight非共享享元类
    • 不能被共享的子类可以设计为非共享享元类

享元模式实现的UML图

这里写图片描述

享元模式在开发中使用的场景:

  • 享元模式由于其共享的特性,可以在任何“池”中操作,比如:线程池、数据连接池。
  • String类的设计也是享元模式

优点

  • 极大的减少了内存中对象的数量
  • 相同或相似对象内存中只有一份,极大的节约资源,提高系统性能
  • 外部状态相对独立,不影响内部状态。

优点

  • 模式较为复杂,使程序逻辑复杂化
  • 为了节省内存,共享了内部状态,分离了外部状态,而读取外部状态使运行时间变长。用时间换取了空间。

一种实现

  • ChessFlyWeight
package com.coderbean.flyweight;

/**
 * 享元类
 * Created by Chang on 15/10/2.
 */
public interface ChessFlyWeightt {
    void setColor(String color);
    String getColor();
    void display(Coordinate c);
}


class ConcreteChess implements ChessFlyWeightt {

    private String color;

    public ConcreteChess(String color) {
        this.color = color;
    }

    @Override
    public void setColor(String color) {
        this.color = color;
    }

    @Override
    public String getColor() {
        return this.color;
    }

    @Override
    public void display(Coordinate c) {
        System.out.println("棋子颜色"+ this.color);
        System.out.println("棋子位置"+ c.getX()+"---"+c.getY());
    }
}
  • ChessFlyWeightFactory
package com.coderbean.flyweight;

import java.util.HashMap;
import java.util.Map;

/**
 * 享元工厂类
 * Created by Chang on 15/10/2.
 */
public class ChessFlyWeightFactory {
    private static Map<String, ChessFlyWeightt> map = new HashMap<String,ChessFlyWeightt>();

    public static ChessFlyWeightt getChess(String color) {
        if(map.get(color) != null) {
            return map.get(color);
        }else{
            ChessFlyWeightt cfw = new ConcreteChess(color);
            map.put(color, cfw);
            return cfw;
        }
    }
}
  • Coordinate
package com.coderbean.flyweight;

/**
 * 外部状态UnSharedConcreteFlyWeight
 * Created by Chang on 15/10/2.
 */
public class Coordinate {
    private int x,y;

    public Coordinate(int y, int x) {
        this.y = y;
        this.x = x;
    }

    public int getX() {
        return x;
    }

    public void setX(int x) {
        this.x = x;
    }

    public int getY() {
        return y;
    }

    public void setY(int y) {
        this.y = y;
    }
}
  • Client
package com.coderbean.flyweight;

/**
 * Created by Chang on 15/10/2.
 */
public class Client {
    public static void main(String[] args) {
        ChessFlyWeightt chess1 = ChessFlyWeightFactory.getChess("Black");
        ChessFlyWeightt chess2 = ChessFlyWeightFactory.getChess("Black");
        System.out.println(chess1);
        System.out.println(chess2);

        System.out.println("增加外部状态的处理=======");
        chess1.display(new Coordinate(10,10));
        chess2.display(new Coordinate(100,20));
    }
}
详细教程:如何使用elasticsearch 8.x进行向量搜索 大模型的热度使得向量数据库和embedding也成了ai领域的热门话题,有别于从头开始训练一个大模型或基于基础模型进行微调的方式,embedding检索相关上下文是对大模型进行定制的各种方法中成本最低、技术实现最便捷的方式。从技术实现的角度, 阅读详情

相关推荐

手把手教你用Nangate 45nm开源工艺库搞定数字电路仿真(附FreePDK资源)

本文详细介绍了如何使用Nangate 45nm开源工艺库进行数字电路仿真,包括环境搭建、关键文件解析、仿真环境配置及低功耗设计等实战内容。特别推荐FreePDK资源,帮助读者快速掌握从理论到实践的全流程操作,适用于学术研究和小规模数字电路设计。

weixin_30352645的博客 487

Java GoF 23种设计模式-结构型模式-享元模式(Flyweight Pattern)

文章目录一、模式定义二、模式动机三、模式结构四、单纯享元模式4.1、类图结构4.1、代码实现 一、模式定义 享元模式(Flyweight Pattern)主要用于减少创建对象的数量,以减少内存占用和提高性能。这种类型的设计模式属于结构型模式,它提供了减少对象数量从而改善应用所需的对象结构的方式。 享元模式,必须有一个工厂类对享元对象进行管理和扩展,工厂尝试重用现有的同类对象,如果未找到匹配的对象,再创建新对象。 二、模式动机 在创建大量对象时,有可能会造成内存溢出,我们把其中共同的部分抽象出来,保存在内存中

WU4566285的博客 496

深入解析Panfrost驱动:Mali-GPU开源驱动的架构与实现

本文深入解析了Panfrost驱动作为Mali-GPU开源驱动的架构与实现。从诞生背景到硬件架构演进,详细介绍了Panfrost如何突破ARM闭源策略,实现全栈支持。文章还探讨了驱动设计中的关键技术挑战与性能优化策略,为开发者提供了实用的编译部署指南和性能调优方法。

weixin_30790841的博客 551

GOF23设计模式之享元模式-Flyweight

享元模式-Flyweight Pattern简单介绍享元模式-Flyweight概述Coding内部状态和外部状态 本文简单介绍适配器模式 享元模式-Flyweight 概述 运用共享技术有效地支持大量细粒度的对象。 主要用于减少创建对象的数量,以减少内存占用和提高性能。这种类型的设计模式属于结构型模式,它提供了减少对象数量从而改善应用所需的对象结构的方式。 主要解决:在有大量对象时,有可能会造成内存溢出,我们把其中共同的部分抽象出来,如果有相同的业务请求,直接返回在内存中已有的对象,避免重新创

zhengyong14350的博客 257

解放双手,摆脱自建库的繁琐,立创EDA元件库转cadence原理图封装库实战技巧

解放双手,摆脱自建库的繁琐,立创EDA元件库转cadence原理图封装库实战技巧

u012790770的博客 3613

【WRF-Chem教程-附录 C】闪电-NOx 参数化方案详解

闪电-NOx 参数化方案详解

WW、forever的博客 974

GOF23设计模式——享元模式(Flyweight)

享元模式 元模式的结构 享元对象能做到共享的关键是区分内蕴状态(Internal State)和外蕴状态(External State)。 一个内蕴状态是存储在享元对象内部的,并且是不会随环境的改变而有所不同。因此,一个享元可以具有内蕴状态并可以共享。 一个外蕴状态是随环境的改变而改变的、不可以共享的。享元对象的外蕴状态必须由客户端保存,并在享元对象被创建之后,在需要使用的时候再传入到...

技术分享记录 478

基于Python的CT骨料图像分割与STL批量导出完整指南

本文介绍了一套完整的Python解决方案,用于CT骨料图像的分割与STL导出。针对CT图像中颗粒粘连、噪声伪影等技术难点,提出基于分水岭算法的分割策略,结合距离变换与标记控制实现颗粒分离。内容包括环境配置、数据读取与预处理、Otsu阈值分割、分水岭算法实现、表面提取与STL导出等关键步骤。教程提供详细代码及解释,帮助读者从CT体数据出发,最终生成每个颗粒的三维网格文件,便于后续定量分析和数值模拟。

huanghm88的专栏 235

GOF23设计模式之享元模式(flyweight)

一、享元模式概述   内存属于稀缺资源,不要随便浪费。如果有很多个完全相同或相似的对象,可以通过享元模式,节省内存。   享元模式核心:     (1)享元模式可以共享的、方式高效的支持大量细粒度对象的重用;     (2)享元对象能做到共享的关键是区分了内部状态和外部状态:        ①内部状态:可以共享,不会随环境变化而改变        ② 外部状态:不能共...

dcpvpf6917的博客 210

《UDS协议从入门到精通》系列——图解0x19:读取故障码信息

认识最核心的诊断服务“0x19”!!全网最强图解!一文搞懂所有常用子服务!

车载系统攻城狮 1万+

智能挂锁软件需求规格说明书(SRS)

智能挂锁系统SmartPadlockV1.0是一款融合蓝牙通信、指纹识别和远程控制技术的便携式安防设备。系统由设备端、移动App和云平台三部分组成,支持蓝牙配对(10米内)、指纹识别、OTP一次性密码等多种开锁方式,响应时间<1.5秒。产品采用SM2/SM4加密技术保障安全,日均20次使用下续航达180天,兼容iOS13+/Android8.0+系统。功能包括设备绑定、远程授权、开锁记录查询和OTA固件升级,符合个人信息保护法规要求,适用于仓储、快递柜等多场景应用。

moton2017的博客 2111

GOF23设计模式-结构型模式7-享元模式(Flyweight)

GOF23设计模式-结构型模式7-享元模式(Flyweight):使用共享技术有效的支持大量细粒度的对象

Tumbler 320

DAMMFND: Domain-Aware Multimodal Multi-view Fake News Detection

虚假新闻的泛滥不仅严重阻碍了互联网社交媒体的健康发展,还在政治、经济和社会层面造成了实际危害,凸显了自动化虚假新闻检测的重要性(Zhou 等,2015;Cui 等,2019;Zhu 等,2022a;Li 等,2024c,b,a)。现有的虚假新闻检测方法通常聚焦于特定领域的新闻,例如健康或政治领域。然而,在现实世界中,社交媒体上的新闻往往跨越多个领域,这就要求现有的虚假新闻检测方法必须考虑多域泛化(Nan 等,2021;Qi 等,2019;Zhu 等,2022b)。

qq_52053775的博客 337

[导入]C#面向对象设计模式纵横谈(12):Flyweight 享元模式(结构型模式).zip(7.86 MB)...

讲座内容: 本培训课程探讨GoF23之 Flyweight 享元模式的意图、动因、原理、应用场景与C#语言实现,以及该模式在.NET框架程序设计中的具体应用。 课程讲师: 李建忠 上海祝成信息科技有限公司 高级培训讲师 MSDN特邀讲师 .NET技术专家,C++/CLI 专栏作家。南京邮电学院毕业,历任程序员,高级程序员,开发主管。现为上海祝成科技软件架构师,高级培训讲师。译著Micros...

weixin_30390075的博客 69

假人有限元模型

假人模型,车辆碰撞假人有限元模型,适合做乘员安全的研究者利用

数学建模模型总结

这是本人在两年内准备参加数学建模竞赛搜集到的模型资料,已经经过了本人的筛选和整理,希望能够对准备参加数学建模竞赛的学弟学妹们提供一些帮助!

结构型模式总结

                       结构型模式总结 GoF23种设计模式中结构型设计模式有7种,分别是: Adapter适配器模式、 Bridge桥接模式、 Composite组合模式、 Decorator装饰模式、 Facade外观模式、 Flyweight享元模式 和 Proxy代理模式。 设计模式 GoF的描述 理解 ...

jangta的专栏 141

深度学习工具包 DeepLearningToolbox

深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

结构型设计模式

转自:http://www.cnblogs.com/kid-li/archive/2006/11/11/557359.html 结构型设计模式是从程序的结构上解决模块之间的耦合问题(好像是句废话),GoF23种设计模式中结构型设计模式有7种,分别是:Adapter适配器模式、Bridge桥接模式、Composite组合模式、Decorator装饰模式、Facade外观模式、Flyweight享元模

Mr.Steven 专注于Java 211

汉书HE8,好用的汇编代码编写工具

汉书HE8,好用的汇编代码编写工具早期编写汇编代码所用功能强大

GoF23种设计模式之结构型模式之享元模式

一、概述          运用共享技术有效地支持大量细粒度的对象。 二、适用性 1.当一个应用程序使用了大量的对象的时候。 2.由于使用大量的独享而造成很大的存储开销的时候。 3.对象的大多数状态都可变为外部状态的时候。 4.如果删除对象的外部状态,那么可以用相对较少的共享独享取代很对组对象的时候。 5.应用程序不依赖于对象标识的时候。由于享元模式对象可以被共享,对于概念上明显有别

leverli的专栏 1493

11/23 享元模式Flyweight Pattern

享元模式(Flyweight Pattern) 主要用于减少创建对象的数量,以减少内存占用和提高性能。这种类型的设计模式属于结构型模式,它提供了减少对象数量从而改善应用所需的对象结构的方式。 运用共享技术有效地支持大量细粒度的对象,主要解决存在大量对象时,有可能会造成的内存溢出,我们把其中共同的部分抽象出来,如果有相同的业务请求,直接返回在内存中已有的对象,避免重新创建。 应用场景 系统中有大量对象 这些对象消耗大量内存。 这些对象的状态大部分可以外部化。 这些对象可以按照内蕴状态分为很多组,当把外蕴对象

XiaoCai 1622

Java 中的 23 种设计模式详解

项目中合理的运用设计模式可以完美的解决很多问题,每种模式在现在中都有相应的原理来与之对应,每一个模式描述了一个在我们周围不断重复发生的问题,以及该问题的核心解决方案,这也是它能被广泛应用的原因。,共十一种:策略模式、模板方法模式、观察者模式、迭代子模式、责任链模式、命令模式、备忘录模式、状态模式、访问者模式、中介者模式、解释器模式。,共七种:适配器模式、装饰器模式、代理模式、外观模式、桥接模式、组合模式、享元模式。,共五种:工厂方法模式、抽象工厂模式、单例模式、建造者模式、原型模式。

微笑听雨 7万+

分与合:重新读懂 GoF 23 种设计模式

本文从"分与合"的视角重新解读GoF 23种设计模式。软件设计中,"分"用于解耦和隔离变化,"合"旨在统一入口和复用资源。设计模式可分为三类:11个"分"模式(如Bridge分离抽象与实现、Strategy分派算法),7个"合"模式(如Singleton归并实例、Facade统一接口),以及5个"分合一体"模式(如Composite同时实现分解与组合)。这种分类方式揭示了设计模式的本质思想:在适当层面进行分离或组合,以平衡灵活性与复杂性。文章通过清晰图表和典型示例,展示了每种模式如何体现分合原则。

d3y1`5 81_09 618

设计模式之享元模式(Flyweight)摘录

设计模式之享元模式(Flyweight)摘录

网络资源是无限的 2687

Gof23设计模式之享元模式

运用共享技术来有效地支持大量细粒度对象的复用。它通过共享已经存在的对象来大幅度减少需要创建的对象数量、避免大量相似对象的开销,从而提高系统资源的利用率。

m0_55993923的博客 223

【C#设计模式】11.享元模式(Flyweight Pattern)【结构型】

1.1 动机(Motivate) 在软件系统中,采用纯粹对象方案的问题在于大量细粒度的对象会很快充斥在系统中,从而带来很高的运行时代价——主要指内存需求方面的代价。如何在避免大量细粒度对象问题的同时,让外部客户程序仍然能够透明地使用面向对象的方式来进行操作? 1.2 意图(Intent) 运用共享技术有效地支持大量细粒度的对象。       ——《设计模式》GoF ............

星Yeah 的博客 2111

GOF设计模式

设计模式的使用: 首先,设计模式有其应用的场合,不相宜的场合乱用设计模式有害无益;其次,设计模式主要解决对象之间相互通信、 相互依赖的结构关系。 在描述一个设计模式时,至少需要包含四个方面:模式名称(Pattern name)、问题(Problem)、解决方案(Solution)、效果(Consequence)。 设计模式要有自己的名称。 设计模式的目的就是解决问题。 ...

程序员杂谈 7757

23种设计模式 2 结构型模式 之2.5 flyweight 享元模式

享元模式简单讲解

刀法孜然的博客 804
上一篇: GOF 23设计模式之 外观模式 迪米特法则
下一篇: GOF 23 设计模式之 责任链模式(Chain Of Responsibility)
coderbean
博客等级 码龄11年 12粉丝 84原创
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值