java 外观设计模式

ROS入门(一)——ROS安装(vmware16+ubuntu20.04+ROS-Noetic) 嵌套:ROS可以在Ubuntu上运行,Ubuntu在虚拟机Vmware中安装。 从 虚拟机vmware安装→ubuntu安装→ros安装,逐步介绍安装ROS环境的过程。整个过程是我一步步跟着各种博客安装实现的,亲测可行。 版本: Vmware :Vmware Workstation16 Ubuntu :20.04 ROS :Noetic 其中vmware直接载当前最新版本就好,而ubuntu的版本要注意一下。 在ROS官网(cn - ROS Wiki),我们进入到ROS安装的步骤界面,可以看.. 阅读详情

外观模式也叫门面模式,属于结构性模式,外观模式还是比较好理解的,平时使用也比较常见

定义:

外观模式是隐藏了系统的复杂性,能够为子系统中的一组接口提供一个统一的接口

举例

我们做Android图片加载是必不可少的, 当然我们都是使用了第三方的框架,比如glide,图片内存缓存一般是先从内存中找,内存没有然后从本地找,本地再没有就从网络去下载图片,现在用代码来说明,先定义一个缓存的接口

package com.facede.v1;
import com.facede.Bitmap;

public interface IMemoryCache {
    Bitmap load(String url);
}

内存加载实现类

package com.facede.v1.impl;
import com.facede.Bitmap;
import com.facede.v1.IMemoryCache;

public class MemoryCacheImpl implements IMemoryCache {
    @Override
    public Bitmap load(String url) {
        return null;
    }
}

本地加载实现类

package com.facede.v1.impl;
import com.facede.Bitmap;
import com.facede.v1.IMemoryCache;

public class DiskCacheImpl implements IMemoryCache {
    @Override
    public Bitmap load(String url) {
        return null;
    }
}

网络下载

package com.facede.v1.impl;
import com.facede.Bitmap;
import com.facede.v1.IMemoryCache;

public class NetDownLoad implements IMemoryCache {
    @Override
    public Bitmap load(String url) {
        return null;
    }
}

由于我没有在Android环境下写,所以Bitmap类是我自己随便定义的,大概意思就行,那我们再写个Test类去测试下

package com.facede.v1.impl;
import com.facede.v1.IMemoryCache;

public class Test {
    private static final String URL = "http://www.baidu.com";
    public static void main(String[] args) {
        IMemoryCache memoryCache = new MemoryCacheImpl();
        IMemoryCache diskCacheImpl =  new DiskCacheImpl();
        IMemoryCache netDownLoad = new NetDownLoad();

        if(memoryCache.load(URL)==null){
            if(diskCacheImpl.load(URL)==null){
                netDownLoad.load(URL);
            }
        }else{//省略...

        }
    }
}

大概是这样,然后看看UML类图,

你会发现上层(也就是Test,其实就是调用方)也持有三个具体的实现类,这样如果要修改的话,就必须要在上层去修改代码,那我们使用外观模式在中间隔离一层,

package com.facede.v1;
import com.facede.v1.impl.DiskCacheImpl;
import com.facede.v1.impl.MemoryCacheImpl;
import com.facede.v1.impl.NetDownLoad;

public class Facede {
    IMemoryCache memoryCache ;
    IMemoryCache diskCacheImpl ;
    IMemoryCache netDownLoad ;
    public Facede(){
        memoryCache = new MemoryCacheImpl();
        diskCacheImpl =  new DiskCacheImpl();
        netDownLoad = new NetDownLoad();
    }
    public void loadBitmap(String url){
        if(memoryCache.load(url)==null){
            if(diskCacheImpl.load(url)==null){
                netDownLoad.load(url);
            }
        }else{//省略...

        }
    }
}

测试类

package com.facede.v1.impl;
import com.facede.v1.Facede;
import com.facede.v1.IMemoryCache;

public abstract class Test implements IMemoryCache {
    private static final String URL = "http://www.baidu.com";

    public static void main(String[] args) {
        Facede facede = new Facede();
        facede.laodBitmap(URL);
    }
}

现在再来看看UML类图

现在发下,上层(Test)就单单和外观类Facede打交道,和具体的实现类没有任何交集,再来看下外观模式的定义

外观模式是隐藏了系统的复杂性,能够为子系统中的一组接口提供一个统一的接口

Facede类其实就是起到了隐藏了系统的复杂性, 提供了统一的访问接口就是loadBimap,里面具体如何实现,上层完全不知道

外观模式优缺点

优点

1:对客户端(上层或者调用方)屏蔽了子系统组件,符合设计模式中的单一职责原则。

2:实现了客户端和子系统的松散耦合,使得子系统个变化不会影响到调用它的客户端,只需要改变外观类即可。

3:一个子系统的变化不会影响到另一个子系统,子系统内部变化也不会影响到外观对象

缺点

外观模式最大的缺点在于违背了“开闭原则”,当增加新的子系统或者移除子系统时需要修改外观类,可以通过引入抽象外观类在一定程度上解决该问题,客户端针对抽象外观类进行编程

 

配置 SAP Web Dispatcher 的实战指南:打通 SAP Fiori、SAP Gateway 与前端系统的关键一跳 SAP Web Dispatcher 在 Fiori 架构中扮演关键角色,作为统一入口处理 HTTPS 请求、实现安全代理和流量分发。它将分散在不同系统的访问路径统一收口,解决浏览器同源策略限制,集中管理 HTTPS 终止和客户端信息传递。典型配置中,Web Dispatcher 监听 443 端口,根据路径将 OData 请求转发至 Gateway 系统,静态资源请求送至前端服务器。SSL 相关配置(如 PSE 文件)确保安全通信,而路由规则(wdisp/system_xx)决定请求转发目标。实施时需注意 阅读详情

相关推荐

制造业信息化的现实困局与未来展望:从基础到数字化的挑战与机遇

随着全球科技的发展和市场竞争的加剧,制造业的转型升级成为企业必须面临的挑战。在信息化和数字化的浪潮下,许多企业试图通过技术创新来提升自身竞争力。然而,现实情况是,绝大部分制造业企业的基本信息化都尚未完成,更遑论复杂的数字化。那么,制造业在信息化进程中面对哪些阻碍?未来又该如何实现从基础信息化到数字化的转型?

Yz2024的博客 2983

Java外观模式源码剖析及使用场景

外观模式(Facade Pattern)是一种结构型设计模式,它为子系统中的一组接口提供了一个统一的高层接口,使得子系统更加容易使用。外观模式定义了一个高层接口,这个接口使得这一子系统更加容易使用。简化系统的调用复杂性。通过外观模式,客户端可以只需调用外观类中的方法就可以完成复杂的操作,无需深入了解子系统的内部工作机制。减小系统的编译依赖。通过外观模式,客户端只需要与外观类发生编译依赖,而无须与子系统的其他模块发生直接依赖。有利于体系结构的拓展。

记录点点滴滴 1339

Fanuc机器人的坐标变换矩阵的研究2

一、Funuc用户坐标系的介绍 二、用户坐标系与世界坐标系的坐标转换 三、 以用户坐标系1为基础旋转变换后的用户坐标系 四、关于点的WPR的含义 4.1:点在用户坐标系和世界坐标系下的坐标关系 4.2 通过转换矩阵返回去推导WPR

qq_34047402的博客 1524

外观设计模式

外观设计模式 一、外观设计模式 1、介绍 外观模式(Facade),也叫“过程模式”。 外观模式定义了一个高层接口,用以屏蔽内部子系统的细节,使得客户端只需跟这个接口发生调用,而无需关心这个子系统的内部细节。简化了客户端操作。 2、UML原理类图 外观类(Facade):为客户端提供统一的调用接口,外观类知道哪些子系统负责处理请求,从而将客户端的请求代理给适当子系统对象 客户端(调用者):外观接口的调用者 子系统集合:指模块或者子系统,处理Facade对象指派的任务,功能的实际提供者 3、外观模式的

大树 1484

Scrapy实现微博关键词爬虫(爬虫结果写入mongodb)

话不多说,上代码: spiders文件夹下的microBlogSpider.py里这样写: # -*- coding: utf-8 -*- import scrapy from scrapy import Spider, Request, FormRequest from scrapy.selector import Selector import datetime import random from blogSpider.items import microBlogItem, keyWordItem f

qq_39360565的博客 1779

从零开始:用摩尔线程S4000运行开源AI项目的完整流程

本文详细介绍了如何使用摩尔线程S4000 GPU从零开始运行开源AI项目的完整流程,包括硬件选择、驱动安装、容器化环境配置以及典型AI项目的实战部署。通过性能优化技巧,显著提升推理速度,适合开发者快速上手国产GPU的AI应用开发。

weixin_29231725的博客 581

【设计模式】用Java实现外观模式

外观模式是一种结构设计模式,旨在为复杂系统提供一个简化的接口,以便客户端可以更方便地使用系统。外观模式通过创建一个高层次的接口,将系统的多个子系统封装起来,并提供一个统一的接口给客户端使用。外观模式的核心思想是通过创建一个外观类(Facade Class),将复杂系统的内部实现细节隐藏起来,只暴露出一个简化的接口给客户端。客户端只需要与外观类进行交互,而不需要直接与子系统的组件进行交互。当一个系统的复杂性变得很高,由于存在大量的子系统和相互关联的类,导致客户端代码变得冗长和复杂时,可以考虑使用外观模式。

分享Java硬核干货 1万+

PCIe 6.0实战指南:从链路训练到信号完整性的避坑手册

本文是一份针对PCIe 6.0硬件工程师的实战避坑指南。文章深入解析了从NRZ到PAM4调制带来的信号完整性挑战,详细拆解了链路训练(LTSSM)的复杂过程与调试方法,并提供了从信道仿真到实验室实测(如使用Keysight示波器进行眼图与误码率分析)的完整信号完整性闭环验证策略,帮助工程师解决高速率下的链路不稳定与降速问题。

weixin_29306875的博客 342

Java和设计模式(11):外观模式

外观模式(Facade Pattern)是一种结构型设计模式,它提供了一个统一的接口,用于访问子系统中的一组接口。外观模式隐藏了子系统的复杂性,为客户端提供了一个简单的接口,使得客户端更容易使用子系统。外观模式通过创建一个外观类(Facade),将客户端与子系统之间的交互转移到外观类中。外观类封装了子系统中的一组接口,并提供了一个简化的接口给客户端使用。客户端只需要通过外观类来访问子系统,不需要直接与子系统的各个组件进行交互。外观模式的主要目的是提供一个简化的接口,降低客户端与子系统之间的耦合度。

暗星涌动 751

海康VisionMaster与西门子PLC1200进行S7通信

通信是连通算法平台和外部设备的重要渠道,在海康VisionMaster算法平台中既支持外部数据的读入也支持数据的写出,当通信构建起来以后既可以把软件处理结果发送给外界,又可以通过外界发送字符来触发相机拍照或者软件运行。 本文以西门子PLC1200作为外部设备为例,讲解海康VisionMaster与西门子PLC1200进行S7通信。......

haier123888的博客 1万+

DPABISurf使用教材

严老师的官方教程:http://rfmri.org/Course DPABISurf版本:dpabi50docker.tar.gz MATLAB版本:2018b 一、数据准备 (1)如果是数据的DICOM格式,整理成以下格式(注意文件夹的命名方式): 如果觉得不是很清楚,可以在官网下载Demo数据(http://rfmri.org/DemoData),参照里面的文件格式进行整理即可。 (2)如果数据是nii格式,整理成以下格式: 这里没有使用官网的demo数据进行学习,而是..

从事脑科学核磁共振方法学研究,在Nature communications等权威期刊发表研究论文,熟练掌握磁共振处理方法和统计学方法,欢迎大家和我交流。 8519

Java中外观模式 (Facade Pattern)

Java中外观模式 (Facade Pattern)

sanmansan的博客 718

Vue - 列表拖曳排序 / 鼠标拖动改变顺序排列高效简洁组件(支持PC端与移动端触屏拖动,也可在滚动条内排序自动滚动,流畅丝滑无 BUG)

Vue-高效简洁列表拖曳排序/鼠标拖动改变顺序排列组件支持PC端与移动端触屏拖动,也可在滚动条内排序自动滚动,流畅丝滑无BUG列表拖曳排序插件vuedraggable拉动拽动拖动顺序改变排序js,vue.js,nuxt.js列表如何实现鼠标拖曳改变顺序排列支持滚动条内复杂数据对象带拖动效果动画排序完毕自动排列数组位置克隆Vue.Draggable官方文档教程SortableJS与vuedraggable列表拖动排序Vue拖拽组件库vuedraggable的安装与使用用户用鼠标拖动排序功能源码最好

🏆 前端领域优质创作者 4847

java设计模式外观模式_Java中的外观设计模式

java设计模式外观模式 在这里,我还有另一篇关于设计模式的文章-Facade Design Pattern 。 Facade对象用于通过隐藏复杂系统的复杂性来提供简单接口。 立面设计模式 立面是一种结构设计模式,是四个设计模式的帮派之一。 Facade对象用于通过掩盖更复杂的基础系统来提供前端接口。 外观可以提供有限或专用的功能集。 但是,Facade提供的功能主要是客户端应用程序所需...

cunfu5234的博客 202

STM32F407中文手册

STM32f407中文手册 本参考手册面向应用开发人员,提供有关使用 STM32F405xx/07xx、STM32F415xx/17xx、 STM32F42xxx 和 STM32F43xxx 微控制器存储器与外设的完整信息。STM32F405xx/07xx、STM32F415xx/17xx、STM32F42xxx 和 STM32F43xxx 构成一个微 控制器系列,各产品具有不同的存储器大小、封装和外设。有关订购信息以及器件的机械与电气特性,请参见数据手册。有关 ARM Cortex™-M4F 内核的信息,请参见《Cortex™-M4F 技术参考手册》。

VB摄像头监控

该VB模块可对摄像头捕获的画面进行录像等,可在创建的窗口进行控制

java设计模式 订阅模式_Java中的外观设计模式

java设计模式 订阅模式 立面是指建筑物的外观。 当穿过街道时,我们所看到的只是建筑物的外观。 该工作面抽象了建筑物的所有复杂实现细节。 同样, 外观设计模式旨在为子系统中的一组接口提供统一的接口。 这个统一的接口对客户端隐藏了子系统的复杂性。 它属于结构模式类别。 Java中的java.util.Connection是外观,因为它允许我们创建数据库连接并隐藏实现细节。 同样, ja...

最佳 Java 编程 159

Data-Structures-and-Algorithm-Analysis-in-Java.pdf

作者: Weiss, Mark A. 出版社: Addison Wesley Data Structures and Algorithm Analysis in Java is an “advanced algorithms” book that fits between traditional CS2 and Algorithms Analysis courses. In the old ACM Curriculum Guidelines, this course was known as CS7. This text is for readers who want to learn good programming and algorithm analysis skills simultaneously so that they can develop such programs with the maximum amo...

Java中的外观设计模式

立面是指建筑物的外观。 当穿过街道时,我们所看到的只是建筑物的外观。 该图面抽象了建筑物的所有复杂实施细节。 同样, 外观设计模式旨在为子系统中的一组接口提供统一的接口。 这个统一的接口对客户端隐藏了子系统的复杂性。 它属于结构模式类别。 Java中的java.util.Connection是外观,因为它允许我们创建数据库连接并隐藏实现细节。 同样, java.net。 URL类是另...

最佳 Java 编程 135

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")

java设计模式工厂模式_Java中的外观设计模式

java设计模式工厂模式Facade Design Pattern is one of the Structural design patterns (such as Adapter pattern and Decorator pattern). Facade design pattern is used to help client applications to easily interact...

从零开始的教程世界 220

java设计模式之外观设计模式

java设计模式之外观设计模式,包含所有的源代码用例

zdliue的博客 484

JAVA设计模式之 10.外观设计模式

外观设计模式:有个外观类把一些小的方法归类为几个大方法里面。最后调用时就简单明了了。 //外观设计模式 也叫 过程设计模式,门面设计模式 public class Facade { public static void main (String[] args) { System.out.println("*******************************"); HomeTheaterFacade homeTheaterFacade = new Home

L'Étranger的博客 128

Java设计模式——外观设计模式

概述 外观设计模式(Facade)就是为各个子系统中的一组接口提供一个一致的界面,此模式定义了一个高层接口,这个接口使得这一子系统更加容易使用。 UML 外观设计模式中的角色 Client:客户端类,负责功能的具体使用。即类和方法的使用者 Facade:外观类,知道哪些子系统类负责处理请求,将客户端的请求代理分配给对应的子系统。 Subsystem Classes:子系统类的集

wangzunkuan的博客 340

JAVA设计模式(十)设计模式之外观设计模式

前言 本章讲解设计模式中外观设计模式的基本知识 方法 1.概念 迪米特法则(Law of Demeter):又叫作最少知识原则(Least Knowledge Principle 简写LKP),就是说一个对象应当对其他对象有尽可能少的了解,不和陌生人说话。英文简写为: LoD. 在我们实际的编程中,总是免不了调用对象的一个方法,那么如果你调用了多个对象的相关方法,那么就要考虑...

jwang的博客 246

Java设计模式 - 外观设计模式

文章目录1. 影院管理项目2. 传统方式解决影院管理3. 外观模式基本介绍4. 外观模式原理类图5. 外观模式解决影院管理6. 外观模式在MyBatis框架应用的源码分析7. 外观模式的注意事项和细节 1. 影院管理项目 组建一个家庭影院: DVD播放器、投影仪、自动屏幕、环绕立体声、爆米花机。要求完成使用家庭影院的功能,其过程为: 直接用遥控器:统筹各设备开关 开爆米花机 放下屏幕 开投影仪 开音响 开DVD,选dvd 去拿爆米花 调暗灯光 播放 观影结束后,关闭各

你今天真好看呀 369

Java外观设计模式

Java外观设计模式 定义、对应角色、优缺点、应用场景、实例

专注Java领域与微服务架构,热爱人工智能与深度学习 359

java 设计模式:外观设计模式

1、概念 外观设计模式的主要目的在于让外部减少与子系统内部多个模块的交互,从而让外部能够更简单的使用子系统。他负责把客户端的请求转发给子系统内部的各个模块进行处理。 2、使用场景 当你要为一个复杂子系统提供一个简单接口时 客户程序与抽象类的实现部分之间存在很大的依赖性。引入外观类可以将子系统与客户端解耦,从而提高子系统的独立性和可移植性。 当你需要构建一个层次结构的子系统时;在层次化结...

s297165331的专栏 377
上一篇: 每日一道面试题:java创建对象有几种方式
下一篇: 线性查找
zhoushenxian
博客等级 码龄12年 453粉丝 549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