工厂方法模式

------------------------------------工厂方法模式----------------------------------

²  工厂方法模式(Factory Method Pattern)工厂方法模式又称为工厂模式,也叫虚拟构造器(Virtual Constructor)模式或者多态模式,属于类的创建型模式。在工厂方法模式中,父类负责定义创建对象的公共接口,而子类则负责生成具体的对象,这样做的目的是将类的实例化操作延迟到子类中完成,即由子类来决定究竟应该实例化(创建)哪一个类。

²  模式动机: 当工厂修改的可能性比较大时,简单工厂不太适用,此时怎么办?使用工厂模式的第二个版本:工厂方法模式

²  要点:将工厂拆成多个类,每一个类负责具体的产品生成

²  优点:使用工厂方法模式的另一个优点是在系统中加入新产品时,无需修改抽象工厂和抽象产品提供的接口,无需修改客户端,也无需修改其它的具体工厂和具体产品,而只要添加一个具体工厂和具体产品就可以。

²  缺点:在添加新产品时,需要编写新的具体产品类,而且还要提供与之对应的具体工厂类,当两者都比较简单时, 系统会有相对额外的开销,此时不如用简单工厂模式。

 

import java.io.*;

class MainFrame{

         public static void main(String[] args) throws Exception{

                   BufferedReader br = new BufferedReader(

                            new FileReader("conf.txt"));

                   String factoryName = br.readLine();

                           

                   CarFactory cf = (CarFactory)Class.forName(factoryName).newInstance();

                   Car car = cf.getCar();

                   car.start();

         }       

}

/*工厂方法大模式:将生成对象的工作写在不同工厂类里面*/

interface CarFactory{

         public Car getCar();

}

class BenzFactory implements CarFactory{

         public Car getCar(){

                   //检查环境

                   return new Benz();

         }

}

class BMWFactory implements CarFactory{

         public Car getCar(){

                   //检查环境


                   return new BMW();

         }

}

 

/*极品飞车游戏中,能够建立各种车,这些车都源自同一个基类:Car*/

interface Car{

         public void start();

}

class Benz implements Car{

         public void start(){

                   System.out.println("奔驰发动");   

         }

}

class BMW implements Car{

         public void start(){

                   System.out.println("宝马发动");   

         }

}

//.....其他车定义

标题基于Python的自主学习系统后端设计与实现AI更换标题第1章引言介绍自主学习系统的研究背景、意义、现状以及本文的研究方法和创新点。1.1研究背景与意义阐述自主学习系统在教育技术领域的重要性和应用价值。1.2国内外研究现状分析国内外在自主学习系统后端技术方面的研究进展。1.3研究方法与创新点概述本文采用Python技术栈的设计方法和系统创新点。第2章相关理论与技术总结自主学习系统后端开发的相关理论和技术基础。2.1自主学习系统理论阐述自主学习系统的定义、特征和理论基础。2.2Python后端技术栈介绍DjangoFlask等Python后端框架及其适用场景。2.3数据库技术讨论关系型和非关系型数据库在系统中的应用方案。第3章系统设计与实现详细介绍自主学习系统后端的设计方案和实现过程。3.1系统架构设计提出基于微服务的系统架构设计方案。3.2核心模块设计详细说明用户管理、学习资源管理、进度跟踪等核心模块设计。3.3关键技术实现阐述个性化推荐算法、学习行为分析等关键技术的实现。第4章系统测试与评估对系统进行功能测试和性能评估。4.1测试环境与方法介绍测试环境配置和采用的测试方法。4.2功能测试结果展示各功能模块的测试结果和问题修复情况。4.3性能评估分析分析系统在高并发等场景下的性能表现。第5章结论与展望总结研究成果并提出未来改进方向。5.1研究结论概括系统设计的主要成果和技术创新。5.2未来展望指出系统局限性并提出后续优化方向。
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