访问者模式

访问者模式

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Visitor, UML class diagram.

访问者模式是一种将算法与对象结构分离的软件设计模式

这个模式的基本想法如下:首先我们拥有一个由许多对象构成的对象结构,这些对象的都拥有一个accept方法用来接受访问者对象;访问者是一个接口,它拥有一个visit方法,这个方法对访问到的对象结构中不同类型的元素作出不同的反应;在对象结构的一次访问过程中,我们遍历整个对象结构,对每一个元素都实施accept方法,在每一个元素的accept方法中回调访问者的visit方法,从而使访问者得以处理对象结构的每一个元素。我们可以针对对象结构设计不同的实在的访问者类来完成不同的操作。

访问者模式使得我们可以在传统的单分派语言(如SmalltalkJavaC++)中模拟双分派技术。对于支持多分派的语言(如CLOS),访问者模式已经内置于语言特性之中了,从而不再重要。

Python的例子

 class Wheel:
     def __init__(self,name):
         self.name = name
     def accept(self,visitor):
         visitor.visitWheel(self)
 
 class Engine:
     def accept(self,visitor):
         visitor.visitEngine(self)
 
 class Body:
     def accept(self,visitor):
         visitor.visitBody(self)
 
 class Car:
     def __init__(self):
         self.engine = Engine()
         self.body   = Body()
         self.wheels = [ Wheel("front left"), Wheel("front right"),
                         Wheel("back left") , Wheel("back right") ]
     def accept(self,visitor):
         visitor.visitCar(self)
         self.engine.accept( visitor )
         self.body.accept( visitor )
         for wheel in self.wheels:
             wheel.accept( visitor )
 
 class PrintVisitor:
     def visitWheel(self,wheel):
         print "Visiting "+wheel.name+" wheel"
     def visitEngine(self,engine):
         print "Visiting engine"
     def visitBody(self,body):
         print "Visiting body"
     def visitCar(self,car):
         print "Visiting car"
 
 car = Car()
 visitor = PrintVisitor()
 car.accept(visitor)

Java的例子

 interface Visitor {
     void visit(Wheel wheel);
     void visit(Engine engine);
     void visit(Body body);
     void visit(Car car);
 }
 
 class Wheel {
     private String name;
     Wheel(String name) {
         this.name = name;
     }
     String getName() {
         return this.name;
     }
     void accept(Visitor visitor) {
         visitor.visit(this);
     }
 }
 
 class Engine {
     void accept(Visitor visitor) {
         visitor.visit(this);
     }
 }
 
 class Body {
     void accept(Visitor visitor) {
         visitor.visit(this);
     }
 }
 
 class Car {
     private Engine  engine = new Engine();
     private Body    body   = new Body();
     private Wheel[] wheels 
         = { new Wheel("front left"), new Wheel("front right"),
             new Wheel("back left") , new Wheel("back right")  };
     void accept(Visitor visitor) {
         visitor.visit(this);
         engine.accept(visitor);
         body.accept(visitor);
         for (int i = 0; i < wheels.length; ++ i)
             wheels[i].accept(visitor);
     }
 }
 
 class PrintVisitor implements Visitor {
     public void visit(Wheel wheel) {
         System.out.println("Visiting " + wheel.getName()
                             + " wheel");
     }
     public void visit(Engine engine) {
         System.out.println("Visiting engine");
     }
     public void visit(Body body) {
         System.out.println("Visiting body");
     }
     public void visit(Car car) {
         System.out.println("Visiting car");
     }
 }
 
 public class VisitorDemo {
     static public void main(String[] args) {
         Car car = new Car();
         Visitor visitor = new PrintVisitor();
         car.accept(visitor);
     }
 }

一个实际的例子

这个例子是Htmlparser计划里的一段示例。为获得一个Web页面的所有内容,采用如下的方式使用类 TextExtractingVisitor:

Parser parser = new Parser("http://pageIwantToParse.com");
TextExtractingVisitor visitor = new TextExtractingVisitor();
parser.visitAllNodesWith(visitor);
System.out.println(visitor.getExtractedText());
内容概要:本文针对国内加密货币市场预测研究较少的现状,采用BP神经网络构建了CCi30指数预测模型。研究选取2018年3月1日至2019年3月26日共391天的数据作为样本,通过“试凑法”确定最优隐结点数目,建立三层BP神经网络模型对CCi30指数收盘价进行预测。论文详细介绍了数据预处理、模型构建、训练及评估过程,包括数据归一化、特征工程、模型架构设计(如输入层、隐藏层、输出层)、模型编译与训练、模型评估(如RMSE、MAE计算)以及结果可视化。研究表明,该模型在短期内能较准确地预测指数变化趋势。此外,文章还讨论了隐层节点数的优化方法及其对预测性能的影响,并提出了若干改进建议,如引入更多技术指标、优化模型架构、尝试其他时序模型等。 适合人群:对加密货币市场预测感兴趣的研究人员、投资者及具备一定编程基础的数据分析师。 使用场景及目标:①为加密货币市场投资者提供一种新的预测工具和方法;②帮助研究人员理解BP神经网络在时间序列预测中的应用;③为后续研究提供改进方向,如数据增强、模型优化、特征工程等。 其他说明:尽管该模型在短期内表现出良好的预测性能,但仍存在一定局限性,如样本量较小、未考虑外部因素影响等。因此,在实际应用中需谨慎对待模型预测结果,并结合其他分析工具共同决策。
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