抽象工厂模式和工厂模式的本质区别(代码示例)

android面向接口编程(抽象工厂模式,扩展性超强,Demo优化) 本分开始之前。咱先提出来几个疑问: 接口有什么用途? 面向接口编程的好处? 它和抽象类有什么区别? 能不能用抽象类代替接口呢? 它和面向对象编程是什么关系? 本分主要分为: 1.面向接口编程和面向对象编程是什么关系? 2.接口本质 3.面向接口编程综述 4.关于抽象类和接口 5.面向接口编程实例Demo 6.面向接口编程(Demo终极优化,扩展性超强,抽象工厂模式) Demo地址(github) 1 阅读详情

抽象工厂模式是让工厂和依赖工厂的子类全部依赖一个接口或者抽象类,因为抽象代表这稳
定,这样可以很容易的遵循oo中比较著名的开放关闭原则,设计出来的系统、框架或者程序
很富有弹性和扩展能力(这句话有点大概的意思,没有具体的)

网上搜一句话,不知道对还是错 
其实这两者的区别,GOF的书上说得很清楚。工厂方法采用的是类继承机制(生成一个子类,
重写该工厂方法,在该方法中生产一个对象)。而抽象工厂采用的是对象组合机制,专门定
义“工厂”对象来负责对象的创建。对象组合的方式就是把“工厂”对象作为参数传递。

如果是对的,能不能稍微帮我解释下,我看是懂非懂的,最好能用白话文,例子好象都差不多

谢谢 
///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
2008-08-06 zhai puhong (资深程序员)
工厂模式是:定义一个用于创建对象的接口,让子类决定实例化哪一个类,使一个类的实例化延迟到子类。 
它有个特点,就是通常工厂的类层次与产品的类层次几乎是一样的树。如果说工厂是你的影子,你就是产品了。在你平时未用到模式的时候,你需要什么就new一个,这种情况就好比你躺在地上,人影合一了。那什么时候需要工厂模式呢。看看定义:“使一个类的实例化延迟到子类”,这个是关键,当你有必要延迟实例化的时候才需要用工厂模式。那什么情况下要延迟呢,在单例模式中有惰性单例(就是单例那个静态属性)……等等,就是一开始你还不适合立刻就创建该对象,你还需要一些资源或其它准备工作。整个系统的运行不像单个程序那样,系统需要很多资源和多方面的协同工作。

抽象工厂是:提供一个创建一系列相关或相互依赖对象的接口,而无虚指定他们的具体类。 
抽象工厂比工厂模式复杂的多。如果楼主说他们像可能是他们都叫工厂,都生成产品,都是接口型设计模式。但是我觉得他们是两个不同的设计模式。首先他们的目的是不同的。工厂是为了“延迟创建”,而抽象工厂是提供一系列的接口,是为了组织创建对象的灵活性,避免重复,避免耦合低内聚。 
设计模式本身语言晦涩难懂,这个抽象工厂我也是没次都看着头昏眼花^_^,举个运用他的场景: 
1。你有两台单色打印机,一台黑白墨的,一台彩墨的。 
2。你有两种文件要打,一种讲演搞,一种图片

3。要求是讲演稿如果是有图就打黑白的,没图打彩色的,照片有字的就打黑白的,没字就打彩色的。

Java代码 
class Print{ 
…… 
void doTalk(){ 
if(flag) 
//color 1 
else 
//non-color 2 
} 

void doPicture(){ 
if(flag) 
//color 3 
else 
//non-color 4 
} 
…… 
}

class Print{
……
void doTalk(){
if(flag)
//color 1
else
//non-color 2
}

void doPicture(){
if(flag)
//color 3
else
//non-color 4
}
……
}


上面的这个场景就是可以运用抽象工厂来重构的。

public abstract class AbsFactory{ 
abstract TalkPrint getTalkPrint(); //打讲演稿 
abatract PicPrint getPicPrint(); //打图片的 
}

public class ColorFactory extends AbsFactory{ 
TalkPrint getTalkPrint(){ 
//彩色讲演稿打印 
}

PicPrint getPicPrint(){ 
//彩色图片打印 
} 
}

public class NonColorFactory extends AbsFactory{ 
TalkPrint getTalkPrint(){ 
//黑白讲演稿打印 
}

PicPrint getPicPrint(){ 
//黑白图片打印 
} 
}

public abstract class TalkPrint{ 
//抽象的讲演稿打印 
}

public class colorTalkPrint extends TalkPrint{ 
//彩色讲演稿打印 
}

public class noncolorTalkPrint extends TalkPrint{ 
//黑白讲演稿打印 
}

public abstract class PicPrint{ 
//抽象的图片打印 
}


public class colorPicPrint extends PicPrint{ 
//彩色图片打印 
}

public class noncolorPicPrint extends PicPrint{ 
//黑白图片打印 
}

进一步解释这个场景,就是当你做相似的工作又多种选择的时候,可以考虑用抽象工厂。

这里你要打印各种文件是一组相似的工作,打印有彩色、黑白等针对打印的不同要求。


这里仅仅举了一个方面的例子。

我们可以看出,虽然抽象工厂和工厂在代码形式上很相似,甚至抽象工作可以有工厂来拓展,但是他们的出发点是不一样的。

在搞单例模式的时候我们针对多线程拓展了为“双重检查模式”,那是同一个场景同一个任务,跟这里是不一样的。

关于单例模式,我有笔记留在我的博客,欢迎大家来一起讨论:

http://zhaipuhong.javaeye.com/blog/214675

三维变换矩阵实战——三维点云的旋转、缩放、镜像、错切、平移、正交投影 旋转矩阵:右边矩阵是点云的原始坐标,左边的是旋转矩阵可视化:绕x轴旋转90度。 阅读详情

相关推荐

2D激光slam四种算法建图效果对比

2d激光slam四种算法建图比较

m0_73791170的博客 8448

23种设计模式(白话篇章 )

23种设计模式前言开闭原则隔离接口迪米特依赖倒置单一里式替换创建模式 (单例懒汉式饿汉式原型浅克隆深克隆建造者工厂简单工厂(Log)可以参考一下 LoggerFactory(SLF4J)抽象工厂结构模型适配器代理静态代理/装饰者动态代理JDK动态代理cgilb动态代理桥接外观模式组合模式行为模式后续更新 前言 理解设计模式对今后写业务和学习框架源代码有很大的作用,但是设计模式又非常的抽象和晦涩难懂 所以一般在第一次学习的时候可以有一个初步的印象大概知道是干什么的 然后 有哪些组成即,然后再工作一段时间后再回

newbrid007的博客 490

保姆级避坑指南:Mid-360雷达到手后,用livox_ros_driver2从接线到出点云的完整流程

本文提供Mid-360雷达到手后的完整使用指南,涵盖从硬件接线、网络配置到livox_ros_driver2驱动的安装与调试,帮助用户避开常见陷阱,实现点云数据的稳定输出与可视化。重点解析了配置文件的参数设置和点云格式选择,确保用户能够高效部署和使用Mid-360雷达。

weixin_30733003的博客 483

大白话讲解设计模式

策略模式是对算法的包装,是把使用算法的责任和算法本身分割开来,委派给不同的对象管理,最终可以实现解决多重if判断问题。1.环境(Context)角色:持有一个Strategy的引用。2.抽象策略(Strategy)角色:这是一个抽象角色,通常由一个接口或抽象类实现。此角色给出所有的具体策略类所需的接口。3.具体策略(ConcreteStrategy)角色:包装了相关的算法或行为。定义策略接口->实现不同的策略类->利用多态或其他方式调用策略。

a1374469523的博客 807

从零构建物联网数据中台:MQTT协议、Node.js服务、MongoDB与InfluxDB双存储及React可视化实战

本文详细介绍了从零构建物联网数据中台的完整实战方案。通过采用MQTT协议作为设备通信标准,结合Node.js搭建高并发数据处理服务,并创新性地使用MongoDB与InfluxDB双存储架构分别管理设备元数据与海量时序数据,最后利用React构建了实时数据可视化控制台。该架构有效解决了物联网项目中数据异构、查询性能低下等核心痛点,为构建高效、可扩展的物联网平台提供了清晰路径。

weixin_28432777的博客 288

【论文精读】Latent Diffusion

Latent Diffusion

weixin_44934783的博客 4476

【白话设计模式】23种设计模式一句话通俗讲解,女朋友都能听懂(导航篇)

设计模式专栏,导航篇

公号:一条coding 1万+

AD21导出gerber文件

文件–>制造输出–>Gerber Files 文件–>制造输出–>Gerber Files 通用、光圈和高级跟第一步一样 3.文件–>制造输出–>NC Drill Files 这个默认就可以了 主要参考视频来自bilibili添加链接描述 此篇博客主要是写给自己好记的,无其他商业用途 ...

新手小杨 1万+

23 种设计模式详解

设计模式是对大家实际工作中写的各种代码进行高层次抽象的总结,其中最出名的当属Gang of Four(GoF) 的分类了,他们将设计模式分类为 23 种经典的模式,根据用途我们又可以分为三大类,分别为创建型模式、结构型模式和行为型模式。 有一些重要的设计原则在开篇和大家分享下,这些原则将贯通全文: 面向接口编程,而不是面向实现。这个很重要,也是优雅的、可扩展的代码的第一步,这就不需要多说了吧。 职责单一原则。每个类都应该只有一个单一的功能,并且该功能应该由这个类完全封装起来。 ..

HelloWorld搬运工 1575

【软件使用】向日葵网络连接错误

一直报这个错误,尝试了修改版本无果,各种密码都正确,最后得出结轮是时间没有同步,查看代理是否更改了时间,做一下同步即可。

andeyeluguo的博客 7970

ClaudeCode入门01-环境安装(小白入门:手把手教你配置,超简单的一种接入方式)

文手把手教你从零搭建 Claude Code 开发环境。针对国内网络现状,我们采用 OpenRouter + Claude Code Router 的方案,支持支付宝/微信充值,无需科学上网即可完成配置。内容涵盖 Node.js 安装(macOS/Windows/Linux)、OpenRouter 注册与充值、Claude Code 和 Router 安装配置,以及一键启动脚本的编写。跟着截图一步步操作,10分钟搞定全部环境!

yueyeguzhuo的专栏 279

白话设计模式之23种设计模式全解析

大家好!在软件开发的漫漫长路上,设计模式是我们提升编程能力、优化代码结构的得力助手。但这些模式常常让人觉得晦涩难懂,今天我就想和大家一起,把那些复杂的设计模式用通俗易懂的方式讲清楚,咱们共同学习进步!

wj_rdk的博客 1527

扩展卡尔曼滤波 (EKF, Extended Kalman Filter) 算法详解及案例分析

扩展卡尔曼滤波是一种用于估计非线性动态系统状态的递归算法。其目标是通过结合非线性系统模型和观测数据,估计系统的最优状态。

闲人编程的博客 2384

创建型模式-抽象工厂

抽象工厂

andone1024的博客 171

霍尼韦尔SoftMaster使用说明

霍尼韦尔SoftMaster使用说明

文档:亲测可用解决vnc灰屏,黑屏,鼠标大黑叉情况

主要解决vnc-viewer灰屏,黑屏,鼠标大黑叉等现象,详细见文档。

工厂模式和抽象工厂模式的区别!

百度了很多关于工厂模式和抽象工厂模式的区别。百思不得其解啊!答案统统让我抓不住关键点。 这篇文章适用于了解简单工厂模式、工厂模式、抽象工厂模式的同学。 那么我个人认为,工厂模式和抽象工厂模式的本质区别在于两个点: 1、业务需求: 如果业务需求是厂商只卖电脑,那工厂模式完全OK,全部实现createCompute()就行了。 如果业务需求是厂商不仅仅卖电脑,还卖手机,那就...

shaohengwei的博客 8793

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")

从抽象工厂模式到JDK源码:设计模式让代码更优雅

定义创建产品的接口。

南 阳 的博客 1508

华为的C语言编程规范.pdf

华为技术有限公司内部技术规范。本规范制定了编写C语言程序的基本原则、规则和建议。从代码的清晰、简洁、可测试、安全、程序效率、可移植各个方面对C语言编程作出了具体指导。

最简单的设计模式,抽象工厂模式,是否属于过度设计?

新增具体产品时,扩展新的工厂类再在客户端中创建工厂类代码 和 在客户端中直接创建实例代码,有什么本质区别吗?

学Java,找哪吒 1266

PHP简单工厂模式、工厂方法模式和抽象工厂模式比较

转自:http://blog.youkuaiyun.com/u010412301/article/details/54925217 PHP简单工厂模式、工厂方法模式和抽象工厂模式比较 PHP工厂模式概念:工厂模式是一种类,它具有为您创建对象的某些方法。您可以使用工厂类创建对象,而不直接使用 new。这样,如果您想要更改所创建的对象类型,只需更改该工厂即可。使用该工厂的所有代码会自动更改。...

diaoyan9973的博客 220

2、Java 抽象工厂模式从入门到实战

应用:将类名和类的全路径放入到配置文件,通过文件流将内容读取放入到map集合中保存,通过反射读取类全路径读取到该类,然后调用类方法。2、创建Car和TV类实现Product接口并重写name方法。3、创建Product接口工厂,定义获取Car和TV的方法。1、简单工厂:可根据自变量的不同返回不同类的实例。1、创建Product接口,定义name方法。4、创建Consumer消费者来获取对应对象。

Rsun2018的博客 427

工厂模式与抽象工厂模式原来如此简单

何为工厂,批量生产同类相同产品。 理解到编程上,既为可以产生相同实例的类。 为什么我们需要工厂? 想想我们小时候玩的宇宙飞船游戏,利用飞船轰击石头可以使石头变碎我们才能通关,但是石头变碎后会产生不同数量的碎石块,并且每上升一个关卡石头变碎产生的碎石的数量和速度都会变多和变快。 假设每一关都有3种石头,这三种石头发散的速度和发散的石块各不相同。而且随着关卡升级,这三种石头发散的速度和发散的石...

fluke2015的博客 172

工厂、简单工厂、抽象工厂模式(C++)

由于工厂模式下,指针的创建者和使用者大概率不是同一用户,使用智能指针能够避免使用者由于疏忽没有释放指针造成的内存泄露。工厂模式是一种创建型设计模式,它提供了一种在不指定具体类的情况下创建对象的方法。要求产品子类的类型差不多,使用的方法名都相同;抽象工厂模式是一种高级的设计模式,它提供了一种创建一系列相关或相互依赖对象的接口,而无需指定它们具体的类。简单工厂模式是工厂模式中最简单的一种,它通过一个工厂类来创建对象,而不需要客户端知道具体的产品类。当产品类数据较多时,需要实现大量的工厂类,增加了代码量。

麦克·唐 552

设计模式-抽象工厂模式

抽象工厂模式虽然名字中带有工厂模式,但与真正的工厂模式还是有本质区别的。抽象工厂可以理解为是一个超级工厂,生产工厂的工厂。在抽象工厂模式中,接口是负责创建一个相关对象的工厂,不需要显式指定它们的类。每个生成的工厂都能按照工厂模式提供对象。提供生产一组具有相关性或者依赖性对象的接口,调用者不需要指定对象具体实现类,就可以得到同族的不同产品。当我们有需求将一系列的产品族统一到一起创建的时候可以使用抽象工厂模式。抽象工厂模式可以理解为工厂的工厂,是一个生产工厂的超级工厂。

工作学习总结,技术分享 342

PHP简单工厂、工厂方法和抽象工厂对比

https://www.phpmianshi.com/?id=47 PHP工厂模式概念:工厂模式是一种类,它具有为您创建对象的某些方法。您可以使用工厂类创建对象,而不直接使用 new。这样,如果您想要更改所创建的对象类型,只需更改该工厂即可。使用该工厂的所有代码会自动更改。根据抽象程度不同,php工厂模式分为:简单工厂模式、工厂方法模式和抽象工厂模式 简单工厂模式: /** *简单工厂模式与工厂方法模式比较。 *简单工厂又叫静态工厂方法模式,这样理解可以确定,简单工厂模式是通过一个静...

tiancityycf的专栏 413

设计模式 04 · 抽象工厂模式

摘要 抽象工厂模式用于解决"成套产品必须配套使用"的问题,如电商系统中的订单、发票和发货单在不同渠道(线上/门店)需要不同的实现组合。其核心在于管理产品族(同一渠道下的配套产品)而非单一产品等级结构。相比工厂方法模式,抽象工厂通过一个工厂类统一创建整套产品,确保一致性并避免混搭错误。然而,这种模式在扩展方向上有"倾斜性":新增产品族(如新渠道)容易,但新增产品类型(如新单据)需要修改所有工厂类。理解这一特性是正确使用抽象工厂的关键。该模式适用于产品族明确且稳定的场景,在JDK、Spring等框架中均有应用。

记录后端技术的深水区:MySQL、并发、JVM、分布式。原理为主,实战为辅,能少踩一个坑是一个。 329

【工厂模式】python中的工厂模式

本文是参考实验楼的工厂模式总结,原文链接:https://www.shiyanlou.com/courses/356/learning/?id=1109 一、简单工厂模式(SimpleFactory) import random class BasicCourse(object): """ 基础课程 """ def start(self): retu...

yangqin@1225的博客 317

从伯德图反推传递函数:MATLAB频响数据逆向建模全流程

伯德图是频响分析中最基础的可视化工具,但它的价值远不止于观察。幅频与相频曲线中实际上隐含了系统的增益、极点、零点、阻尼比和相位裕度等完整动态特征。通过逆向工程手段,可以从扫频数据中恢复传递函数模型,这是系统辨识在工程实践中的延伸应用。这一技术常用于老设备维护、高阶模型降阶以及硬件在环测试中的模型校准等场景。对于缺乏原始设计文档的现场系统,利用MATLAB提供的系统辨识工具箱,通过数据清洗、重采样、阶数判定、频域拟合与残差验证等步骤,能够有效从频响数据中还原出可用的低阶传递函数。整个过程既需要理论理解,也考验

weixin_33889245的博客 332
上一篇: Java中的system
下一篇: 单例/单体模式(Singleton)
fei_ing
博客等级 码龄13年 7粉丝 1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