适配器模式

大家都见过电源适配器吧,电源适配器就是最典型的适配器模式的实现

假设A公司对竞争对手B公司进行了收购重组
A公司希望重组后和B公司的采购程序用同一套程序

假设A公司的采购程序如下

class CollectA

{

  void collect()

  {

      ...//具体采购过程

  }

}

B公司采购程序·如下

class CollecB

{

 void planCollect()

 {

    ...//具体采购过程

 }

}

这时候出现一个问题,A公司和B公司的采购过程都一样,但是想将B公司的采购程序接入时发现两个接口不一样,A公司想用自己的接口去实现调用,改造B公司接口又要花费大量的精力

这时候适配器模式就大显身手了

class BCompanyAdapert

{

  CollectB collectB;

  //构造函数,传入CollectB实例

  void collect()

 {

    this.collecB.planCollect();

 }

}

这样A公司就可以用BCompanyAdapert去调用collect()接口,底层实际上是调用B公司的接口,这样就无需调用方和被调用方做出底层代码的改变

这就是适配器模式的强大威力

 

先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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