GOF23之适配器模式Demo

本文详细介绍了适配器模式的概念及其在解决接口不兼容问题中的应用。通过具体例子展示了如何将一个类的接口转换为客户期望的另一个接口,以实现不同类之间的协同工作。包括适配器模式中的角色定义、实现方式以及实际运行结果解析。

将一个类的接口转换成客户希望的另外一个接口。适配器模式使得原本由于接口不兼容而不能一起工作的那些类可以一起工作。
适配器模式中的角色:
目标接口(Target):客户所期待的接口。目标可以是具体的或抽象的类,也可以是接口。
需要适配的类(Adaptee):需要适配的类或适配者类。
适配器(Adapter):通过包装一个需要适配的对象,把原接口转换成目标接口。
比如:现在有一个PS/2接口的键盘,但是笔记本电脑上只有USB接口,想要使用PS/2接口的键盘,必须使用某种设备将PS/2的接口转成USB接口的。
例子如下:
目标接口:Target

/**
 * 目标接口
 *
 */
public interface Target {
    void handleReq();
}

需要适配的类:Adaptee

/**
 * 被适配的类
 * (相当于例子中的,PS/2键盘)
 *
 */
public class Adaptee {
    public void request(){
        System.out.println("可以完成客户请求的需要的功能!");
    }
}

适配器:Adapter

/**
 * 适配器 (类适配器方式)
 * (相当于usb和ps/2的转接器)
 *
 */
public class Adapter extends Adaptee implements Target {
    @Override
    public void handleReq() {
        super.request();
    }
}

客户端类:Client

/**
 * 客户端类
 * (相当于例子中的笔记本,只有USB接口)
 *
 */
public class Client {

    public void test1(Target t){
        t.handleReq();
    }

    public static void main(String[] args) {
        Client  c = new Client();
        Target t = new Adapter();
        c.test1(t);
    }
}

运行结果:
可以完成客户请求的需要的功能!

适配器的另一种实现方式:

/**
 * 适配器 (对象适配器方式,使用了组合的方式跟被适配对象整合)
 * (相当于usb和ps/2的转接器)
 *
 */
public class Adapter2  implements Target {

    private Adaptee adaptee;//持有被适配对象的引用

    @Override
    public void handleReq() {
        adaptee.request();
    }

    public Adapter2(Adaptee adaptee) {
        super();
        this.adaptee = adaptee;
    }
}

客户端类:Client

/**
 * 客户端类
 * (相当于例子中的笔记本,只有USB接口)
 *
 */
public class Client {

    public void test1(Target t){
        t.handleReq();
    }

    public static void main(String[] args) {
        Client  c = new Client();
        Adaptee a = new Adaptee();
        Target t = new Adapter2(a);
        c.test1(t);
    }
}

运行结果:
可以完成客户请求的需要的功能!

(Kriging_NSGA2)克里金模型结合多目标遗传算法求最优因变量及对应的最佳自变量组合研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了克里金模型(Kriging)与多目标遗传算法NSGA-II相结合的方法,用于求解最优因变量及其对应的最佳自变量组合,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法首先利用克里金模型构建高精度的代理模型,逼近复杂的非线性系统响应,减少计算成本;随后结合NSGA-II算法进行多目标优化,搜索帕累托前沿解集,从而获得多个最优折衷方案。文中详细阐述了代理模型构建、算法集成流程及参数设置,适用于工程设计、参数反演等复杂优化问题。此外,文档还展示了该方法在SCI一区论文中的复现应用,体现了其科学性与实用性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉优化算法和数值建模的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事仿真优化、实验设计、代理模型研究的相关领域工作者。; 使用场景及目标:①解决高计算成本的多目标优化问题,通过代理模型降低仿真次数;②在无法解析求导或函数高度非线性的情况下寻找最优变量组合;③复现SCI高水平论文中的优化方法,提升科研可信度与效率;④应用于工程设计、能源系统调度、智能制造等需参数优化的实际场景。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现过程,重点关注克里金模型的构建步骤与NSGA-II的集成方式,建议自行调整测试函数或实际案例验证算法性能,并配合YALMIP等工具包扩展优化求解能力。
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