桥接模式Bridge

package Bridge;

public class Boy {
    private String name;

    //把MM作为成员变量,表示MM是Boy的一部分,Boy有MM的引用
    private MM mm;

    //放在成员变量里,关系会更加紧密,在设计的时候,应该是高内聚低耦合,所以作为成员变量的话,会变成高耦合。

    public String getName() {
        return name;
    }

    public void setName(String name) {
        this.name = name;
    }

    //这里的MM,聚合,耦合度不会太高
    public void purse(MM mm){

    }

}

应该慎用继承,因为继承也意味着高耦合,一旦父类对象改变,那么子类就得全部改变,所以可以考虑聚合。继承关系代表着强烈的耦合关系
举例:父类Gift,有两种类型的子类,有多个维度的不同类型的子类扩展
1、WarmGift、ColdGift等某种类型的礼物
2、Flower、Ring等具体的什么礼物
如果把这两种类型的子类组合,比如WarmFlower,就会产生很多很多种子类。

package Bridge;
//Gift会有两个维度的扩展,一类是具体的礼物,如Flower,一类是代表一种类型的礼物,如WarmGift
//万一,父类Gift的两种子类,如果需要WarmFlower(两类子类的组合),这样的话子类就会很多很多
//应当慎用继承
public class Gift {

}

如果把Cold、Warm、Wild做成接口,也不合适,每个子类都得实现这样的接口才能得到WarmFlower等子类。
使用桥接(Bridge)模式

桥接(Bridge)模式

桥接模式不会在项目中经常使用,可能你一直都不会用得到。
桥接模式到处都在,但是用得少,就是说,很多地方都用,但是没感觉,成为一种习惯。

桥接模式是一种结构型模式,它主要应对的是:由于实际的需要,某个类具有两个或两个以上的维度变化,如果只是用继承将无法实现这种需要,或者使得设计变得相当臃肿。

桥接模式的做法是把变化部分抽象出来,使变化部分与主类分离开来,从而将多个维度的变化彻底分离。最后,提供一个管理类来组合不同维度上的变化,通过这种组合来满足业务的需要。

Bridge模式基于类的最小设计原则,通过使用封装,聚合以及继承等行为来让不同的类承担不同的责任。它的主要特点是把抽象(abstraction)与行为实现(implementation)分离开来,从而可以保持各部分的独立性以及应对它们的功能扩展。

把象和实现分离开来,把填充颜色的行为抽象为一个接口:

//-----------------行为---------------------------------
 //填充颜色行为抽象成接口
public interface FixColor {
        public void daub();      //涂上颜色方法
}

//涂上绿色颜色
public class FixGreen implements FixColor{
    public void daub(){
      System.out.println("daub green");
    }
}

public class FixRed implements FixColor{
    public void daub(){
          System.out.println("daub red");
        }
}

//-----------------------抽象继承类-----------------------------
//抽象形装  填充颜色属性和着色方法
public abstract class  Shape {
     FixColor oneColor; //“行为”聚合在抽象类里面,而不是全部用继承
     public   abstract   void doColor();
}

public class Circle extends Shape{
      public void setColer(FixColor fixcolor ){
         this.oneColor=fixcolor;
      }
      public void  doColor(){
         oneColor.daub();         //涂上一种颜色
      }

}
//-----------------管理类来组合不同维度上的变化------------------------
public class Cilent {
    public static void main(String[] args){
        Circle circle= new Circle();
        FixGreen green =new  FixGreen();
        circle.setColer(green);
        circle.doColor();
    }
 }

比较通俗的理解:桥接模式就是聚合抽象类/接口,通过聚合的方式来组合,而不是用耦合度很高的继承,实现多个维度的共同的扩展,互不影响,即通过聚合方式,降低耦合度。

【1、数据库的桥接,JDBC-ODBC Bridge(java程序只能接受java入口,ODBC作为JDBC和底层的适配器),这是Adapter适配器模式,适配器模式:作为通用转接器来适配所有情况的模式
2、java.io:用到装饰模式。】

基于遗传算法的新的异构分布式系统任务调度算法研究(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕基于遗传算法的异构分布式系统任务调度算法展开研究,重点介绍了一种结合遗传算法的新颖优化方法,并通过Matlab代码实现验证其在复杂调度问题中的有效性。文中还涵盖了多种智能优化算法在生产调度、经济调度、车间调度、无人机路径规划、微电网优化等领域的应用案例,展示了从理论建模到仿真实现的完整流程。此外,文档系统梳理了智能优化、机器学习、路径规划、电力系统管理等多个科研方向的技术体系与实际应用场景,强调“借力”工具与创新思维在科研中的重要性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事智能优化、自动化、电力系统、控制工程等相关领域研究的研究生及科研人员,尤其适合正在开展调度优化、路径规划或算法改进类课题的研究者; 使用场景及目标:①学习遗传算法及其他智能优化算法(如粒子群、蜣螂优化、NSGA等)在任务调度中的设计与实现;②掌握Matlab/Simulink在科研仿真中的综合应用;③获取多领域(如微电网、无人机、车间调度)的算法复现与创新思路; 阅读建议:建议按目录顺序系统浏览,重点关注算法原理与代码实现的对应关系,结合提供的网盘资源下载完整代码进行调试与复现,同时注重从已有案例中提炼可迁移的科研方法与创新路径。
【微电网】【创新点】基于非支配排序的蜣螂优化算法NSDBO求解微电网多目标优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要:本文提出了一种基于非支配排序的蜣螂优化算法(NSDBO),用于求解微电网多目标优化调度问题。该方法结合非支配排序机制,提升了传统蜣螂优化算法在处理多目标问题时的收敛性和分布性,有效解决了微电网调度中经济成本、碳排放、能源利用率等多个相互冲突目标的优化难题。研究构建了包含风、光、储能等多种分布式能源的微电网模型,并通过Matlab代码实现算法仿真,验证了NSDBO在寻找帕累托最优解集方面的优越性能,相较于其他多目标优化算法表现出更强的搜索能力和稳定性。; 适合人群:具备一定电力系统或优化算法基础,从事新能源、微电网、智能优化等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于微电网能量管理系统的多目标优化调度设计;②作为新型智能优化算法的研究与改进基础,用于解决复杂的多目标工程优化问题;③帮助理解非支配排序机制在进化算法中的集成方法及其在实际系统中的仿真实现。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注非支配排序、拥挤度计算和蜣螂行为模拟的结合方式,并可通过替换目标函数或系统参数进行扩展实验,以掌握算法的适应性与调参技巧。
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