不变(Immutable)模式

本文介绍了不变模式的概念,包括弱不变模式和强不变模式的区别,并通过Java的String类为例说明了强不变性的实现方式。同时,文章还提供了一个具体的类实现案例,并分析了其属于弱不变模式的原因。

10、不变(Immutable)模式

  

     定义: 一个对象的状态在对象被创建之后就不在发生变化,这就是Immutable Pattern。

 

     不变模式分:强不变模式和弱不变模式

     

      弱不变模式:一个类的实例状态是不变的,但是这个类的子类实例具有可能会变化的状态。

      强不变模式:一个类的实例状态是不变的,这个类的子类实例也具有不可变化的状态。实现的途径是类所有的方法都是 final类型,或者类本身就是final的

 

    java.lang.String 类就是强不变类。

    String a = "abc" ;

    String a1 = "abc" ;

    String a2 = "abc" ;

     String a3 = "abcd" ;

   java虚拟机只会创建一个字符串实例,三个对象共享一个值。遇到不同的字符串,java虚拟机会在创建一个String对象。

 

     例子:一个类的完整代码如下,请问这个类是不是不变类?

 

   

public class BClass {
	private int state = 0;
	
	public int getState(){
		return this.state;
	}
	
	public void setState(){
		System.out.println("Parameter is " + this.state);
	}
}

 

 这个类是个弱不变类,这个类有一个状态,存储在Int原始类型的state属性里面, 粗看上去有个方法setState(), 但是这个方法实际上并不能修改state,所以该类实际是个不变类。但是该类的子类可以修改state,因为setState()方法不是final,而且类也不是final类,所以该类是弱不变类。

 

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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