职责链模式

最新推荐文章于 2025-08-01 10:05:04 发布
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案例:

1. 离职流程

2. 秘书要求大家填登记个人资产信息的表格时，她只需交给第一个人即可，传着填


android中：

1. ViewRootImpl中的按键事件处理，很典型

2. ordered广播

【设计模式】——职责链模式（Chain of Responsibility Pattern）
J^T的博客
08-06 1630
职责链模式（Chain of Responsibility Pattern）是其中一种重要的行为型设计模式，它允许你将请求沿着处理者链进行传递，直到其中一个处理者能够处理它为止。这种模式的主要优点在于解耦请求的发送者和接收者，使系统更加灵活和可扩展。
C++设计模式之职责链模式
09-04
职责链模式（Chain of Responsibility Pattern）是一种行为设计模式，它允许将请求沿着处理者对象的链式结构进行传递，直到某个对象能够处理该请求。在C++中，职责链模式通常用于解耦发送者和接收者，使得系统更加...
Java设计模式之职责链模式介绍
热门推荐
qq_25409421的博客
06-15 3万+
职责链模式(chain of responsibility pattern) 定义: 避免将一个请求的发送者与接收者耦合在一起,让多个对象都有机会处理请求.将接收请求的对象连接成一条链，并且沿着这条链传递请求,直到有一个对象能够处理它为止。在职责链模式中，多个处理器（也就是刚刚定义中说的“接收对象”）依次处理同一个请求。一个请求先经过 A 处理器处理，然后再把请求传递给 B 处理器，B处理器处理完后再 传递给 C 处理器，以此类推，形成一个链条。
设计模式-职责链模式
技术人集结地
01-06 1527
职责链模式是一种设计模式，用于解决请求的发送者和接收者之间的耦合问题。它使多个对象都有机会处理请求，直到某个对象能够处理该请求为止。每个职责链上的对象都有一个处理请求的方法，如果该方法能够处理请求，则直接处理并返回结果；如果不能处理，则将请求传递给链上的下一个对象。在职责链模式中，每个对象都有机会处理请求，直到找到能够处理该请求的对象为止。这种模式可以降低系统的耦合度，提高系统的灵活性和可扩展性。
C# 设计模式之职责链模式
鲤籽鲲的博客
08-11 1583
C# 设计模式之职责链模式
设计模式（十四）行为型：职责链模式详解
谦与谦寻的神隐
07-27 1038
职责链模式（Chain of Responsibility Pattern）是 GoF 23 种设计模式中的行为型模式之一，其核心价值在于将多个处理对象（处理器）连接成一条链，使请求沿着链传递，直到被某个处理器处理为止。
设计模式20——职责链模式
weixin_43687024的博客
05-29 1974
1、使多个对象都有机会处理请求，从而避免请求的发送者和接收者之间的耦合关系。将这些对象连成一条链，并沿着这条链传递该请求，直到有一个对象处理它为止。2、职责链可简化对象的相互连接，它们仅需保持一个指向其后继者的引用，而不需保持它所有的候选接收者的引用。3、可以随时增加或修改处理一个请求的结构，增强了给对象指派职责的灵活性。
设计模式的应用——《职责链模式》
幸运的梦之星
12-15 1242
职责链模式，是一种行为型设计模式。它的目标在于将请求的发送和接收解耦，让多个接收对象都有机会处理这个请求。将这些接收对象串成一条链，并沿着这条链传递这个请求，直到链上的某个接收对象能够处理它为止。职责链设计模式常常在开发框架中使用，用来实现框架的过滤器、拦截器功能，让框架的使用者在不需要对源码进行修改的情况下，添加新的过滤拦截功能，体现了开闭原则。但具体每个框架的实现会根据实际的需求来设计。
设计模式之职责链模式（Chain of Responsibility Pattern）
weixin_40261082的博客
07-08 1394
设计模式之职责链模式（Chain of Responsibility Pattern）
设计模式之职责链模式
C2961034922的博客
08-01 1145
本文介绍了职责链模式的理论与实现。职责链模式将请求发送者与接收者解耦，通过构建处理对象链来传递请求，直到有对象处理为止。文章分析了该模式的结构（抽象处理者和具体处理者）、优缺点（降低耦合但可能处理失败）及适用场景（多个对象可处理同一请求时）。通过Java代码展示了采购审批流程的实现案例，包含PurchaseRequest请求类、Approver抽象处理者，以及Director、VicePresident等具体处理者的层级审批逻辑。完整代码已托管至GitHub仓库。
JavaScript设计模式之职责链模式应用示例
10-18
职责链模式是一种行为设计模式，它的核心思想是建立一个处理请求的对象链，每个对象都包含对请求的处理逻辑，以及将请求传递给下一个对象的能力。这样，请求可以在链上逐个传递，直到某个对象处理它。这种模式可以...
实例讲解C#中的职责链模式
08-18
实例讲解C#中的职责链模式 职责链模式是一种常见的设计模式，它允许将处理请求的责任传递给多个对象，以便处理该请求。今天，我们将使用C#语言来实现一个职责链模式的示例，以便更好地理解和学习。 职责链模式的...
Python设计模式之职责链模式原理与用法实例分析
09-19
职责链模式（Chain of Responsibility）是一种行为设计模式，它的核心思想是将一系列处理请求的对象组织成一条链，并在链上的每个对象（称为处理者）中定义处理请求的逻辑。当一个请求进入系统时，它会从链头开始，...
基于SSM与Vue架构的病人跟踪治疗信息管理系统设计与实现（含源码及文档）
12-22
基于SSM架构与Vue技术构建的病人治疗追踪管理系统，采用Java编程语言实现业务逻辑，并以MySQL数据库作为数据存储支持。该系统主要包含三个用户角色：管理员、病人及普通访客。 管理员具备的功能模块包括：主界面、个人设置、病人档案管理、病例信息采集、预约安排、医生信息维护、核酸检测报告上传管理、行动轨迹记录管理、疾病分类配置、病人治疗进度跟踪、留言板处理以及系统参数管理。病人用户可操作：主界面、个人设置、病例信息查看、预约申请、医生查询、核酸检测报告上传、行动轨迹上报、个人治疗状态查询。访客端提供：首页浏览、医生信息展示、医疗资讯发布、留言反馈提交、个人中心、后台入口及在线咨询服务。 系统设计注重代码结构的清晰性与可维护性，强调功能实用性和界面简洁度，同时保持较强的扩展适应能力，便于后续功能升级与日常运维。 项目已通过实际运行测试，开发环境配置如下： - 编程语言：Java - 开发框架：Spring Boot - Java开发工具包：JDK 1.8 - 应用服务器：Tomcat 7 - 数据库系统：MySQL 5.7 - 数据库管理工具：Navicat 12 - 集成开发环境：Eclipse或IntelliJ IDEA - 项目构建工具：Maven 3.3.9。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
电力系统单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真（带说明文档）
最新发布
12-22
【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真（带说明文档）内容概要：本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开，提供了完整的仿真模型与说明文档，重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型，模拟不同类型的短路故障（如三相短路），分析系统在故障期间及切除后的动态响应，包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化，进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理，掌握暂态过程分析方法。; 适合人群：电气工程及相关专业的本科生、研究生，以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标：①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法；②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能；③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施（如故障清除时间优化）；④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议：建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习，先理解仿真模型各模块的功能与参数设置，再运行仿真并仔细分析输出结果，尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响，从而深化对暂态稳定问题的理解。
这是一个基于Prisma和SQLite数据库构建的现代化轻量级且开箱即用的个人作品集展示平台后端服务系统_该项目核心功能包括用户认证授权作品数据模型管理文件上传存储以及提供标.zip
12-22
这是一个基于Prisma和SQLite数据库构建的现代化轻量级且开箱即用的个人作品集展示平台后端服务系统_该项目核心功能包括用户认证授权作品数据模型管理文件上传存储以及提供标.zip
基于PSO算法优化支持向量机参数的MATLAB仿真源码：SVM与PSO-SVM性能对比
12-22
本研究聚焦于运用MATLAB平台，将支持向量机（SVM）应用于数据预测任务，并引入粒子群优化（PSO）算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践，其核心在于利用SVM构建分类模型，同时借助PSO的全局搜索能力，高效确定SVM的最优超参数配置，从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法，其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界，以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题，其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间，使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下，每个潜在解被视作一个“粒子”，粒子群在解空间中协同搜索，通过不断迭代更新自身速度与位置，并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息，逐步逼近问题的最优解。在本应用中，PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理（如标准化处理）、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数（例如线性核、多项式核及径向基函数核等）进行参数寻优，并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开，从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例，旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合，以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践，研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理，还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法，这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
jank_record_1766403318764055404.pb
12-22
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