c++简单工厂模式、工厂方法模式与抽象工厂模式的实现和优缺点

原理之(〇)3D Gaussian Splatting 数学原理与推导 3D Gaussian Splatting源于EWA的理论基础,本文重点从EWA模型出发,详细推导3D GS中的数学原理,加深对鱼眼相机畸变场景下的理解。 阅读详情

原文:https://blog.youkuaiyun.com/qq_32957239/article/details/80453727
简单工厂模式
使用一个单独的类(工厂)来控制其他类的实例化。
实现:制造火车和飞机(一个工厂,一个工厂生产多个产品)

#include "stdafx.h"
#include<iostream>
#include<string>
using namespace std;
 
//抽象产品类 制造的抽象类 拥有纯虚函数的类为抽象类
class Make
{
public:
	//纯虚函数 在基类中仅仅给出声明 在派生类中实现
	virtual void make() = 0;  
};
 
//具体产品类 制造火车的类 继承自制造抽象类
class MakeTrain:public Make
{
public:
	void make()
	{
		cout << "我可以制造火车!" << endl;
	}
};
 
//具体产品类 制造飞机的类 继承自制造抽象类
class MakePlane:public Make
{
public:
	void make()
	{
		cout << "我可以制造飞机!" << endl;
	}
};
 
//具体工厂类 将客户端和具体的制造类分离 降低耦合度
class Factory
{
private:
	MakeTrain train;
	MakePlane plane;
public:
	void make(string something)
	{
		if (something == "train")
		{
			train.make();
		}
		else if (something == "plane")
		{
			plane.make();
		}
		//用switch更好 但c++不支持switch(string)
	}
};
 
//客户端
int main()
{
	Factory factory;
	//客户想要制造什么 只需要告诉工厂就行了
	factory.make("train");
	factory.make("plane");
 
    return 0;
}

类图:(纯虚函数用斜体表示)
在这里插入图片描述
优点:工厂类中包含了必要的逻辑判断,可以根据用户的需求动态实例化相关的类;对客户端来说,去除了与具体产品的依赖。
缺点:违背开放-封闭原则,添加新的产品时需要修改工厂类的内容。(解决方案:java可以利用反射技术来代替switch)

工厂方法模式
定义一个用于创建对象的接口,让子类决定实例化哪一个类。工厂方法使一个类的实例化延迟到其子类。
实现:制造火车和飞机(多个工厂,一个工厂产生一个产品)

#include "stdafx.h"
#include<iostream>
#include<string>
using namespace std;
 
//抽象产品类 制造类
class Make
{
public:
	virtual void make() = 0;
};
 
//具体产品类 制造火车类
class MakeTrain :public Make
{
public:
	void make()
	{
		cout << "我可以制造火车!" << endl;
	}
};
 
//具体产品类 制造飞机类
class MakePlane :public Make
{
public:
	void make()
	{
		cout << "我可以制造飞机!" << endl;
	}
};
 
//抽象工厂类 
class AbstractFactory
{
public:
	//返回具体产品类的指针
	virtual Make* createProduct() = 0;
};
 
//具体工厂类 制造火车的工厂
class TrainFactory :public AbstractFactory
{
public:
	Make * createProduct()
	{
		Make* train = new MakeTrain();
		return train;
	}
};
 
//具体工厂类 制造飞机的工厂
class PlaneFactory :public AbstractFactory
{
public:
	Make * createProduct()
	{
		Make* plane = new MakePlane();
		return plane;
	}
};
 
//客户端代码
int main()
{
	//制造火车
	AbstractFactory * factory = new TrainFactory();
	Make *product = factory->createProduct();
	product->make();
	//制造飞机
	factory = new PlaneFactory();
	product = factory->createProduct();
	product->make();
 
	delete factory;
	delete product;
	return 0;
}

类图:
在这里插入图片描述
优点:克服了简单工厂违背开放-封闭原则的缺点。
缺点:每增加一个产品,需要多增加一个对应工厂的类,增加了额外的开发量。

抽象工厂模式
提供一个创建一系列相关或相互依赖对象的接口,而无需指定他们具体的类。
实现:分别为火车和飞机制造发动机和轮胎,火车和飞机用不同的发动机和轮胎。(多个工厂,一个工厂可以产生多个产品)

#include <iostream>
#include <string>

using namespace std;

class Engine
{
public:
	virtual void makeEngine() = 0;
};

class TrainEngine : public Engine
{
public:
	void makeEngine()
	{
		cout << "我可以制造火车发动机!" << endl;
	}
};

class PlaneEngine : public Engine
{
public:
	void makeEngine()
	{
		cout << "我可以制造飞机发动机!" << endl;
	}
};

//抽象产品,轮胎
class Tyre
{
public:
	virtual void makeTyre() = 0;
};

class TrainTyre : public Tyre
{
public:
	void makeTyre()
	{
		cout << "我可以制造火车轮胎!" << endl;
	}
};

class PlaneTyre : public Tyre
{
public:
	void makeTyre()
	{
		cout << "我可以制造飞机轮胎!" << endl;
	}
};

//抽象工厂
class AbstractFactory
{
public:
	virtual Engine* createEngine() = 0;
	virtual Tyre* createTyre() = 0;
};

//具体工厂,火车工厂
class TrainFactory : public AbstractFactory
{
	Engine* createEngine()
	{
		Engine* trainEngine = new TrainEngine();
		return trainEngine;
	}

	Tyre* createTyre()
	{
		Tyre* trainTyre = new TrainTyre();
		return trainTyre;
	}
};

//具体工厂,飞机工厂
class PlaneFactory : public AbstractFactory
{
	Engine* createEngine()
	{
		Engine* planeEngine = new PlaneEngine();
		return planeEngine;
	}

	Tyre* createTyre()
	{
		Tyre* trainTyre = new PlaneTyre();
		return trainTyre;
	}
};

int main()
{
	//火车
	AbstractFactory* factory = new TrainFactory();
	Engine* engine = factory->createEngine();
	Tyre* tyre = factory->createTyre();
	engine->makeEngine();
	tyre->makeTyre();
	delete factory;
	delete engine;
	delete tyre;

	//飞机
	factory = new PlaneFactory();
	engine = factory->createEngine();
	tyre = factory->createTyre();
	engine->makeEngine();
	tyre->makeTyre();

	delete factory;
	delete engine;
	delete tyre;

	return 0;
}

运行结果:
在这里插入图片描述
类图:
在这里插入图片描述
优点:需求改变时改动最小;具体的创建实例过程与客户端分离,客户端通过抽象接口操作实例,产品的具体类名也被具体工厂的实现分离,不出现在客户端代码中(客户端只知道有一个抽象工厂,一个抽象的Engine和一个抽象的Tyre)。

缺点;新增功能时,比如火车和飞机都有窗户,那就要增加3个类,还要修改2个具体的工厂类。

工厂模式的核心思想就是降耦。

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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C++基本设计模式01

C++基本设计模式01 1 简单工厂模式:不直接在客户端创建类对象,利用工厂类的方法CreateObject来创建。 优点:1 客户端和具体类解耦 即分开来 2 不需要担心对象创建的复杂程度。 缺点:1 增加新功能通过改变源代码 ,不符合开闭原则。 2 工程类职责过多,该类发生问题影响许多类。 #include<iostream> #include<string> usin...

weixin_44517656的博客 191

AI Chat 设计模式:2. 工厂设计模式

工厂设计模式是一种创建型设计模式,旨在解决对象的创建和实例化过程中的一些问题。通常情况下,我们可以通过直接在代码中使用 new 关键字创建对象实例,但是在某些场景下,我们可能需要更加灵活、可扩展的创建方式,以简化代码并提高可维护性。工厂模式通过引入一个专门的“工厂”对象来创建和生成对象实例,从而将对象的创建和实例化过程完全隔离开来。这个“工厂”对象承担了所有的创建和实例化逻辑,客户端代码只需要向它提供所需的参数以及需要的对象类型,就能够得到一个完整的可用对象实例。工厂模式通常会包括一个工厂接口和。

hejnhong的博客 1415

设计模式C++实现(1)——工厂模式

最近在学习设计模式《大话设计模式》 参考http://blog.youkuaiyun.com/wuzhekai1985/article/details/6660462 写的C++代码一起学习   转载一篇保存以后查看也方便 么么哒。 非常感谢! 软件领域中的设计模式为开发人员提供了一种使用专家设计经验的有效途径。设计模式中运用了面向对象编程语言的重要特性:封装、继承、多态,真正领悟设计模式的

xuqiang918的专栏 779

设计模式之工厂模式(C++)

设计模式之工厂模式的学习了解

探索C++编程的奥秘,分享深入的技术见解和实践,旨在激发读者创造力与解决问题的思维。 2313

1.工厂模式C++用法示例

工厂模式是一种常见的创建型设计模式,它通过将对象的创建逻辑封装到一个类中,使得创建对象的过程与使用对象的过程分离,从而降低了代码的耦合性。在工厂模式中,我们定义一个工厂类来负责对象的创建,而客户端只需要向工厂类请求对象即可,不需要直接创建对象。简单工厂模式(Simple Factory Pattern):简单工厂模式中,只需要定义一个静态工厂方法,根据不同的参数返回不同的对象。这种方法通常适用于对象较少且创建过程相对简单的场景。工厂方法模式。

lzq8090的博客 813

C++模块5:常见的设计模式

C++模块5:常见的设计模式 1 .单例模式: 当仅允许类的一个实例在应用中被创建的时候,我们使用单例模式(Singleton Pattern)。它保护类的创建过程来确保只有一个实例被创建,它通过设置类的构造方法为私有(private)来实现。要获得类的实例,单例类可以提供一个方法,如GetInstance(),来返回类的实例。该方法是唯一可以访问类来创建实例的方法。 优点: (1)由于单例模式在内存中只有一个实例,减少了内存开支,特别是一个对象需要频繁地创建、销毁时,而且创建或销毁时性能又无法优化,单例模

哒宰的博客 813
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