今天研究 Client本来是关联的Expression接口,笔记记录一下。

本文解析了解释器模式中Client与Expression接口的关系变化,并探讨了非终结符表达式的关联方式。作者分享了理解设计模式的独特见解,并预告了后续可能涉及的内容。

(很抱歉,由于博客图片审核功能尚未完成,普通用户暂时关闭引用站外图片功能,请您谅解,我们会尽快开放。)

今天研究 Client本来是关联的Expression接口,笔记记录一下。针对这个类图,LZ简单的说两点。

                 1、Client本来是关联的Expression接口,不过由于中间加了个语法分析器(GrammerParser),所以变成了Client关联语法分析器,语法分析器再关联Expression接口。

                 2、由于我们采用反向计算的方式,所以非终结者表达式没有到Expression接口的聚合线,而是由两条关联线代替了两条聚合线。


                 解释器模式的分享就到此结束了,各位只要大致了解一下即可,如果实在理解不了,也不必死抠这个模式。

                 学习设计模式,有时候就像追女生一样,如果你怎么追都追不上,那说明缘分未到,该放弃的时候就得放弃,说不定哪天缘分到了,不需要你追,你心中的她自然就上钩了。所以如果有哪一个设计模式一时半会理解不了,请不要着急去理解它,不理解的原因是因为你的积累还不够,如果霸王硬上弓的话,往往会被设计模式暴揍一顿,最后还得自己付医药费。

                 LZ只想说,何必呢?

                 到这篇文章为止,LZ已经将所有24种设计模式全部讲解了一遍,其中有好有坏,有对有错。不过不管怎样,LZ本人的收获还是很大的,也很感谢这当中支持LZ的猿友。设计模式系列或许还会有最后一篇,内容自然是对24种设计模式的总结,LZ最近也在为此而准备着,敬请各位猿友擦亮双眼期待吧。

                 一个系列结束了,不代表LZ的学习之路结束了,在上一章已经提到过,LZ最近在研究虚拟机源码,在接下来的时间里,LZ或许会写一些与虚拟机相关的内容,如果有哪位猿友对虚拟机有兴趣的话,可以继续关注下LZ。

                 感谢各位的收看,我们下次再见。

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。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值