Service 设计的探讨

本文介绍了一个基于Struts2、Spring和Hibernate(SSH)的技术框架中Service层的设计思路与实现方式,包括IBaseService接口定义及其实现类AdstractBaseService,通过泛型和抽象方法减少了代码冗余。

     今天将service层的设计发送给大家,希望大虾们,多拍两下,service层还是基于抽象、泛型,以减少代码的冗余量.关于是否将DAO的顶级接口和Service的顶级接口合并,我认为单独存在,有利于层次的清晰.

 

service层接口:IBaseService.java

package com.frame.ssh.service.base;

import java.io.Serializable;
import java.util.List;
import java.util.Map;

/**
 *  Service 层基接口,处理业务逻辑.这里只提供基本的操作增、删、查、改的方法.
 *  
 *  
 * @author zjc
 * @version 1.0
 * @since 1.0
 */
public interface IBaseService<T,ID extends Serializable> {
	
		/**
		 * 添加实体类
		 * 
		 * @param entity:需要添加的实体类
		 * @return 无返回值
		 * */
	 Serializable  saveEntity(final T entity);
	
	 	/**
		 * 修改实体类
		 * 
		 * @param entity:修改持久化的对象
		 * @return 实现序列化的对象
		 * */
	 Serializable  updateEntity(final T entity);
	 
	 	/**
		 * 修改实体类
		 * 
		 * @param entity:修改持久化的对象
		 * @return 实现序列化的对象
		 * */
	 void  deleteEntity(final T entity);
	 
	 	/**
		 * 修改实体类
		 * 
		 * @param entity:修改持久化的对象
		 * @return 实现序列化的对象
		 * */
	 T   getEntity(final Class<T> clazz,final ID id);
	 
	 	/**
		 * 修改实体类
		 * 
		 * @param entity:修改持久化的对象
		 * @return 实现序列化的对象
		 * */
	 List<T>   findEntity(final Map<ID,T> conditionMap);
}

   service 业务操作:

package com.frame.ssh.service.base;

import java.io.Serializable;
import java.util.List;
import java.util.Map;

import com.frame.ssh.dao.base.IBaseDao;


   /**
    * 抽象service类,service层重复的业务操作调用,可以减少代码的重复调用。
    * 
    * @author zjc
    * @version 1.0
    * @since 1.0
    */
public abstract class AdstractBaseService<T,ID extends Serializable,GeneralDAO extends IBaseDao<T, ID>> implements IBaseService<T, ID> {
	
	private GeneralDAO   baseDao;
	
	public void deleteEntity(T entity) {
		baseDao.deleteEntity(entity);
	}

	@Override
	public List<T> findEntity(Map<ID, T> conditionMap) {
		return baseDao.findEntity(conditionMap);
	}

	@Override
	public T getEntity(Class<T> clazz, ID id) {
		return baseDao.getEntity(clazz, id);
	}

	@Override
	public Serializable saveEntity(T entity) {
		return baseDao.saveEntity(entity);
	}

	@Override
	public Serializable updateEntity(T entity) {
		return baseDao.updateEntity(entity);
	}
	
	
	

}

 

student接口:

package com.frame.ssh.service;

import java.io.Serializable;

import com.frame.ssh.service.base.IBaseService;

	/**
	 * Student业务操作接口
	 * 
	 * @author zjc
	 * @version 1.0
	 * @since 1.0
	 */
public interface IStudentService<T,ID extends Serializable> extends IBaseService<T, ID>{

}

 

 

 

student实现类:

package com.frame.ssh.service.implement;

import com.frame.ssh.bean.Student;
import com.frame.ssh.dao.implement.StudentDao;
import com.frame.ssh.service.IStudentService;
import com.frame.ssh.service.base.AdstractBaseService;

public class StudentService extends AdstractBaseService<Student, Integer,StudentDao> implements IStudentService<Student, Integer> {

	
	
}

 

 

基于粒子群优化算法的p-Hub选址优化(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于粒子群优化算法(PSO)的p-Hub选址优化问题的研究与实现,重点利用Matlab进行算法编程和仿真。p-Hub选址是物流与交通网络中的关键问题,旨在通过确定最优的枢纽节点位置和非枢纽节点的分配方式,最小化网络总成本。文章详细阐述了粒子群算法的基本原理及其在解决组合优化问题中的适应性改进,结合p-Hub中转网络的特点构建数学模型,并通过Matlab代码实现算法流程,包括初始化、适应度计算、粒子更新与收敛判断等环节。同时可能涉及对算法参数设置、收敛性能及不同规模案例的仿真结果分析,以验证方法的有效性和鲁棒性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法理论知识的高校研究生、科研人员及从事物流网络规划、交通系统设计等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决物流、航空、通信等网络中的枢纽选址与路径优化问题;②学习并掌握粒子群算法在复杂组合优化问题中的建模与实现方法;③为相关科研项目或实际工程应用提供算法支持与代码参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐段理解算法实现逻辑,重点关注目标函数建模、粒子编码方式及约束处理策略,并尝试调整参数或拓展模型以加深对算法性能的理解。
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