备忘录模式 MementoPattern

本文介绍了一个使用 C# 实现的备忘录模式案例,通过 NiceGirl 类和 DressStyle 类展示了如何保存和恢复对象的状态。NiceGirl 类包含外观属性并能创建当前装扮风格的备忘录,而 DressStyle 类则代表备忘录对象,用于存储 NiceGirl 的状态信息。

using System; public class NiceGirl { private string _Name; private string _Tall; private string _SkinColor; private string _HairColor; private string _Weight; private string _Colthes; private string _Shoes; private string _Bag; public NiceGirl() { } public NiceGirl(string name,string tall,string skincolor,string haircolor,string weight,string clothes,string shoes,string bag) { _Name = name; _Tall = tall; _SkinColor = skincolor; _HairColor = haircolor; _Weight = weight; _Colthes = clothes; _Shoes = shoes; _Bag = bag; } public string Name { get { return _Name; } set { _Name = value; } } public string Tall { get { return _Tall; } set { _Tall = value; } } public string SkinColor { get { return _SkinColor; } set { _SkinColor = value; } } public string HairColor { get { return _HairColor; } set { _HairColor = value; } } public string Weight { get { return _Weight; } set { _Weight = value; } } public string Colthes { get { return _Colthes; } set { _Colthes = value; } } public string Shoes { get { return _Shoes; } set { _Shoes = value; } } public string Bag { get { return _Bag; } set { _Bag = value; } } public DressStyle CreateCurrentDressStyle(string stylename) { return new DressStyle(stylename, _Tall, _SkinColor, _HairColor, _Weight, _Colthes, _Shoes, _Bag); } public void ApplyDressStyle(DressStyle dressstyle) { _Bag = dressstyle.Bag; _Colthes = dressstyle.Clothes; _HairColor = dressstyle.HairColor; _Shoes = dressstyle.Shoes; _SkinColor = dressstyle.SkinColor; _Tall = dressstyle.Tall; _Weight = dressstyle.Weight; } public override string ToString() { string decorationList = string.Empty; decorationList += "Name:" + this.Name + "/n" + "Tall:" + this.Tall + "/n" + "SkinColor:" + this.SkinColor + "/n" + "HairColor:" + this.HairColor + "/n" + "Weight:" + this.Weight + "/n" + "Clothes:" + this.Colthes + "/n" + "Shoes:" + this.Shoes + "/n" + "Bag:" + this.Bag; return decorationList; } }

待备忘的对象

using System; public class DressStyle { string _Tall, _SkinColor, _HairColor, _Weight, _Clothes, _Shoes, _Bag,_StyleName; public DressStyle(string stylename,string tall, string skincolor, string haircolor, string weight, string clothes, string shoes, string bag) { _Tall = tall; _SkinColor = skincolor; _HairColor = haircolor; _Weight = weight; _Clothes = clothes; _Shoes = shoes; _Bag = bag; _StyleName = stylename; } public string StyleName { get { return _StyleName; } } public string Tall { get { return _Tall; } } public string SkinColor { get { return _SkinColor; } } public string HairColor { get { return _HairColor; } } public string Weight { get { return _Weight; } } public string Clothes { get { return _Clothes; } } public string Shoes { get { return _Shoes; } } public string Bag { get { return _Bag; } } }

备忘录对象

using System; using System.Collections; public class DressStyleBox { private Hashtable _DressStyleTable; public DressStyleBox() { _DressStyleTable = new Hashtable(); } public void AddDressStyle(DressStyle dresstyle) { _DressStyleTable.Add(dresstyle.StyleName, dresstyle); } public DressStyle GetDressStyle(string stylename) { return _DressStyleTable[stylename] as DressStyle; } }

备忘录池

using System; using System.Collections.Generic; using System.Text; namespace MementoPattern { class Program { static void Main(string[] args) { DressStyleBox dsb = new DressStyleBox(); NiceGirl avaril = new NiceGirl("Avaril", "170CM", "白色", "黄色", "50KG", "背心", "板鞋", "双肩包"); dsb.AddDressStyle(avaril.CreateCurrentDressStyle("Ski-Girl")); NiceGirl lucy = new NiceGirl(); lucy.Name = "Lucy"; lucy.ApplyDressStyle(dsb.GetDressStyle("Ski-Girl")); Console.Write(lucy.ToString()); Console.ReadKey(); } } }

调用者

(Kriging_NSGA2)克里金模型结合多目标遗传算法求最优因变量及对应的最佳自变量组合研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了克里金模型(Kriging)与多目标遗传算法NSGA-II相结合的方法,用于求解最优因变量及其对应的最佳自变量组合,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法首先利用克里金模型构建高精度的代理模型,逼近复杂的非线性系统响应,减少计算成本;随后结合NSGA-II算法进行多目标优化,搜索帕累托前沿解集,从而获得多个最优折衷方案。文中详细阐述了代理模型构建、算法集成流程及参数设置,适用于工程设计、参数反演等复杂优化问题。此外,文档还展示了该方法在SCI一区论文中的复现应用,体现了其科学性与实用性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉优化算法和数值建模的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事仿真优化、实验设计、代理模型研究的相关领域工作者。; 使用场景及目标:①解决高计算成本的多目标优化问题,通过代理模型降低仿真次数;②在无法解析求导或函数高度非线性的情况下寻找最优变量组合;③复现SCI高水平论文中的优化方法,提升科研可信度与效率;④应用于工程设计、能源系统调度、智能制造等需参数优化的实际场景。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现过程,重点关注克里金模型的构建步骤与NSGA-II的集成方式,建议自行调整测试函数或实际案例验证算法性能,并配合YALMIP等工具包扩展优化求解能力。
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