Strategy模式

本文详细介绍了策略模式的概念及其应用。通过示例代码展示了如何将一组算法封装进独立的类中,并实现算法之间的相互替换,使算法的变化不会影响客户端。具体演示了加、减、乘、除四种运算方式的实现。

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package com.jaeson.javastudy.designpattern;

/**
 * 策略模式属于对象的行为模式。
 * 其用意是针对一组算法,将每一个算法封装到具有共同接口的独立的类中,从而使得它们可以相互替换。
 * 策略模式使得算法可以在不影响到客户端的情况下发生变化。
 * 
 */
public class StrategyPattern {
	
	private ICalculator strategy;
	public StrategyPattern(ICalculator strategy) {
		this.strategy = strategy;
	}
	
	public int cal(int i, int j) {
		return this.strategy.calculate(i, j);
	}
	public void setStrategy(ICalculator strategy) {
		this.strategy = strategy;
	}
	
	public static void main(String[] args) {
		
		StrategyPattern st = new StrategyPattern(new Plus());
		System.out.println(st.cal(1, 10));
		st.setStrategy(new Minus());
		System.out.println(st.cal(1, 10));
		st.setStrategy(new Multi());
		System.out.println(st.cal(1, 10));
		st.setStrategy(new Devide());
		System.out.println(st.cal(1, 10));
	}
}
class Plus implements ICalculator {
	@Override public int calculate(int i, int j) {
		return i + j;
	}
}
class Minus implements ICalculator {
	@Override public int calculate(int i, int j) {
		return i - j;
	}
}
class Multi implements ICalculator {
	@Override public int calculate(int i, int j) {
		return i * j;
	}
}
class Devide implements ICalculator {
	@Override public int calculate(int i, int j) {
		return i / j;
	}
}

 

内容概要:本文针对国内加密货币市场预测研究较少的现状,采用BP神经网络构建了CCi30指数预测模型。研究选取2018年3月1日至2019年3月26日共391天的数据作为样本,通过“试凑法”确定最优隐结点数目,建立三层BP神经网络模型对CCi30指数收盘价进行预测。论文详细介绍了数据预处理、模型构建、训练及评估过程,包括数据归一化、特征工程、模型架构设计(如输入层、隐藏层、输出层)、模型编译与训练、模型评估(如RMSE、MAE计算)以及结果可视化。研究表明,该模型在短期内能较准确地预测指数变化趋势。此外,文章还讨论了隐层节点数的优化方法及其对预测性能的影响,并提出了若干改进建议,如引入更多技术指标、优化模型架构、尝试其他时序模型等。 适合人群:对加密货币市场预测感兴趣的研究人员、投资者及具备一定编程基础的数据分析师。 使用场景及目标:①为加密货币市场投资者提供一种新的预测工具和方法;②帮助研究人员理解BP神经网络在时间序列预测中的应用;③为后续研究提供改进方向,如数据增强、模型优化、特征工程等。 其他说明:尽管该模型在短期内表现出良好的预测性能,但仍存在一定局限性,如样本量较小、未考虑外部因素影响等。因此,在实际应用中需谨慎对待模型预测结果,并结合其他分析工具共同决策。
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