结构型模式

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结构型设计模式:核心思想与应用场景解析

一、适配器模式

适配器模式,图片来自 refactoringguru.cn

图片来自:https://refactoringguru.cn/design-patterns/adapter

适配器模式是一种结构型设计模式,它将一个类的接口转换为客户端所期望的另一种接口,从而解决接口不兼容的问题,使得原本因接口不匹配而无法协作的类能够一起工作。

适用场景:

  • 系统需要使用现有类,但其接口不符合当前需求。
  • 希望创建一个可复用的类,该类可以与多个不相关或不可预见的类协同工作。
  • 需要统一多个类的接口,以简化客户端调用。

类比理解:

假设你需要用同一台电脑连接华为、苹果和摩托罗拉手机,它们分别需要Type-C、Lightning和Micro-USB接口。如果没有适配器,你需要三根不同的数据线;而使用适配器(转接头),你只需一根线加上对应的转接头即可实现兼容。

与工厂模式的区别:

适配器模式关注的是接口转换,而工厂模式关注的是对象的创建。在上面的例子中,适配器相当于“转接头”,工厂则负责“生产不同的转接头”。


二、桥接模式

桥接模式,图片来自 refactoringguru.cn

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桥接模式通过将抽象部分与其实现部分分离,使它们可以独立变化,从而避免因多层继承导致的类爆炸问题,提升系统的灵活性和可扩展性。

核心价值:

假设你要组装一台电脑,需要选择CPU、显卡、电源等多个部件。如果不使用桥接模式,每增加一种品牌或型号,就需要创建大量组合类(M × N × Y)。而使用桥接模式,只需分别为每个维度创建类(M + N + Y),再通过“桥”将它们组合起来。

优点:

  • 解耦抽象与实现,便于独立扩展。
  • 符合开闭原则,新增维度无需修改原有代码。
  • 减少子类数量,避免类层次过于复杂。

三、组合模式

组合模式,图片来自 refactoringguru.cn

图片来自:https://refactoringguru.cn/design-patterns/composite

组合模式允许你以一致的方式处理单个对象与对象组合,使得客户端无需关心当前操作的是单个对象还是整个对象树。

核心思想:

将对象组织成树形结构,使得对单个对象和组合对象的操作具有一致性。例如:

  • 文件系统中,文件和文件夹都是“存储单元”。
  • 组织架构中,员工和部门都是“组织单元”。

典型应用:

  • 图形界面中的容器与组件
  • 菜单与菜单项
  • 树形数据结构的统一处理

四、装饰器模式

装饰器模式,图片来自 refactoringguru.cn

图片来自:https://refactoringguru.cn/design-patterns/decorator

装饰器模式允许你动态地为对象添加新的行为或责任,而无需通过继承修改原有类结构。它提供了一种灵活的功能扩展方式,比继承更具弹性。

与继承的区别:

  • 继承是静态的,在编译时确定行为。
  • 装饰器是动态的,可以在运行时组合多个装饰器,实现功能的叠加。

适用场景:

  • 需要在不影响其他对象的情况下,为单个对象添加功能。
  • 不适合使用继承扩展功能,或继承会导致类爆炸。

五、外观模式

外观模式,图片来自 refactoringguru.cn

图片来自:https://refactoringguru.cn/design-patterns/facade

外观模式为复杂的子系统提供一个统一的高层接口,使得子系统更易于使用。它隐藏了系统的内部复杂性,客户端只需与外观类交互。

核心价值:

  • 降低客户端与子系统之间的耦合。
  • 简化调用过程,提升代码可读性和易用性。

现实类比:

早期网站注册需要填写大量信息(姓名、邮箱、住址等),如今只需一键授权(如微信登录、手机号登录)。服务端通过外观模式封装多个接口,统一获取用户信息,提升注册体验。


六、享元模式

享元模式,图片来自 refactoringguru.cn

图片来自:https://refactoringguru.cn/design-patterns/flyweight

享元模式通过共享相似对象来减少内存占用,特别适用于存在大量重复对象的场景。

典型实现:

  • Integer.valueOf() 的缓存机制(-128~127)
  • String 常量池
  • 线程池、连接池等资源池技术

适用条件:

  • 系统中存在大量相似对象
  • 对象的大部分状态可以外部化
  • 使用享元后不影响业务逻辑

七、代理模式

代理模式,图片来自 refactoringguru.cn

图片来自:https://refactoringguru.cn/design-patterns/proxy

代理模式为其他对象提供一种代理以控制对该对象的访问。代理对象在客户端与目标对象之间起到中介作用,常用于访问控制、延迟加载、日志记录等场景。

常见代理类型:

  • 静态代理:手动编写代理类
  • 动态代理:运行时生成代理对象(如JDK动态代理、CGLIB)
  • 远程代理、虚拟代理、保护代理等

与装饰器模式的区别:

  • 代理模式控制访问,装饰器模式增强功能。
  • 代理通常知道被代理对象的生命周期,装饰器则更关注功能的叠加。

应用案例:

MyBatis 通过动态代理实现 DAO 接口的数据库访问,无需编写实现类即可完成SQL映射与执行。

DDoS攻击--Syn_Ack/Ack_Flood等攻击防护详解(TCP) 前言 Syn_Ack/Ack_Flood攻击属于TCP攻击,在了解Syn_Ack/Ack_Flood攻击之前,可以先看看TCP攻击详解。 Syn_Ack Flood 攻击: syn_ack报文出现在连接建立的第2个报文,用来确认第一次握手的syn包。 当服务器收到syn_ack报文后会在系统里查询是否属于3次握手的范畴。如果属于则回复ack,并将连接设为连接状态。若没有查到相关信息,则回复... 阅读详情

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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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