设计模式之职责链模式

本文介绍了职责链模式,它能避免请求发送者和接收者的耦合,将对象连成链传递请求直至被处理。以请假审批为例,对比了职责链模式和普通判断,指出普通判断耦合度高,而职责链模式可降低耦合,且结构链在客户端定义,修改方便。

      职责链模式:使多个对象都有机会处理请求,从而避免请求的发送者和接收者之间的耦合关系。将这个对象连成一条链,并沿着这条链传递该请求,知道有一个对象处理它为止。

       当我写一个请假审批的时候,它首先到部门经理,再到总监,再到总经理,根据需求不同。

        它和普通的判断的最大区别就是普通判断你将会把所有引用都放到一个方法,这样这个方法就回很庞大,耦合度很高,当我们分开去判断(每个类只需要包含她所需要的下一个引用)耦合度就回降低。

        而且结构连是在客户端定义的,部门经理想跳过总监到总经理只需要简单改下就行。  

代码:

//管理者
public abstract class Director {
    protected Director director;

    public Director getDirector() {
        return director;
    }

    public void setDirector(Director director) {
        this.director = director;
    }

    //管理者处理请求
    public abstract void HandlerRequest(Integer time);
}
//部门经理
public class BumenJingli extends Director {
    @Override
    public void HandlerRequest(Integer time) {
        if (time<4){
            System.out.println("部门经理同意");
        }else {
            super.director.HandlerRequest(time);
        }
    }
}
//总监
public class Zongjian extends Director {
    @Override
    public void HandlerRequest(Integer time) {
        if (time <7){
            System.out.println("总监同意");
        }else {
            super.director.HandlerRequest(time);
        }
    }
}
//总经理
public class Zongjingli extends Director {
    @Override
    public void HandlerRequest(Integer time) {
        if (time>30){
            System.out.println("总经理不同意");
        }else {
            System.out.println("总经理同意");
        }
    }
}
//测试客户端
public class Test {
    public static void main(String[] args) {
        Director zongjingli = new Zongjingli();
        Director zongjian = new Zongjian();
        Director bumenjingli = new BumenJingli();
        //部门经理 -- 总监 --总经理
        bumenjingli.setDirector(zongjian);
        zongjian.setDirector(zongjingli);
        bumenjingli.HandlerRequest(2);
        bumenjingli.HandlerRequest(5);
        bumenjingli.HandlerRequest(10);
        bumenjingli.HandlerRequest(40);
        //经理知道我真的有急事要请假40天,夸过总监直接让经理找总经理
        //修改链的结构,
        //部门经理 --总经理
        System.out.println("跨过总监");
        bumenjingli.setDirector(zongjingli);
        bumenjingli.HandlerRequest(40);

    }
}

 

内容概要:本文详细介绍了一个基于JavaVue的联邦学习隐私保护推荐系统的设计与实现。系统采用联邦学习架构,使用户数据在本地完成模型训练,仅上传加密后的模型参数或梯度,通过中心服务器进行联邦平均聚合,从而实现数据隐私保护与协同建模的双重目标。项目涵盖完整的系统架构设计,包括本地模型训练、中心参数聚合、安全通信、前后端解耦、推荐算法插件化等模块,并结合差分隐私与同态加密等技术强化安全性。同时,系统通过Vue前端实现用户行为采集与个性化推荐展示,Java后端支撑高并发服务与日志处理,形成“本地训练—参数上传—全局聚合—模型下发—个性化微调”的完整闭环。文中还提供了关键模块的代码示例,如特征提取、模型聚合、加密上传等,增强了项目的可实施性与工程参考价值。 适合人群:具备一定JavaVue开发基础,熟悉Spring Boot、RESTful API、分布式系统或机器学习相关技术,从事推荐系统、隐私计算或全栈开发方向的研发人员。 使用场景及目标:①学习联邦学习在推荐系统中的工程落地方法;②掌握隐私保护机制(如加密传输、差分隐私)与模型聚合技术的集成;③构建高安全、可扩展的分布式推荐系统原型;④实现前后端协同的个性化推荐闭环系统。 阅读建议:建议结合代码示例深入理解联邦学习流程,重点关注本地训练与全局聚合的协同逻辑,同时可基于项目架构进行算法替换与功能扩展,适用于科研验证与工业级系统原型开发。
源码来自:https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方的例子。 简单的平方问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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