设计模式之代理模式

本文介绍了代理模式中的静态代理实现方式,通过定义抽象主题接口、具体主题实现类和代理类来展示其工作原理。以获取用户名为例,展示了如何通过代理类在调用具体主题方法前后增加额外的操作。

代理模式分为静态代理和动态代理,动态代理又分为jdk代理和cglib代理,Spring就是基于cglib代理实现的,下面我们简单描述一下静态代理。

代理模式:不希望用户直接访问某个对象,而是通过其他对象访问该对象,这个其他对象就称为代理对象,这也就是代理模式。

代理模式构成:抽象主题,具体主题,代理

抽象主题:

package com.nantian.user.proxy.staticproxy;
public interface User {
void getUserName();

}

具体主题:

package com.nantian.user.proxy.staticproxy;
public class UserImpl implements User{
public void getUserName() {
System.out.println("李伟");
}

}

代理:

package com.nantian.user.proxy.staticproxy;

public class UserProxy implements User{
public void getUserName() {
System.out.println("获取用户名开始");
new UserImpl().getUserName();
System.out.println("获取用户名结束");
}

}


测试:

public static void main(String[] args) {
UserProxy proxy = new UserProxy();
proxy.getUserName();
}

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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