设计模式

本文介绍了两种设计模式——原型模式和策略模式。原型模式通过对象复制而非new关键字创建对象,涉及浅拷贝与深拷贝的区别及实现。策略模式则定义了一组算法并将其封装起来,使得算法可以在运行时互换。

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1、原型模式

不通过new关键词来产生一个对象,而是通过对象复制来实现的模式叫做原型模式。

定义:用原型实例指定创建对象的种类,并且通过拷贝这些原型创建心得对象。

Java中使用Cloneable标识clone方法。必须腹泻clone方法,才说明对象可以被拷贝,这里复写的是Object类中的clone方法。

通用代码:

public class PrototypeClass implements Cloneable{
@Override
public PrototypeClass clone()
{
PrototypeClass prototypeClass=null;
try{
prototypreClass=(PrototypeClass) super.clone();
catch(CloneNotSupportException e)
{//异常处理
}
return prototypeClass;
}
}
}

注意事项:

Java的浅拷贝和深拷贝问题。Java Object的clone()方法默认是浅拷贝的,指的是:

(1)类的成员变量中可变的引用对象,默认不拷贝;

(2)原始类型、不可变对象拷贝;

(3)String对象比较特殊,通过字符串池在需要的时候才在内存中创建新的字符串。

要想实现深拷贝,必须在复写clone方法中专门写针对成员变量的拷贝。

2、策略模式

定义一组算法,将每个算法封装起来,使他们之间可以互换。

context封装角色。策略模式的封装角色和被封装的策略类不是同一个接口。如果是同一个接口,就成为了代理模式。

封装角色的方法:(1)类中定义策略(私有的策略引用成员);(2)在构造函数中设置具体的策略;(3)在实施中通过多态实现不同的策略;






内容概要:该研究通过在黑龙江省某示范村进行24小时实地测试,比较了燃煤炉具与自动/手动进料生物质炉具的污染物排放特征。结果显示,生物质炉具相比燃煤炉具显著降低了PM2.5、CO和SO2的排放(自动进料分别降低41.2%、54.3%、40.0%;手动进料降低35.3%、22.1%、20.0%),但NOx排放未降低甚至有所增加。研究还发现,经济性和便利性是影响生物质炉具推广的重要因素。该研究不仅提供了实际排放数据支持,还通过Python代码详细复现了排放特征比较、减排效果计算和结果可视化,进一步探讨了燃料性质、动态排放特征、碳平衡计算以及政策建议。 适合人群:从事环境科学研究的学者、政府环保部门工作人员、能源政策制定者、关注农村能源转型的社会人士。 使用场景及目标:①评估生物质炉具在农村地区的推广潜力;②为政策制定者提供科学依据,优化补贴政策;③帮助研究人员深入了解生物质炉具的排放特征和技术改进方向;④为企业研发更高效的生物质炉具提供参考。 其他说明:该研究通过大量数据分析和模拟,揭示了生物质炉具在实际应用中的优点和挑战,特别是NOx排放增加的问题。研究还提出了多项具体的技术改进方向和政策建议,如优化进料方式、提高热效率、建设本地颗粒厂等,为生物质炉具的广泛推广提供了可行路径。此外,研究还开发了一个智能政策建议生成系统,可以根据不同地区的特征定制化生成政策建议,为农村能源转型提供了有力支持。
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