设计模式个人备忘(享元模式,strategy, templete strategy)

本文详细解析了C++中应用策略模式的实现,通过实例展示了如何使用策略模式来灵活处理不同算法的选择与切换,提高了代码的复用性和灵活性。文中包括了策略模式的定义、特点、优点,并通过具体代码示例来说明如何在实际项目中应用这一设计模式。



设计模式C++实现(9)——享元模式

常见设计模式的解析和实现(C++)之十六-Strategy模式

http://sourcemaking.com/design_patterns/strategy/cpp/1

http://www.vincehuston.org/dp/strategy.html

template<typename STRATEGY>
class Stat {
public:
   void readVector( int v[], int n ) {
      m_impl.sort( v, n );
      m_min = v[0];
      m_max = v[n-1];
      m_median = v[n/2];
   }
   ...
private:
   STRATEGY  m_impl;
};

class SortBubble {
   void sort( int v[], int n ) {
   ...

class SortShell {
   void sort( int v[], int n ) {
   ...

int main( void ) {
   const int NUM = 9;
   int       array[NUM];
   srand( time(0) );
   cout << "Vector: ";
   for (int i=0; i < NUM; ++i) {
      array[i] = rand() % 9 + 1;
      cout << array[i] << ' ';
   }
   cout << '\n';
   Stat<SortBubble>  one;
   one.readVector( array, NUM );
   cout << "min is " << one.getMin() << ", max is " << one.getMax()
        << ", median is " << one.getMedian() << '\n';

   Stat<SortShell>  two;
   two.readVector( array, NUM );
   cout << "min is " << two.getMin() << ", max is " << two.getMax()
        << ", median is " << two.getMedian() << '\n';
}

// Vector: 8 3 1 9 7 2 2 9 7
// Bubble: 1 2 2 3 7 7 8 9 9
// min is 1, max is 9, median is 7
// Shell:  1 2 2 3 7 7 8 9 9
// min is 1, max is 9, median is 7


成都市作为中国西部地区具有战略地位的核心都市,其人口的空间分布状况对于城市规划、社会经济发展及公共资源配置等研究具有基础性数据价值。本文聚焦于2019年度成都市人口分布的空间数据集,该数据以矢量格式存储,属于地理信息系统中常用的数据交换形式。以下将对数据集内容及其相关技术要点进行系统阐述。 Shapefile 是一种由 Esri 公司提出的开放型地理空间数据格式,用于记录点、线、面等几何要素。该格式通常由一组相互关联的文件构成,主要包括存储几何信息的 SHP 文件、记录属性信息的 DBF 文件、定义坐标系统的 PRJ 文件以及提供快速检索功能的 SHX 文件。 1. **DBF 文件**:该文件以 dBase 表格形式保存与各地理要素相关联的属性信息,例如各区域的人口统计数值、行政区划名称及编码等。这类表格结构便于在各类 GIS 平台中进行查询与编辑。 2. **PRJ 文件**:此文件明确了数据所采用的空间参考系统。本数据集基于 WGS84 地理坐标系,该坐标系在全球范围内广泛应用于定位与空间分析,有助于实现跨区域数据的准确整合。 3. **SHP 文件**:该文件存储成都市各区(县)的几何边界,以多边形要素表示。每个多边形均配有唯一标识符,可与属性表中的相应记录关联,实现空间数据与统计数据的联结。 4. **SHX 文件**:作为形状索引文件,它提升了在大型数据集中定位特定几何对象的效率,支持快速读取与显示。 基于上述数据,可开展以下几类空间分析: - **人口密度评估**:结合各区域面积与对应人口数,计算并比较人口密度,识别高密度与低密度区域。 - **空间集聚识别**:运用热点分析(如 Getis-Ord Gi* 统计)或聚类算法(如 DBSCAN),探测人口在空间上的聚集特征。 - **空间相关性检验**:通过莫兰指数等空间自相关方法,分析人口分布是否呈现显著的空间关联模式。 - **多要素叠加分析**:将人口分布数据与地形、交通网络、环境指标等其他地理图层进行叠加,探究自然与人文因素对人口布局的影响机制。 2019 年成都市人口空间数据集为深入解析城市人口格局、优化国土空间规划及完善公共服务体系提供了重要的数据基础。借助地理信息系统工具,可开展多尺度、多维度的定量分析,从而为城市管理与学术研究提供科学依据。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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