Flyweight模式

http://blog.youkuaiyun.com/phoebin/article/details/3866404

Flyweight享元设计模式是一种结构型设计模式,它主要解决的问题是:由于(同类)对象的数量太大,采用面向对象时给系统带来了难以承受的内存开销。比如有这样一个场景:一个停车场中有1000辆汽车,我们所定义的汽车对象占用内存0.3M,那么要实例化1000辆就是300M。由此可见,在这种情况下采用一般的面向对象方式出现了大量细粒度的对象会很快充斥在系统中,从而带来很高的运行是代价(这里指的代价是内存开销的代价)。

       GoF《设计模式》中说道:运用共享技术有效的支持大量细粒度的对象。

 

案例分析

      定义一个场景:有一个汽车类型,客户程序要实例化20000个,实例化后查看一下内存分配情况。

 

 

#include "stdafx.h"
#include "windows.h"
#include "iostream.h"
#include <string>
#include <list>
#include <map>
#pragma warning (disable: 4786)

/*
class Car
{
    private: 
    std::string Body;
    std::string Wheel;
    std::string Engine;
    std::string Brand;
    std::string Color;  

    public:
    Car(std::string body,std::string wheel,std::string engine,std::string brand,std::string color)
    {
        Body = body;
       Wheel = wheel;
       Engine = engine;
       Brand = brand;
       Color = color;
    }

};

int main(int argc, char* argv[])
{
    unsigned long MemCount = 0;
    MEMORYSTATUS  MemInfo;   
    MemInfo.dwLength = sizeof(MEMORYSTATUS);   
    GlobalMemoryStatus(&MemInfo);

    cout << "内存分配情况如下:" << endl;
    MemCount = MemInfo.dwAvailVirtual;
    cout << "实例化前:" << MemInfo.dwAvailVirtual << endl;

    std::list<Car> m_list;


    for(int i = 0;i < 20000;i++) 
    {
        Car * car = new Car("4.2M","Wheel","NeedForSpeed","BMW","Black");
       //m_list.push_back(*car);
    }

    GlobalMemoryStatus(&MemInfo);
    cout << "实例化后:" << MemInfo.dwAvailVirtual << endl;
    cout << "实例化后:" << MemCount - MemInfo.dwAvailVirtual << endl;

    return 0;
}
*/

/*
内存分配情况如下:
实例化前:2140868608
实例化后:2125139968
实例化后:15728640
*/


class CarBody

     private:
     std::string Body; 
     std::string Wheel; 
     std::string Engine;
     std::string Color;   
 
     public:
     CarBody(){};
     CarBody(std::string body,std::string wheel,std::string engine,std::string color)
    {
         Body = body; 
         Wheel = wheel;
         Engine = engine;
         Color = color; 
    }
};

class FlyWeightCar
{
     public:
     std::string Brand;
     CarBody * carbody;

 

     public:
     FlyWeightCar(){};
};


class FlyWeightFactory
{

 private:
     static FlyWeightCar * Car;
     static std::map<std::string,FlyWeightCar> table;

 

 public:
      static FlyWeightCar * CreateInit(std::string body,std::string wheel,std::string engine,std::string brand,std::string color)
     {
         FlyWeightCar * car = Car;
         if(brand.compare("BMW") == 0)
         {
             //car = &(FlyWeightCar)table[brand];
             car = Car;
         }
         else
         {
             car->Brand = brand;
             car->carbody = new CarBody(body,wheel,engine,color);
             std::pair<std::string,FlyWeightCar> item (brand, *car);
             table.insert(item);
          }
        return car;
    }
};

 

FlyWeightCar * FlyWeightFactory::Car = new FlyWeightCar();

std::map<std::string,FlyWeightCar> FlyWeightFactory::table;

 

int main(int argc, char* argv[])
{
     unsigned long MemCount = 0;
     MEMORYSTATUS  MemInfo;   
     MemInfo.dwLength = sizeof(MEMORYSTATUS);   
     GlobalMemoryStatus(&MemInfo);

     cout << "内存分配情况如下:" << endl;
     MemCount = MemInfo.dwAvailVirtual;
     cout << "实例化前:" << MemInfo.dwAvailPhys  << endl;

     std::list<FlyWeightCar> m_list;


     for(int i = 0;i < 10000;i++) 
     {
         FlyWeightCar * car = FlyWeightFactory::CreateInit("4.2M","Wheel","NeedForSpeed","Benz","Black");
         //m_list.push_back(*car);
     }
 
     for(i = 0;i < 10000;i++) 
    {
         FlyWeightCar * car = FlyWeightFactory::CreateInit("4.2M","Wheel","NeedForSpeed","BMW","Black");
         //m_list.push_back(*car);
    }
    
    GlobalMemoryStatus(&MemInfo);
    cout << "实例化后:" << MemInfo.dwAvailPhys  << endl;

    cout << "占用内存:" << MemCount - MemInfo.dwAvailVirtual << endl;
    return 0;
}


/*
内存分配情况如下:
实例化前:328978432
实例化后:324227072
占用内存:7340032
*/

 

    从数字上不难看出内存分配的容量节省了不少,而且随着数量的增加,差距会更大,当数量教少时,普通方式的内存分配更小一些,所以,在使用时,我们一定要对所实例化对象的个数进行评估,否则的话会适得其反。

      

Flyweight模式的几个要点:

       1、面向对象很好的解决了抽象性的问题,但是作为一个运行在机器中的程序实体,我们需要考虑对象的代价问题。Flyweight设计模式主要解决面向对象的代价问题,一般不触及面向对象的抽象性问题。

2、Flyweight采用对象共享的做法来降低系统中对象的个数,从而降低细粒度对象给系统带来的内存压力。在具体实现方面,要注意对象的状态处理。

3、对象的数量太大从而导致对象内存开销加大(这个数量要经过评估,而不能凭空臆断)


【路径规划】(螺旋)基于A星全覆盖路径规划研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于A星算法的全覆盖路径规划”展开研究,重点介绍了一种结合螺旋搜索策略的A星算法在栅格地图中的路径规划实现方法,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法旨在解决移动机器人或无人机在未知或部分已知环境中实现高效、无遗漏的区域全覆盖路径规划问题。文中详细阐述了A星算法的基本原理、启发式函数设计、开放集与关闭集管理机制,并融合螺旋遍历策略以提升初始探索效率,确保覆盖完整性。同时,文档提及该研究属于一系列路径规划技术的一部分,涵盖多种智能优化算法与其他路径规划方法的融合应用。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人、自动化、智能控制及相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于服务机器人、农业无人机、扫地机器人等需要完成区域全覆盖任务的设备路径设计;②用于学习和理解A星算法在实际路径规划中的扩展应用,特别是如何结合特定搜索策略(如螺旋)提升算法性能;③作为科研复现与算法对比实验的基础代码参考。; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注A星算法与螺旋策略的切换逻辑与条件判断,并可通过修改地图环境、障碍物分布等方式进行仿真实验,进一步掌握算法适应性与优化方向。
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