设计模式(5)-适配器模式

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适配器模式是面向对象设计模式中常用的一种模式,它能将一个类的接口转换成用户希望的另一个接口,让原本不兼容的程序接口能够相互协作。
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一、适配器模式是什么

**适配器模式(Adapter Pattern)**的定义是: 将一个类的接口适配成用户所期待的。一个适配允许通常因为接口不兼容而不能在一起工作的类工作在一起,做法是将类自己的接口包裹在一个已存在的类中。

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二、把鸭子“适配”为狗

又要以我们可爱的动物园动物作为栗子了。本次我要做的是将鸭子接口通过适配器的方式适配为狗接口:

在这里插入图片描述

  • Duck
/**
 * @Description: Duck接口
 * @CreateDate: Created in 2018/11/28 20:35
 * @Author: <a href="https://blog.youkuaiyun.com/pbrlovejava">arong</a>
 */
public interface Duck {

    //鸭子叫
    public void duckCall();
}
  • Dog
/**
 * @Description: Dog接口
 * @CreateDate: Created in 2018/11/28 20:32
 * @Author: <a href="https://blog.youkuaiyun.com/pbrlovejava">arong</a>
 */
public interface Dog {
    //犬吠
     public void DogCall();
}
  • WildDuck
/**
 * @Description: Duck的实现类
 * @CreateDate: Created in 2018/11/28 20:37
 * @Author: <a href="https://blog.youkuaiyun.com/pbrlovejava">arong</a>
 */
public class WildDuck implements Duck {

    @Override
    public void duckCall() {
        System.out.println("鸭子叫哒哒哒");
    }
}
  • DuckToDogAdapter
/**
 * @Description: Duck接口转换成Dog接口的适配器
 * @CreateDate: Created in 2018/11/28 20:34
 * @Author: <a href="https://blog.youkuaiyun.com/pbrlovejava">arong</a>
 */
public class DuckToDogAdapter implements Dog{

    private Duck duck;

    public DuckToDogAdapter(Duck duck){
        this.duck = duck;//对象组合
    }

    @Override
    public void DogCall() {
        //适配器将狗叫转换成了鸭子叫
        duck.duckCall();
    }
}
  • Client
/**
 * @Description: 调用狗接口的客户类
 * @CreateDate: Created in 2018/11/28 20:40
 * @Author: <a href="https://blog.youkuaiyun.com/pbrlovejava">arong</a>
 */
public class Client {

    public static void TestDog(Dog dog){
        dog.DogCall();
    }

}

以上就是适配器模式的简单栗子,现在通过测试类去测试它:

  • TestAdapterPattern
/**
 * @Description: 测试适配器模式 Dog-》Duck
 * @CreateDate: Created in 2018/11/28 20:41
 * @Author: <a href="https://blog.youkuaiyun.com/pbrlovejava">arong</a>
 */
    public class TestAdapterPattern {

    @Test
    public void testDogToDuck(){

        //创建野鸭子对象
        WildDuck duck = new WildDuck();
        //创建适配器对象,用适配器将鸭子转化为狗
        DuckToDogAdapter adapter = new DuckToDogAdapter(duck);
        //调用客户端测试
        Client.TestDog(adapter);
    }
}

运行结果:
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三、把枚举接口适配为迭代器接口

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1.类适配器模式

在类适配器模式中,适配器类(Adapter)实现了目标接口(Target)并继承了适配者类(Adaptee),并在目标接口的重写实现方法中调用所继承的适配者类的方法,例如以下的EIAdapter采用了类适配器模式,将枚举类(Adaptee)的方法适配为迭代器接口(Target)的方法:

  • MyEnumeration
/**
 * @Auther: ARong
 * @Description: 自定义枚举类
 */
public class MyEnumeration implements Enumeration {
    @Override
    public boolean hasMoreElements() {
        return false;
    }

    @Override
    public Object nextElement() {
        return null;
    }
}
public interface Iterator<E> {
    default void remove() {
        throw new UnsupportedOperationException("remove");
    }

    boolean hasNext();

    E next();
}

  • EIAdapter
/**
 * @Auther: ARong
 * @Description: 类适配器模式-将自定义的枚举类适配为迭代器接口
 */
public class EIAdapter extends MyEnumeration implements Iterator {
    @Override
    public boolean hasNext() {
        return super.hasMoreElements();
    }

    @Override
    public Object next() {
        return super.nextElement();
    }

    @Override
    public void remove() {
        // 由于自定义枚举类中不存在这个方法,所以这里需要自己实现具体的逻辑,去适配迭代器接口
    }
}
2.对象适配器模式

在对象适配器模式中,适配器类(Adapter)实现了目标接口(Target)并且组合来适配者类或接口(Adaptee),并在目标接口的重写实现方法中调用所组合的适配者类或接口的方法,例如以下的EIAdapter采用了类适配器模式,将枚举类(Adaptee)的方法适配为迭代器接口(Target)的方法:

  • EIAdapter
/**
 * @Auther: ARong
 * @Description: 对象适配器模式
 */
public class EIAdapter implements Iterator {
    // 组合枚举接口
    private Enumeration enumeration;

    public EIAdapter(Enumeration enumeration) {
        this.enumeration = enumeration;
    }

    @Override
    public boolean hasNext() {
        return enumeration.hasMoreElements();
    }

    @Override
    public Object next() {
        return enumeration.nextElement();
    }

    @Override
    public void remove() {
        // 自定义逻辑
    }
}
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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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weixin_38602383的博客 217

5.设计模式之适配器模式

适配器模式1.1 现实生活中的适配器例子1.2 基本介绍1.3 工作原理1.4 类适配器模式1.4.1 类适配器模式介绍1.4.2 类适配器模式应用实例1.4.3 类适配器模式注意事项和细节1.5 对象适配器模式1.5.1 对象适配器模式介绍1.5.2 对象适配器模式应用实例1.5.3 对象适配器模式注意事项和细节1.6 接口适配器模式1.6.1 接口适配器模式介绍1.6.2 接口适配器模式应用实例1.7 适配器模式在SpringMVC框架应用的源码剖析9.8适配器模式的注意事项和细节 1.1 现实生活中的

qq_43478625的博客 267

设计模式5-适配器模式

1.基本介绍 适配器模式(Adapter Pattern)将某个类的接口转换成客户端期望的另一个接口表示, 主的目的是兼容性, 让原本 因接口不匹配不能一起工作的两个类可以协同工作。 其别名为包装器(Wrapper) 适配器模式属于结构型模式 主要分为三类: 类适配器模式、 对象适配器模式、 接口适配器模式 2.工作原理 适配器模式: 将一个类的接口转换成另一种接口.让原本接口不兼容的类可以兼容 从用户的角度看不到被适配者, 是解耦的 用户调用适配器转化出来的目标接口方法, 适配器再调用被适配者的相关

夜行僧的博客 188

《设计模式》5 适配器模式

适配器模式实际上就是适配器持有适配者的应用,然后调用适配者的接口 例如springmvc的请求处理适配器: HttpRequestHandlerAdapter持有的是适配者是HttpRequestHandler public class HttpRequestHandlerAdapter /* */ implements HandlerAdapter /* */ { ...

xxx 135

设计模式——5.适配器模式

• 结构型模式: – 核心作用:是从程序的结构上实现松耦合,从而可以扩大整体的类结 构,用来解决更大的问题。 – 分类: • 适配器模式、代理模式、桥接模式、 装饰模式、组合模式、外观模式、享元模式 结构型模式汇总 代理模式 为真实对象提供一个代理,从而控制对真实对象的访问 适配模式 使原本由于接口不兼容不能一起工作的类可以一起工作 桥接模式 处理多层继承结构,处理多维度变化的场景,将各个维度设计成独立的继 承结构,使各个维度可以独立的扩展在抽象层建立关联。 组合模式 将对象组合成树状结构以表示”部分和整体

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BoringRong
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