17、装饰者模式(Decorator Pattern)

装饰者模式(Decorator Pattern)

装饰者模式(Decorator Pattern)是结构型设计模式之一,它允许动态地给一个对象添加一些额外的功能,而不需要修改原有的代码。这种模式通过创建一个新的对象来包装现有的对象,从而实现功能的增强。装饰者模式的核心思想是将功能的增加与对象本身的实现分离,以达到更灵活的扩展性。

1. 对象克隆

1.1 实现的批评

在实现装饰者模式时,对象克隆是一个重要的概念。克隆操作可以让开发者在不改变原有对象的情况下,创建一个新对象并对其进行修改。然而,克隆的实现并非总是完美的。以下是几种常见的批评意见:

  • 浅克隆 vs 深克隆 :浅克隆只会复制对象的基本属性,而深克隆会递归地复制对象的所有属性,包括嵌套的对象。选择哪种克隆方式取决于具体需求,但深克隆的实现往往更加复杂。
  • 性能问题 :深克隆可能会带来较大的性能开销,特别是在处理大量数据或复杂对象结构时。
  • 一致性问题 :克隆操作可能导致对象状态的一致性问题,尤其是在多线程环境中。

1.2 继承层次结构中的克隆

在继承层次结构中实现克隆操作也是一个挑战。子类可能需要重写父类的 clone() 方法,以确保克隆操作能够正确处理所有属性。以下是一个简单的例子:

public class BaseComponent implements Clo
根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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