这个无敌设计,可以解析并运算任意数学表达式

《设计模式就该这样学》之委派模式详解 最后编写客户端测试代码。new Boss().command(“海报图”,new Leader());new Boss().command(“爬虫”,new Leader());new Boss().command(“卖手机”,new Leader());通过上面代码,我们生动地还原了老板分配任务的业务场景,这也是委派模式的生动体现。其类图如下图所示。2 委派模式在JDK源码中的应用JDK中有一个典型的委派,众所周知,JVM在加载类时用双亲委派模型,这又是什么呢? 阅读详情

本文节选自《设计模式就该这样学》

1 使用解释器模式解析数学表达式

下面用解释器模式来实现一个数学表达式计算器,包含加、减、乘、除运算。 首先定义抽象表达式角色IArithmeticInterpreter接口。


public interface IArithmeticInterpreter {
    int interpret();
}

创建终结表达式角色Interpreter抽象类。


public abstract class Interpreter implements IArithmeticInterpreter {

    protected IArithmeticInterpreter left;
    protected IArithmeticInterpreter right;

    public Interpreter(IArithmeticInterpreter left, IArithmeticInterpreter right) {
        this.left = left;
        this.right = right;
    }
}

然后分别创建非终结符表达式角色加、减、乘、除解释器,加法运算表达式AddInterpreter类的代码如下。


public class AddInterpreter extends Interpreter {

    public AddInterpreter(IArithmeticInterpreter left, IArithmeticInterpreter right) {
        super(left, right);
    }

    public int interpret() {
        return this.left.interpret() + this.right.interpret();
    }
}

减法运算表达式SubInterpreter类的代码如下。


public class SubInterpreter extends Interpreter {
    public SubInterpreter(IArithmeticInterpreter left, IArithmeticInterpreter right) {
        super(left, right);
    }

    public int interpret() {
        return this.left.interpret() - this.right.interpret();
    }
}

乘法运算表达式MultiInterpreter类的代码如下。


public class MultiInterpreter extends Interpreter {

    public MultiInterpreter(IArithmeticInterpreter left, IArithmeticInterpreter right){
        super(left,right);
    }

    public int interpret() {
        return this.left.interpret() * this.right.interpret();
    }

}

除法运算表达式DivInterpreter类的代码如下。


public class DivInterpreter extends Interpreter {

    public DivInterpreter(IArithmeticInterpreter left, IArithmeticInterpreter right){
        super(left,right);
    }

    public int interpret() {
        return this.left.interpret() / this.right.interpret();
    }

}

数字表达式NumInterpreter类的代码如下。


public class NumInterpreter implements IArithmeticInterpreter {
    private int value;

    public NumInterpreter(int value) {
        this.value = value;
    }


    public int interpret() {
        return this.value;
    }
}

接着创建计算器GPCalculator类。


public class GPCalculator {
    private Stack<IArithmeticInterpreter> stack = new Stack<IArithmeticInterpreter>();

    public GPCalculator(String expression) {
        this.parse(expression);
    }

    private void parse(String expression) {
        String [] elements = expression.split(" ");
        IArithmeticInterpreter left,right;

        for (int i = 0; i < elements.length ; i++) {
            String operator = elements[i];
            if(OperatorUtil.ifOperator(operator)){
                left = this.stack.pop();
                right = new NumInterpreter(Integer.valueOf(elements[++i]));
                System.out.println("出栈" + left.interpret() + "和" + right.interpret());
                this.stack.push(OperatorUtil.getInterpreter(left,right,operator));
                System.out.println("应用运算符:" + operator);
            }else {
                NumInterpreter numInterpreter = new NumInterpreter(Integer.valueOf(elements[i]));
                this.stack.push(numInterpreter);
                System.out.println("入栈:" + numInterpreter.interpret());
            }

        }
    }

    public int calculate() {
        return this.stack.pop().interpret();
    }
}

工具类OperatorUtil的代码如下。


public class OperatorUtil {

    public static boolean isOperator(String symbol) {
        return (symbol.equals("+") || symbol.equals("-") || symbol.equals("*"));
    }

    public static Interpreter getInterpreter(IArithmeticInterpreter left, IArithmeticInterpreter 
    right, String symbol) {
        if (symbol.equals("+")) {
            return new AddInterpreter(left, right);
        } else if (symbol.equals("-")) {
            return new SubInterpreter(left, right);
        } else if (symbol.equals("*")) {
            return new MultiInterpreter(left, right);
        } else if (symbol.equals("/")) {
            return new DivInterpreter(left, right);
        }
        return null;
    }
}

最后编写客户端测试代码。


public static void main(String[] args) {
        System.out.println("result: " + new GPCalculator("10 + 30").calculate());
        System.out.println("result: " + new GPCalculator("10 + 30 - 20").calculate());
        System.out.println("result: " + new GPCalculator("100 * 2 + 400 * 1 + 66").calculate());
}

运行结果如下图所示。

当然,上面的简易计算器还没有考虑优先级,就是从左至右依次运算的。在实际运算中,乘法和除法属于一级运算,加法和减法属于二级运算。一级运算需要优先计算。另外,我们可以通过使用括号手动调整运算的优先级。我们再优化一下代码,首先新建一个枚举类。


public enum OperatorEnum {
    LEFT_BRACKET("("),
    RIGHT_BRACKET(")"),
    SUB("-"),
    ADD("+"),
    MULTI("*"),
    DIV("/"),
    ;
    private String operator;

    public String getOperator() {
        return operator;
    }

    OperatorEnum(String operator) {
        this.operator = operator;
    }
}

然后修改OperatorUtil的处理逻辑,设置两个栈。


public class OperatorUtil {

    public static Interpreter getInterpreter(Stack<IArithmeticInterpreter> numStack, Stack<String> operatorStack) {
        IArithmeticInterpreter right = numStack.pop();
        IArithmeticInterpreter left = numStack.pop();
        String symbol = operatorStack.pop();
        System.out.println("数字出栈:" + right.interpret() + "," + left.interpret() + ",操作符出栈:" + symbol);
        if (symbol.equals("+")) {
            return new AddInterpreter(left, right);
        } else if (symbol.equals("-")) {
            return new SubInterpreter(left, right);
        } else if (symbol.equals("*")) {
            return new MultiInterpreter(left, right);
        } else if (symbol.equals("/")) {
            return new DivInterpreter(left, right);
        }
        return null;
    }
}

修改GPCalculator的代码。


public class GPCalculator {

    //数字stack
    private Stack<IArithmeticInterpreter> numStack = new Stack<IArithmeticInterpreter>();
    //操作符stack
    private Stack<String> operatorStack = new Stack<String>();
    /**
     * 解析表达式
     * @param expression
     */
    public GPCalculator(String expression) {
        this.parse(expression);
    }

    private void parse(String input) {
        //对表达式去除空字符操作
        String expression = this.fromat(input);
        System.out.println("标准表达式:" + expression);
        for (String s : expression.split(" ")) {
            if (s.length() == 0){
                //如果是空格,则继续循环,什么也不操作
                continue;
            }
            //如果是加减,因为加减的优先级最低,所以这里只要遇到加减号,无论操作符栈中是什么运算符都要运算
            else if (s.equals(OperatorEnum.ADD.getOperator())
                    || s.equals(OperatorEnum.SUB.getOperator())) {
                //当栈不是空的,并且栈中最上面的一个元素是加减乘除的任意一个
                while (!operatorStack.isEmpty()
                        &&(operatorStack.peek().equals(OperatorEnum.SUB.getOperator())
                        || operatorStack.peek().equals(OperatorEnum.ADD.getOperator())
                        || operatorStack.peek().equals(OperatorEnum.MULTI.getOperator())
                        || operatorStack.peek().equals(OperatorEnum.DIV.getOperator()))) {
                    //结果存入栈中
                    numStack.push(OperatorUtil.getInterpreter(numStack,operatorStack));
                }
                //运算完后将当前的运算符入栈
                System.out.println("操作符入栈:"+s);
                operatorStack.push(s);
            }
            //当前运算符是乘除的时候,因为优先级高于加减
		   //所以要判断最上面的是否是乘除,如果是乘除,则运算,否则直接入栈
            else if (s.equals(OperatorEnum.MULTI.getOperator())
                    || s.equals(OperatorEnum.DIV.getOperator())) {
                while (!operatorStack.isEmpty()&&(
                        operatorStack.peek().equals(OperatorEnum.MULTI.getOperator())
                        || operatorStack.peek().equals(OperatorEnum.DIV.getOperator()))) {
                    numStack.push(OperatorUtil.getInterpreter(numStack,operatorStack));
                }
                //将当前操作符入栈
                System.out.println("操作符入栈:"+s);
                operatorStack.push(s);
            }
            //如果是左括号,则直接入栈,什么也不用操作,trim()函数是用来去除空格的,由于上面的分割				 操作,可能会令操作符带有空格
            else if (s.equals(OperatorEnum.LEFT_BRACKET.getOperator())) {
                System.out.println("操作符入栈:"+s);
                operatorStack.push(OperatorEnum.LEFT_BRACKET.getOperator());
            }
            //如果是右括号,则清除栈中的运算符直至左括号
            else if (s.equals(OperatorEnum.RIGHT_BRACKET.getOperator())) {
                while (!OperatorEnum.LEFT_BRACKET.getOperator().equals(operatorStack.peek())) {
                    //开始运算
                    numStack.push(OperatorUtil.getInterpreter(numStack,operatorStack));
                }
                //运算完之后清除左括号
                String pop = operatorStack.pop();
                System.out.println("括号运算操作完成,清除栈中右括号:"+pop);
            }
            //如果是数字,则直接入数据的栈
            else {
                //将数字字符串转换成数字,然后存入栈中
                NumInterpreter numInterpreter = new NumInterpreter(Integer.valueOf(s));
                System.out.println("数字入栈:"+s);
                numStack.push(numInterpreter);
            }
        }
        //最后当栈中不是空的时候继续运算,直到栈为空即可
        while (!operatorStack.isEmpty()) {
            numStack.push(OperatorUtil.getInterpreter(numStack,operatorStack));
        }
    }

    /**
     * 计算结果出栈
     * @return
     */
    public int calculate() {
        return this.numStack.pop().interpret();
    }

    /**
     * 换成标准形式,便于分割
     * @param expression
     * @return
     */
    private String fromat(String expression) {
        String result = "";
        for (int i = 0; i < expression.length(); i++) {
            if (expression.charAt(i) == '(' || expression.charAt(i) == ')' ||
                expression.charAt(i) == '+' || expression.charAt(i) == '-' ||
                expression.charAt(i) == '*' || expression.charAt(i) == '/')
                //在操作符与数字之间增加一个空格
                result += (" " + expression.charAt(i) + " ");
            else
                result += expression.charAt(i);
        }
        return result;
    }
}

此时,再来看客户端测试代码。


public static void main(String[] args) {
        System.out.println("result: " + new GPCalculator("10+30/((6-4)*2-2)").calculate());
}

运行得到预期的结果,如下图所示。

2 解释器模式在JDK源码中的应用

先来看JDK源码中的Pattern对正则表达式的编译和解析。


public final class Pattern implements java.io.Serializable {
    ...
    private Pattern(String p, int f) {
        pattern = p;
        flags = f;

        if ((flags & UNICODE_CHARACTER_CLASS) != 0)
            flags |= UNICODE_CASE;

     
        capturingGroupCount = 1;
        localCount = 0;

        if (pattern.length() > 0) {
            compile();
        } else {
            root = new Start(lastAccept);
            matchRoot = lastAccept;
        }
    }
    ...
    public static Pattern compile(String regex) {
        return new Pattern(regex, 0);
    }
    public static Pattern compile(String regex, int flags) {
        return new Pattern(regex, flags);
    }

    ...
}

3 解释器模式在Spring源码中的应用

再来看Spring中的ExpressionParser接口。


public interface ExpressionParser {

	Expression parseExpression(String expressionString) throws ParseException;

	Expression parseExpression(String expressionString, ParserContext context) throws ParseException;

}

这里我们不深入讲解源码,通过我们前面编写的案例大致能够清楚其原理。不妨编写一段客户端代码验证一下。客户端测试代码如下。


    public static void main(String[] args) {
        ExpressionParser parser = new SpelExpressionParser();
        Expression expression = parser.parseExpression("100 * 2 + 400 * 1 + 66");
        int result = (Integer) expression.getValue();
        System.out.println("计算结果是:" + result);
    }
		

运行结果如下图所示。

由上图可知,运行结果与预期的结果是一致的。

【信息科学与工程学】计算机科学与自动化——第六十三篇 人机交互之前端交互参数知识库02 每个分支下又细分了四个关键方向,并按照“研究对象/焦点、基本问题、核心理论/概念、研究方法、应用/目标、前沿/发展”的框架进行阐述,严格遵循了六级编码体系。在最终整合时,应建立唯一的学科分类编码表(例如,用两位数字或“ART”、“MED”、“ECO”等字母前缀),并确保所有下级编码(尺度、层次、类别、子类、具体项)的逻辑一致性。此回答中的编码为示例,实际系统需据此调整。控制过程(前馈、同期、反馈)、全面质量管理(TQM)、平衡计分卡(BSC)定量(调查、实验)、定性(访谈、民族志)、混合方法、大数据。 阅读详情

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Tom弹架构 2172

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1.DTC库 2.新建DTC DTC相关介绍:https://blog.youkuaiyun.com/LOVE135149/article/details/122565443 ① 选择DTC数据库 ② 点击新建DTC ③ DTC参数编辑 3.将DTC库中的DTC加载到Variant中 找到Fault Memory的DTC Table,鼠标放在DTC Table区域,右键点击选择Copy … Reference from Available DTCs…,即可将DTC库中的故障码加载至Variant中。 虽然选择Co

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深度学习工具包 DeepLearningToolbox

深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. 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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