设计模式——12.责任链模式chain of responsibility

本文介绍了责任链模式在请假审批流程中的应用,通过创建抽象领导类和其子类实现权限逐级审批。并展示了如何动态添加新角色(如副总经理)以适应业务扩展。代码实例和新角色的添加说明了开闭原则的实践。

定义:
能够处理同一类请求的对象连成一条链,所提交的请求沿着链传递,脸上的对象逐个判断是否有能力处理该请求,如果能责处理,如果不能则传递给链上的下一个对象。
场景:
打牌时轮流出牌;
接力赛跑;
在这里插入图片描述
请假条审批例子:
公司里面,请假条的审批过程:
• 如果请假天数小于3天,主任审批
• 如果请假天数大于等于3天,小于10天,经理审批
• 如果大于等于10天,小于30天,总经理审批
• 如果大于等于30天,提示拒绝
类:
请假信息类:员工名称,请假天数,请假理由
抽象领导类:领导名称(构造器),下一个领导(set方法),审批请假抽象方法。
抽象领导类子类:
主任类:具体实现审批请假方法:小于3处理通过,否则经理审批。
经理类:具体实现审批请假方法:小于10处理通过,否则总经理审批。
总经理类:具体实现审批请假方法:小于30处理通过,否则拒绝。
类图:
在这里插入图片描述
代码:
请假信息类:员工名称,请假天数,请假理由

package com.bjsxt.chainOfResponsibility;

public class LeaveRequest {
    private String empName;
    private int leaveDays;
    private String reason;

    public LeaveRequest(String empName, int leaveDays, String reason) {
        this.empName = empName;
        this.leaveDays = leaveDays;
        this.reason = reason;
    }

    public String getEmpName() {
        return empName;
    }

    public void setEmpName(String empName) {
        this.empName = empName;
    }

    public int getLeaveDays() {
        return leaveDays;
    }

    public void setLeaveDays(int leaveDays) {
        this.leaveDays = leaveDays;
    }

    public String getReason() {
        return reason;
    }

    public void setReason(String reason) {
        this.reason = reason;
    }
}

抽象领导类:领导名称(构造器),下一个领导(set方法),审批请假抽象方法。

package com.bjsxt.chainOfResponsibility;

public abstract class Leader {
    protected String name;
    protected Leader nextLeader;

    public Leader(String name) {
        this.name = name;
    }

    public void setNextLeader(Leader nextLeader) {
        this.nextLeader = nextLeader;
    }

    public abstract void handleRequest(LeaveRequest request);
}

抽象领导类子类:
主任类:具体实现审批请假方法:小于3处理通过,否则经理审批。

package com.bjsxt.chainOfResponsibility;

public class Director extends Leader {
    public Director(String name) {
        super(name);
    }

    @Override
    public void handleRequest(LeaveRequest request) {
        if(request.getLeaveDays() < 3){
            System.out.println("员工:"+request.getEmpName()+",请假天数:"+request.getLeaveDays()+",请假理由:"+request.getReason());
            System.out.println("主任:"+this.name+"审批通过!");
        }else{
            this.nextLeader.handleRequest(request);
        }
    }
}

经理类:具体实现审批请假方法:小于10处理通过,否则总经理审批。

package com.bjsxt.chainOfResp;

/**
 * 经理
 * @author Administrator
 *
 */
public class Manager extends Leader {

	public Manager(String name) {
		super(name);
	}

	@Override
	public void handleRequest(LeaveRequest request) {
		if(request.getLeaveDays()<10){
			System.out.println("员工:"+request.getEmpName()+"请假,天数:"+request.getLeaveDays()+",理由:"+request.getReason());
			System.out.println("经理:"+this.name+",审批通过!");
		}else{
			if(this.nextLeader!=null){
				this.nextLeader.handleRequest(request);
			}
		}
	}

}

总经理类:具体实现审批请假方法:小于30处理通过,否则拒绝。

package com.bjsxt.chainOfResponsibility;

public class GeneralManager extends Leader {
    public GeneralManager(String name) {
        super(name);
    }

    @Override
    public void handleRequest(LeaveRequest request) {
        if(request.getLeaveDays() < 30){
            System.out.println("员工:"+request.getEmpName()+",请假天数:"+request.getLeaveDays()+",请假理由:"+request.getReason());
            System.out.println("总经理:"+this.name+"审批通过!");
        }else{
            System.out.println("请假30天以上,是不是不想干了?");
        }
    }
}

调用方:创建领导对象,设置下一个领导!责任链的后继对象设置

package com.bjsxt.chainOfResponsibility;

public class Client {
    public static void main(String[] args) {
        Leader director = new Director("陈三");
        Leader manager = new Manager("杨四");
        Leader generalManager = new GeneralManager("周五");
        director.setNextLeader(manager);
        manager.setNextLeader(generalManager);

        LeaveRequest request = new LeaveRequest("王梦茹",1,"外出培训");
        director.handleRequest(request);
    }
}

运行结果
在这里插入图片描述
添加新的处理对象:
– 由于责任链的创建完全在客户端,因此新增新的具体处理者对原有类 库没有任何影响,只需添加新的类,然后在客户端调用时添加即可。 符合开闭原则。
– 案例:
• 我们可以在请假处理流程中,增加新的“副总经理”角色,审批大于等于 10天,小于20天的请假。
审批流程变为:
① 如果请假天数小于3天,主任审批
② 如果请假天数大于等于3天,小于10天,经理审批
③ 大于等于10天,小于20天的请假,副总经理审批
④ 如果大于等于20天,小于30天,总经理审批
⑤ 如果大于等于30天,提示拒绝
新增代码:
副总经理

package com.bjsxt.chainOfResponsibility;

public class ViceGeneralManager extends Leader {
    public ViceGeneralManager(String name) {
        super(name);
    }

    @Override
    public void handleRequest(LeaveRequest request) {
        if(request.getLeaveDays() < 20){
            System.out.println("员工:"+request.getEmpName()+",请假天数:"+request.getLeaveDays()+",请假理由:"+request.getReason());
            System.out.println("副总经理:"+this.name+"审批通过!");
        }else{
            this.nextLeader.handleRequest(request);
        }
    }
}

调用者:

package com.bjsxt.chainOfResponsibility;

public class Client2 {
    public static void main(String[] args) {
        Leader director = new Director("陈三");
        Leader manager = new Manager("杨四");
        Leader viceManager = new ViceGeneralManager("金副总");
        Leader generalManager = new GeneralManager("周五");
        director.setNextLeader(manager);
        manager.setNextLeader(viceManager);
        viceManager.setNextLeader(generalManager);

        LeaveRequest request = new LeaveRequest("王梦茹",15,"外出培训");
        director.handleRequest(request);
    }
}

运行结果:
在这里插入图片描述

链表方式定义职责链(上一个案例)
• 非链表方式实现职责链
– 通过集合、数组生成职责链更加实用!实际上,很多项目中,每个具 体的Handler并不是由开发团队定义的,而是项目上线后由外部单位追 加的,所以使用链表方式定义COR链就很困难

开发中常见的场景:
– Java中,异常机制就是一种责任链模式。一个try可以对应多个catch, 当第一个catch不匹配类型,则自动跳到第二个catch.
– Javascript语言中,事件的冒泡和捕获机制。Java语言中,事件的处理 采用观察者模式。
– Servlet开发中,过滤器的链式处理
– Struts2中,拦截器的调用也是典型的责任链模式

总结:
符合开闭原则,只增加不修改代码!
如果新增流程,只需要增加副总经理类,责任链关系由调用者组织。

训练数据保存为deep_convnet_params.pkl,UI使用wxPython编写。卷积神经网络(CNN)是一种专门针对图像、视频等结构化数据设计的深度学习模型,在计算机视觉、语音识别、自然语言处理等多个领域有广泛应用。其核心设计理念源于对生物视觉系统的模拟,主要特点包括局部感知、权重共享、多层级抽象以及空间不变性。 **1. 局部感知与卷积操作** 卷积层是CNN的基本构建块,使用一组可学习的滤波器对输入图像进行扫描。每个滤波器在图像上滑动,以局部区域内的像素值与滤波器权重进行逐元素乘法后求和,生成输出值。这一过程能够捕获图像中的边缘、纹理等局部特征。 **2. 权重共享** 同一滤波器在整个输入图像上保持相同的权重。这显著减少了模型参数数量,增强了泛化能力,并体现了对图像平移不变性的内在假设。 **3. 池化操作** 池化层通常紧随卷积层之后,用于降低数据维度并引入空间不变性。常见方法有最大池化和平均池化,它们可以减少模型对微小位置变化的敏感度,同时保留重要特征。 **4. 多层级抽象** CNN通常包含多个卷积和池化层堆叠在一起。随着网络深度增加,每一层逐渐提取更复杂、更抽象的特征,从底层识别边缘、角点,到高层识别整个对象或场景,使得CNN能够从原始像素数据中自动学习到丰富的表示。 **5. 激活函数与正则化** CNN中使用非线性激活函数来引入非线性表达能力。为防止过拟合,常采用正则化技术,如L2正则化和Dropout,以增强模型的泛化性能。 **6. 应用场景** CNN在诸多领域展现出强大应用价值,包括图像分类、目标检测、语义分割、人脸识别、图像生成、医学影像分析以及自然语言处理等任务。 **7. 发展与演变** CNN的概念起源于20世纪80年代,其影响力在硬件加速和大规模数据集出现后真正显现。经典模型如LeNet-5用于手写数字识别,而AlexNet、VGG、GoogLeNet、ResNet等现代架构推动了CNN技术的快速发展。如今,CNN已成为深度学习图像处理领域的基石,并持续创新。 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!
内容概要:本文介绍了一种基于CEEMDAN-BiLSTM的中短期天气预测模型,通过将完全集合经验模态分解自适应噪声(CEEMDAN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)相结合,实现对复杂气象时间序列的高精度预测。首先利用CEEMDAN对原始气象数据进行多尺度分解,获得多个本征模态函数(IMF)分量和残差,有效解决模式混叠与噪声干扰问题;随后对各IMF分量分别构建BiLSTM模型进行独立预测,充分发挥其对前后时序依赖的建模能力;最后通过集成重构输出最终预测结果。文中还包含了数据预处理、特征提取、模型评估与可视化等完整流程,并提供了MATLAB实现的部分代码示例。该方法显著提升了天气预测的准确性与鲁棒性,适用于多类气象要素的中短期趋势预测。; 适合人群:具备一定机器学习和时间序列分析基础,从事气象、环境、能源等领域研究或工程应用的研发人员、高校研究生及数据科学家。; 使用场景及目标:①应用于温度、风速、降水等气象变量的中短期精准预测;②解决传统模型在非线性、多尺度气象信号建模中的局限性;③构建智能气象预测系统,服务于电力调度、灾害预警、智慧农业等实际业务场景。; 阅读建议:建议结合MATLAB代码实践操作,深入理解CEEMDAN分解机制与BiLSTM建模细节,重点关注数据预处理、模型参数调优与结果集成策略,同时可扩展至多变量联合预测以提升应用价值。
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