Android设计模式学习笔记|一|面向对象的六大原则

本文深入解析单一职责、开闭、里氏替换、依赖倒置、接口隔离及迪米特六大设计原则,阐述其定义、优缺点及在软件工程中的应用。

单一职责原则、开闭原则、里氏替换原则、依赖倒置原则、接口隔离原则、迪米特原则。

一、单一职责原则(Single Responsibility Principle SRP)

定义:就一个类而言,应该就有一个引起它变化的原因。简单来说,一个类中应该是一组相关性很高的函数、数据的数据的封装。

二、开闭原则(Open Close Principle  OCP)

定义:软件中的对象(类、模块、函数等)对于扩展是开发的,但对于修改是关闭的。

三、里氏替换原则(Likov Substitutions Principle LSP)

定义:如果对每个类型为S的对象O1,都有类型为T的O2对象,使得以T定义的所有程序P在所有的对象O1都替换成O2时,程序P的行为没有发生任何的改变,那么类型S是类型T的子类型。所有使用基类的地方必须能透明的使用其子类。

优点:

(1)代码重用,减少创建类的成本,每个子类都拥有父类的方法和属性;

(2)子类都与父类相同但又有所区别;

(3)提高代码的可扩展性。

继承的缺点:

(1)继承是入侵性的,只要继承就必须拥有父类的方法和属性;

(2)代码冗余,灵活性降低,子类和父类代码相同或区别不大。

四、依赖倒置原则(Dependence Inversion Principle DIP)

定义:一种特定的解耦形式,使得高层次的模块不依赖于低层的模块的实现细节的目的,依赖模块被颠倒了。

依赖倒置原则:

(1)高层次的模块不应该依赖低层次的模块,两者都应该依赖于抽象;

(2)抽象不应该依赖细节;

(3)细节应该依赖于抽象。

五、接口隔离原则(Interface Segregation Principle ISP)

定义:客户端不应该依赖于它不需要的接口。另一种定义就是:类之间依赖关系应该建立在最小的接口上。接口隔离原则将庞大的系统、臃肿的接口(或者合并)为更小的、更具体的接口,让客户只去了解他们需要的方法。接口隔离原则的目的是让系统解开耦合,从而容易重构、更新和重新部署。

六、迪米特原则(Law Of Demeter LOD 又称最少知识原则 )

定义:一个对象应该对其他对象有最少的了解。通俗的讲,一个类应该对自己需要和调用的类知道的越少越好,类的内部实现与点用着或者依赖者没有关系,调用者或者依赖者只需要知道它需要的方法即可,其他的不管。如果类与类之间的关系越是密切,他们的耦合度就会越高,当一个类发生改变时,对另一个类的影响就会越大。

需求响应动态冰蓄冷系统与需求响应策略的优化研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“需求响应动态冰蓄冷系统与需求响应策略的优化研究”展开,基于Matlab代码实现,重点探讨了冰蓄冷系统在电力需求响应背景下的动态建模与优化调度策略。研究结合实际电力负荷与电价信号,构建系统能耗模型,利用优化算法对冰蓄冷系统的运行策略进行求解,旨在降低用电成本、平衡电网负荷,并提升能源利用效率。文中还提及该研究为博士论文复现,涉及系统建模、优化算法应用与仿真验证等关键技术环节,配套提供了完整的Matlab代码资源。; 适合人群:具备定电力系统、能源管理或优化算法基础,从事科研或工程应用的研究生、高校教师及企业研发人员,尤其适合开展需求响应、综合能源系统优化等相关课题研究的人员。; 使用场景及目标:①复现博士论文中的冰蓄冷系统需求响应优化模型;②学习Matlab在能源系统建模与优化中的具体实现方法;③掌握需求响应策略的设计思路与仿真验证流程,服务于科研项目、论文写作或实际工程方案设计。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析,重点关注系统建模逻辑与优化算法的实现细节,按文档目录顺序系统学习,并尝试调整参数进行仿真对比,以深入理解不同需求响应策略的效果差异。
综合能源系统零碳优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“综合能源系统零碳优化调度研究”,提供了基于Matlab代码实现的完整解决方案,重点探讨了在高比例可再生能源接入背景下,如何通过优化调度实现零碳排放目标。文中涉及多种先进优化算法(如改进遗传算法、粒子群优化、ADMM等)在综合能源系统中的应用,涵盖风光场景生成、储能配置、需求响应、微电网协同调度等多个关键技术环节,并结合具体案例(如压缩空气储能、光热电站、P2G技术等)进行建模与仿真分析,展示了从问题建模、算法设计到结果验证的全流程实现过程。; 适合人群:具备定电力系统、能源系统或优化理论基础,熟悉Matlab/Simulink编程,从事新能源、智能电网、综合能源系统等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开展综合能源系统低碳/零碳调度的科研建模与算法开发;②复现高水平期刊(如SCI/EI)论文中的优化模型与仿真结果;③学习如何将智能优化算法(如遗传算法、灰狼优化、ADMM等)应用于实际能源系统调度问题;④掌握Matlab在能源系统仿真与优化中的典型应用方法。; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码与网盘资源,边学习理论模型边动手调试程序,重点关注不同优化算法在调度模型中的实现细节与参数设置,同时可扩展应用于自身研究课题中,提升科研效率与模型精度。
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