构建器/生成器模式Builder

.Net 设计模式进阶之路——生成器模式[Builder] 「本文是月更第1天文章。对我来说,这是一个挑战,虽然很早就读过设计模式,但已经还回给了书本,这次拿来无非是想挑战下自己的输出能力,加油,webmote」 ????欢迎点赞 :???? 收藏 ⭐留言 ???? 如有错误敬请指正,赐人玫瑰,手留余香! ????本文作者:由webmote 原创 ????作者格言: 生活在于折腾,当你不折腾生活时,生活就开始折腾你,让我们一起加油!???????????? ???? 序言 模式: 模式这个词,可以理解为套路,很像程咬金的三板斧,按照这个套路就可以搞定某件事。 阅读详情

1.意图:将一个复杂对象的构建与它的表示分离,使得同样的构建过程可以创建不同的表示。
2.结构
在这里插入图片描述
Builder为创建一个Product对象的各个部件指定抽象接口。
ConcreteBuilder实现Builder的接口以构造和装配该产品的各个部件,定义并明确它所创建的表示,提供一个检索产品的接口。
Director构造一个使用Builder接口的对象。
Product表示被构造的复杂对象。ConcreteBuilder创建该产品的内部表示并定义它的装配过程。包含定义组成组件的类,包括将这些组件装配成最终产品的接口。
3.适用性
当创建复杂对象的算法应该独立于该对象的组成部分以及它们的装配方式时。
当构造过程必须允许被构造的对象有不同的表示时。
4.常见案例:一个产品构造(组成不同)
代码案例一:
某快餐厅主要制作并出售儿童套餐,一般包括主餐(各类披萨)、饮料和玩具,其餐品种类可能不同,但其制作过程相同。前台服务员(Waiter)调度厨师制作套餐。现采用生成器(Builder)模式实现制作过程。
软件设计师考试2017年上半年下午题第6题

public class Builder1 {
    public static void main(String[] args) {
        Waiter waiter = new Waiter();
        //生产一个夏威夷披萨
        PizzaBuilder huwaiianPizzaBuilder = new HawaiianPizzaBuilder();
        waiter.setPizzaBuilder(huwaiianPizzaBuilder);
        waiter.construct();
        System.out.println("pizza:" + waiter.getPizza());
    }
}
class Pizza{
    private String parts;
    public void setParts(String parts){
        this.parts = parts;
    }
    public String getParts(){
        return this.parts;
    }
    @Override
    public String toString() {
        return parts;
    }
}
abstract class PizzaBuilder{
    protected Pizza pizza;
    public Pizza getPizza(){
        return pizza;
    }
    public void createNewPizza(){
        pizza = new Pizza();
    }
    public abstract void buildParts();
}
class HawaiianPizzaBuilder extends PizzaBuilder{//夏威夷披萨
    @Override
    public void buildParts() {
        pizza.setParts("cross + mild + ham & pineapple");
    }
}
class SpicyPizzaBuilder extends PizzaBuilder{//意大利披萨
    @Override
    public void buildParts() {
        pizza.setParts("panbaked + hot + pepperoni & salami");
    }
}
class Waiter{
    private PizzaBuilder pizzaBuilder;
    public void setPizzaBuilder(PizzaBuilder pizzaBuilder){
        //设置构建器
        this.pizzaBuilder = pizzaBuilder;
    }
    public Pizza getPizza(){
        return pizzaBuilder.getPizza();
    }
    public void construct(){
        //构造
        pizzaBuilder.createNewPizza();
        pizzaBuilder.buildParts();
    }
}

运行结果:
在这里插入图片描述
代码案例二:
生成器(Builder)模式的意图是将一个复杂对象的构建与它的表示分离,使得同样的构建过程可以创建不同的表示。
软件设计师考试2018年上半年下午题第6题

public class Builder2 {
    public static void main(String[] args) {
        Director director1 = new Director(new ConcreateBuilder1());
        //产品1生产:partA1+partB1
        director1.construct();
        Director director2 = new Director(new ConcreateBuilder2());
        //产品2生产:partA2+partB2
        director2.construct();
    }
}
class Product{
    private String partA;
    private String partB;
    public Product(){

    }
    public void setPartA(String s){
        partA = s;
    }
    public void setPartB(String s){
        partB = s;
    }
    public String getPartA() {
        return partA;
    }
    public String getPartB() {
        return partB;
    }
}
interface Builder{
    void buildPartA();
    void buildPartB();
    Product getResult();
}
class ConcreateBuilder1 implements Builder{
    private Product product;
    public ConcreateBuilder1(){
        product = new Product();
    }
    @Override
    public void buildPartA() {
        product.setPartA("component A1");
    }
    @Override
    public void buildPartB() {
        product.setPartB("component B1");
    }
    @Override
    public Product getResult() {
        System.out.println(product.getPartA()+"||"+product.getPartB());
        return product;
    }
}
class ConcreateBuilder2 implements Builder{

    private Product product;
    public ConcreateBuilder2(){
        product = new Product();
    }
    @Override
    public void buildPartA() {
        product.setPartA("component A2");
    }
    @Override
    public void buildPartB() {
        product.setPartB("component B2");
    }
    @Override
    public Product getResult() {
        System.out.println(product.getPartA()+"||"+product.getPartB());
        return product;
    }
}
class Director{
    private Builder builder;
    public Director (Builder builder){
        this.builder = builder;
    }
    public void construct(){
        builder.buildPartA();
        builder.buildPartB();
        Product product = builder.getResult();
    }
}

运行结果:
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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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通俗理解builder模式_深入了解Builder模式

通俗理解builder模式 构造器模式已在“四个设计模式”组中进行了描述。 书: 构建器模式是一种设计模式,它允许使用正确的操作顺序逐步创建复杂的对象。 构造由导向对象控制,该导向对象仅需要知道要创建的对象的类型。 使用Builder模式的常见实现是拥有一个流畅的界面,并带有以下调用者代码: Personperson=newPersonBuilder().withFirstNam...

dlz00001的博客 168

Bon构建器生成器:革命性Rust命名参数解决方案

Bon是一款为Rust开发者打造的下一代编译时检查构建器生成器,它不仅能为结构体和函数生成类型安全的构建器,还提供了函数和方法的命名参数支持,彻底改变了Rust中处理复杂参数的方式。作为compile-time-checked的构建器生成器,Bon让开发者告别运行时错误,享受编译期参数验证的安心体验。 [![Bon构建器生成器标志](https://raw.gitcode.com/gh_mirr

gitblog_00594的博客 898

Builder模式是一个有限状态机!

几个月前,我阅读了此推文中引用的帖子: 如何解决Builder模式的样板问题#Java https://t.co/EfqeAwqJhZ pic.twitter.com/d1kVBTZQ30 -Java(@java) 2018年5月19日 简而言之,本文提供了两种生成Builder模式所需的样板代码的方式: Lombok ,在编译时生成代码 Spark Eclipse...

dlz00001的博客 150

深入了解Builder模式

构造器模式已在“四个组成部分”的“设计模式”一章中进行了描述。 书: 构建器模式是一种设计模式,它允许使用正确的操作顺序逐步创建复杂的对象。 构造由导向对象控制,该导向对象仅需要知道要创建的对象的类型。 使用Builder模式的常见实现是拥有一个流畅的界面,并带有以下调用者代码: Person person = new PersonBuilder (). withFirstNa...

dlz00001的博客 228
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小科比000
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