【菜鸟日记】软件构造笔记5.3 可复用的设计模式(详细版)

本文深入探讨了设计模式的三大类别:结构模式、行为模式和创作模式。重点解析了适配器、装饰器、简单窗口、策略、模板和迭代器等模式的原理与应用,旨在帮助读者理解并灵活运用这些模式解决实际编程问题。

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设计模式的分类原则

  • 如何创建对象(创作模式)
  • 如何组合类和对象(结构模式)
  • 如何交互和分配责任(行为模式)

一 结构模式

5.3.1 Adapter (适配器)

  • 解决问题:类之间接口不兼容,
  • 解决方法:为已有的类提供新的方法,对旧的不兼容组件进行包装,在新系统中使用旧的组件

如下图所示

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------适配器常用继承和委托来实现------

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5.3.2 Decorator(装饰器)

  • 解决问题: 需要对对象进行任意或者动态的扩展组合
  • 解决方法:在起始对象基础上增加功能(装饰),将通用的方法放到此对象中。
  • 实现方式:递归,每次递归都会调用上一级的所有实现,以冰激淋为例
    在这里插入图片描述

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依次创建四个类,完成了三次装饰,最终能够输出四行信息,从外往里的类依次可以输出三行、两行、一行信息。从这个例子可以看出,装饰边框(有三个,比如"Candy Topping added!")与装饰物("Plain IceCream ready for sometoppings!))具有一致性,都是在toppingIceCream里面实现的。

5.3.3 Façade(简单窗口)

  • 基本含义:已知一大堆关系复杂的接口,从中重新封装出一些我们想要使用的关系简单的接口,然后直接调用我们封装的接口,而不是原始的那些混乱的接口。
  • 适用场景:处理别人的系统,不关心具体实现,只将自己需要的类整合一下。
    在这里插入图片描述

二 行为模式

5.3.4 Strategy(策略模式):整体替换算法(运用重载)

  • 解决问题: 针对特定任务存在多种算法,调用者需要根据上下文环境动态的选择和切换。
  • 解决方式: 定义一个算法接口,每个算法用一个类来实现(concrete),客户端针对接口编写程序。同一个方法,可以有不同的输入类型(多态,如下图画横线的部分)。

接口+多态
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5.3.5 Template method (模板):重写

  • 具体含义: 不同的客户端具有相同的算法步骤,但是每个步骤的具体实现不同。
  • 实现方法: 在父类中定义通用逻辑和各步骤的抽象方法声明;子类中进行各步骤的具体实现。大型开源框架用得多。

接口相同,但是具体的实现不同(继承+重写)
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模板和策略模式的对比

1.模板:

  • 在父类声明一个通用逻辑
  • 框架实现了算法的不变性
  • 客户端提供每步的具体实现
    2.策略
  • 策略模式用接口+多态实现不同部分
  • 模板模式用继承+重写实现不同部分

5.3.6 Iterator (迭代器):面向迭代

  • 解决问题:客户端需要以统一的,与元素类型无关的方式访问容器中的所有元素
  • 解决方法:1.定义迭代器接口 2.实现迭代功能 3.获取迭代器对象的接口 4.实现迭代器对象的获取

如下图逆时针方向

在这里插入图片描述

内容概要:本文针对国内加密货币市场预测研究较少的现状,采用BP神经网络构建了CCi30指数预测模型。研究选取2018年3月1日至2019年3月26日共391天的数据作为样本,通过“试凑法”确定最优隐结点数目,建立三层BP神经网络模型对CCi30指数收盘价进行预测。论文详细介绍了数据预处理、模型构建、训练及评估过程,包括数据归一化、特征工程、模型架构设计(如输入层、隐藏层、输出层)、模型编译与训练、模型评估(如RMSE、MAE计算)以及结果可视化。研究表明,该模型在短期内能较准确地预测指数变化趋势。此外,文章还讨论了隐层节点数的优化方法及其对预测性能的影响,并提出了若干改进建议,如引入更多技术指标、优化模型架构、尝试其他时序模型等。 适合人群:对加密货币市场预测感兴趣的研究人员、投资者及具备一定编程基础的数据分析师。 使用场景及目标:①为加密货币市场投资者提供一种新的预测工具和方法;②帮助研究人员理解BP神经网络在时间序列预测中的应用;③为后续研究提供改进方向,如数据增强、模型优化、特征工程等。 其他说明:尽管该模型在短期内表现出良好的预测性能,但仍存在一定局限性,如样本量较小、未考虑外部因素影响等。因此,在实际应用中需谨慎对待模型预测结果,并结合其他分析工具共同决策。
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