设计模式(007)---七大设计原则(迪米特法则)

本文详细介绍了迪米特法则(Demeter Principle),它提倡类之间的低耦合。通过一个学校管理系统的例子,展示了如何在代码中违反迪米特法则,然后提出改进方案,使SchoolManager类与其非直接朋友类CollegeEmployee解耦。改进后的设计遵循了迪米特法则,降低了类之间的耦合度。

目录

一:迪米特法则(Demeter Principle))

1. 基本介绍

二:应用实例

三:应用实例改进

四:迪米特法则注意事项和细节


一:迪米特法则(Demeter Principle)

迪米特法则,应该避免类中出现非直接朋友关系的耦合从而达到降低类之间的耦合

1. 基本介绍

1) 一个对象应该对其他对象保持最少的了解。
2) 类与类关系越密切,耦合度越大。
3) 迪米特法则( Demeter Principle ) 又叫 最少知道原则 ,即一个类对自己依赖的类知道的越少越好。也就是说,对于被依赖的类不管多么复杂,都尽量将逻辑封装在类的内部。对外除了提供的public 方法,不对外泄露任何信息。
4) 迪米特法则还有个更简单的定义: 只与直接的朋友通信
5) 直接的朋友 :每个对象都会与其他对象有耦合关系,只要 两个对象之间有耦合关系 ,我们就说这两个对象之间是 朋友关系 耦合的方式很多,依赖,关联,组合,聚合 等。其中,我们称出现 成员变量,方法参数,方法返回值 中的类为 直接的朋友 ,而 出现在局部变量中的类不是直接的朋友 。也就是说, 陌生的类最好不要以局部变量的形式出现在类的内部

二:应用实例

1) 有一个学校,下属有各个学院和总部,现要求打印出学校总部员工ID 和学院员工的 id。

 

2) 编程实现上面的功能, 看代码演示

package com.zsz.principle.demeter;

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

//客户端
public class Demeter1 {

    public static void main(String[] args) {
        //创建了一个 SchoolManager 对象
        SchoolManager schoolManager = new SchoolManager();
        //输出学院的员工id 和  学校总部的员工信息
        schoolManager.printAllEmployee(new CollegeManager());

    }

}


//学校总部员工类
class Employee {
    private String id;

    public void setId(String id) {
        this.id = id;
    }

    public String getId() {
        return id;
    }
}


//学院的员工类
class CollegeEmployee {
    private String id;

    public void setId(String id) {
        this.id = id;
    }

    public String getId() {
        return id;
    }
}


//管理学院员工的管理类
class CollegeManager {
    //返回学院的所有员工
    public List<CollegeEmployee> getAllEmployee() {
        List<CollegeEmployee> list = new ArrayList<CollegeEmployee>();
        for (int i = 0; i < 10; i++) { //这里我们增加了10个员工到 list
            CollegeEmployee emp = new CollegeEmployee();
            emp.setId("学院员工id= " + i);
            list.add(emp);
        }
        return list;
    }
}

//学校管理类

//分析 SchoolManager 类的直接朋友类有哪些 Employee、CollegeManager
//CollegeEmployee 不是 直接朋友 而是一个陌生类,这样违背了 迪米特法则
class SchoolManager {
    //返回学校总部的员工
    public List<Employee> getAllEmployee() {
        List<Employee> list = new ArrayList<Employee>();

        for (int i = 0; i < 5; i++) { //这里我们增加了5个员工到 list
            Employee emp = new Employee();
            emp.setId("学校总部员工id= " + i);
            list.add(emp);
        }
        return list;
    }

    //该方法完成输出学校总部和学院员工信息(id)
    void printAllEmployee(CollegeManager sub) {

        //分析问题
        //1. 这里的 CollegeEmployee 不是  SchoolManager的直接朋友
        //2. CollegeEmployee 是以局部变量方式出现在 SchoolManager
        //3. 违反了 迪米特法则

        //获取到学院员工
        List<CollegeEmployee> list1 = sub.getAllEmployee();
        System.out.println("------------学院员工------------");
        for (CollegeEmployee e : list1) {
            System.out.println(e.getId());
        }
        //获取到学校总部员工
        List<Employee> list2 = this.getAllEmployee();
        System.out.println("------------学校总部员工------------");
        for (Employee e : list2) {
            System.out.println(e.getId());
        }
    }
}

三:应用实例改进

1) 前面设计的问题在于SchoolManager 中, CollegeEmployee类并不是SchoolManager类的直接        朋友 ( 分析 )
2) 按照迪米特法则,应该 避免类中出现这样非直接朋友关系的耦合
3) 对代码按照迪米特法则 进行改进
package com.zsz.principle.demeter.improve;

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

//客户端
public class Demeter1 {

    public static void main(String[] args) {
        System.out.println("~~~使用迪米特法则的改进~~~");
        //创建了一个 SchoolManager 对象
        SchoolManager schoolManager = new SchoolManager();
        //输出学院的员工id 和  学校总部的员工信息
        schoolManager.printAllEmployee(new CollegeManager());

    }

}


//学校总部员工类
class Employee {
    private String id;

    public void setId(String id) {
        this.id = id;
    }

    public String getId() {
        return id;
    }
}


//学院的员工类
class CollegeEmployee {
    private String id;

    public void setId(String id) {
        this.id = id;
    }

    public String getId() {
        return id;
    }
}


//管理学院员工的管理类
class CollegeManager {
    //返回学院的所有员工
    public List<CollegeEmployee> getAllEmployee() {
        List<CollegeEmployee> list = new ArrayList<CollegeEmployee>();
        for (int i = 0; i < 10; i++) { //这里我们增加了10个员工到 list
            CollegeEmployee emp = new CollegeEmployee();
            emp.setId("学院员工id= " + i);
            list.add(emp);
        }
        return list;
    }

    //输出学院员工的信息
    public void printEmployee() {
        //获取到学院员工
        List<CollegeEmployee> list1 = getAllEmployee();
        System.out.println("------------学院员工------------");
        for (CollegeEmployee e : list1) {
            System.out.println(e.getId());
        }
    }
}

//学校管理类

//分析 SchoolManager 类的直接朋友类有哪些 Employee、CollegeManager
//CollegeEmployee 不是 直接朋友 而是一个陌生类,这样违背了 迪米特法则
class SchoolManager {
    //返回学校总部的员工
    public List<Employee> getAllEmployee() {
        List<Employee> list = new ArrayList<Employee>();

        for (int i = 0; i < 5; i++) { //这里我们增加了5个员工到 list
            Employee emp = new Employee();
            emp.setId("学校总部员工id= " + i);
            list.add(emp);
        }
        return list;
    }

    //该方法完成输出学校总部和学院员工信息(id)
    void printAllEmployee(CollegeManager sub) {

        //分析问题
        //1. 将输出学院的员工方法,封装到CollegeManager
        sub.printEmployee();

        //获取到学校总部员工
        List<Employee> list2 = this.getAllEmployee();
        System.out.println("------------学校总部员工------------");
        for (Employee e : list2) {
            System.out.println(e.getId());
        }
    }
}

四:迪米特法则注意事项和细节

1) 迪米特法则的核心是 降低类之间的耦合
2) 但是 注意 :由于每个类都减少了不必要的依赖,因此 迪米特法则只是要求降低类间(对象间)耦合      关系, 并不是要求完全没有依赖关系

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分,聚或者物品之间的有趣关联. 机器学习分 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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