设计模式-适配器

  1. 适配器设计模式

应用在哪里:

a. 想使用一个已经存在的类,而它的接口不符合你的需求,想修改一个已经投产中的接口时,

b. 想创建一个复用的类,该类可以与其他不相关的类或不可预见的类协同工作

c. 为了以后能扩展,让别人去继承实现接口,以达到适配的目的

d. 需要一个统一的输出接口,而输入端的类型不可预知


案例1 图形绘制软件,Shape类,子类,LineShape, PolygonShape等等基本的图形的绘制。 但现在希望绘制TextShape 有已经存在的控件TextView TextShape去适配,以便提供给绘图软件的是统一的接口。可以TextShape继承 TextView,也可以TextView以对象的形式传递给TextShape


案例2 不同的解压缩库,库是不一样的,但需要暴露给外面使用的接口需要统一,在各个适配器类里面,保存或者传入解压库zip或者7z的对象,暴露统一接口给外面


案例3 不同的数据处理,读和写入, 比如xmljson,二进制,数据库....  定义统一的接口。 传入不同的对象,能够进行数据的读取,删除,修改等统一的功能,对外可以统一的adapterbase接口。 


案例4 用户管理系统,我们公司定义的,和别的公司定义的不一样,这样用类适配器,继承他们的类和我们的base接口,在adapter把他们的数据转成我们的数据。 但如果该公司的接口是好几个类实现的,就要用到对象适配器。 


案例5 Android源码的SetAdapter实现不同的ScrollView


案例6.Net数据库操作类DateAdapter,来适配SQlOracle等数据库

内容概要:本文深入探讨了多种高级格兰杰因果检验方法,包括非线性格兰杰因果检验、分位数格兰杰因果检验、混频格兰杰因果检验以及频域因果检验。每种方法都有其独特之处,适用于不同型的时间序列数据。非线性格兰杰因果检验分为非参数方法、双变量和多元检验,能够在不假设数据分布的情况下处理复杂的关系。分位数格兰杰因果检验则关注不同分位数下的因果关系,尤其适合经济数据的研究。混频格兰杰因果检验解决了不同频率数据之间的因果关系分析问题,而频域因果检验则专注于不同频率成分下的因果关系。文中还提供了具体的Python和R代码示例,帮助读者理解和应用这些方法。 适合人群:从事时间序列分析、经济学、金融学等领域研究的专业人士,尤其是对非线性因果关系感兴趣的学者和技术人员。 使用场景及目标:①研究复杂非线性时间序列数据中的因果关系;②分析不同分位数下的经济变量因果关系;③处理不同频率数据的因果关系;④识别特定频率成分下的因果关系。通过这些方法,研究人员可以获得更全面、细致的因果关系洞察。 阅读建议:由于涉及较多数学公式和编程代码,建议读者具备一定的统计学和编程基础,特别是对时间序列分析有一定了解。同时,建议结合具体案例进行实践操作,以便更好地掌握这些方法的实际应用。
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