原型模式

原型模式:克隆一个和原型一模一样的对象,浅拷贝和深拷贝。

浅拷贝:创建一个对象,里面的属性对象复制原属性的引用

深拷贝:创建一个对象,里面的属性对象也需要创建一个新对象

 

使用场景:

1、当创建一个对象非常繁琐复杂时,使用原型模型

2、需要的对象数据不用修改时

代码示例:

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

public class User implements Cloneable{
    private String name;
    private ArrayList<String> arrayList = new ArrayList<>();

    public String getName() {
        return name;
    }

    public void setName(String name) {
        this.name = name;
    }

    public List<String> getArrayList() {
        return arrayList;
    }

    public void addArrayList(String s) {
        this.arrayList.add(s);
    }

    //浅拷贝
    public User shallowClone() throws CloneNotSupportedException {
        User userClone = (User) super.clone();
        return userClone;
    }

    //深拷贝,里面的基本类型不用深拷贝,对象类型需要深拷贝
    public User deepClone() throws CloneNotSupportedException {
        User userClone = (User) super.clone();
        userClone.arrayList = (ArrayList<String>) this.arrayList.clone();
        return userClone;
    }

    public static void main(String[] args) throws CloneNotSupportedException {
        User user = new User();
        user.setName("a");
        user.addArrayList("x");

        User shallowClone = user.shallowClone();
        User deepClone = user.deepClone();
        //结果一: false, 克隆的对象都是一个新对象,只不过里面的属性有浅拷贝和深拷贝之分
        System.out.println("结果一: "+(user==shallowClone));

        shallowClone.setName("b");
        deepClone.setName("c");
        //结果二: a, 常量不存在深浅拷贝之分,拷贝对象修改常量属性值,不会修改原对象常量属性值
        System.out.println("结果二: "+ user.getName());


        shallowClone.addArrayList("y");
        deepClone.addArrayList("z");
        //结果二: [x, y], 浅拷贝对象修改对象值后,原对象属性值也被修改,深拷贝对象修改属性值后原对象不会被修改
        System.out.println("结果三: "+ user.getArrayList().toString());
    }
}

结果:

结果一: false
结果二: a
结果三: [x, y]

 

内容概要:该研究通过在黑龙江省某示范村进行24小时实地测试,比较了燃煤炉具与自动/手动进料生物质炉具的污染物排放特征。结果显示,生物质炉具相比燃煤炉具显著降低了PM2.5、CO和SO2的排放(自动进料分别降低41.2%、54.3%、40.0%;手动进料降低35.3%、22.1%、20.0%),但NOx排放未降低甚至有所增加。研究还发现,经济性和便利性是影响生物质炉具推广的重要因素。该研究不仅提供了实际排放数据支持,还通过Python代码详细复现了排放特征比较、减排效果计算和结果可视化,进一步探讨了燃料性质、动态排放特征、碳平衡计算以及政策建议。 适合人群:从事环境科学研究的学者、政府环保部门工作人员、能源政策制定者、关注农村能源转型的社会人士。 使用场景及目标:①评估生物质炉具在农村地区的推广潜力;②为政策制定者提供科学依据,优化补贴政策;③帮助研究人员深入了解生物质炉具的排放特征和技术改进方向;④为企业研发更高效的生物质炉具提供参考。 其他说明:该研究通过大量数据分析和模拟,揭示了生物质炉具在实际应用中的优点和挑战,特别是NOx排放增加的问题。研究还提出了多项具体的技术改进方向和政策建议,如优化进料方式、提高热效率、建设本地颗粒厂等,为生物质炉具的广泛推广提供了可行路径。此外,研究还开发了一个智能政策建议生成系统,可以根据不同地区的特征定制化生成政策建议,为农村能源转型提供了有力支持。
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