[设计模式]外观模式(Facade)

【Java设计模式】Java设计模式之(二十二)外观模式(Facade Pattern) 这种类型的设计模式属于结构型模式。 一、组合模式介绍 1.1 含义 外观模式(Facade Pattern)隐藏系统的复杂性,并向客户端提供了一个客户端可以访问系统的接口。这种类型的设计模式属于结构型模式,它向现有的系统添加一个接口,来隐藏系统的复杂性。 这种模式涉及到一个单一的类,该类提供了客户端请求的简化方法和对现有系统类方法的委托调用。 在日常编码工作中,我们都在有意无意的大量使用外观模式。只要是上层模块需要调度多个子系统(2个以上的类对象),我们都会自觉地创建一个新的类封装这些子系统,提供 阅读详情

1.意图

       为子系统中的一组接口提供一个一致的界面,Façade模式定义了一个高层接口,这个接口使得这一子系统更加容易使用。

2.结构与参与者


3.动机

       如果对于顶层的操作不是很关注,那么可以将底层的操作封装,提供一个高层接口来调用底层的操作。就好比程序的编译会包括词法分析,语法分析,语义分析,中间语言生成,目标代码生成与优化。而用户并不在乎底层具体的过程。

       也好比《大话设计模式》中所说的买股票和买基金的区别,买基金就不关心底层具体的买股票操作了。

4.效果

       1)它对客户屏蔽子系统组件,因而减少了客户处理的对象的数目并使得子系统使用起来更加方便。

       2)实现了子系统与客户之间的松耦合关系,而子系统内部的功能组件往往是紧耦合的。

松耦合关系使得子系统的组件变化不会影响到它的客户。Façade模式有助于建立层次结构系统,也有助于对对象之间的依赖关系分层。

       在大型软件系统中降低编译依赖性至关重要。在子系统类改变时,喜糖尽量减少虫编译以节省时间。用Façade模式,有利于降低编译依赖性,也有利于在不同平台之间移植,因为编译一个子系统一般不需要编译其他的子系统。

       3)如果应用需要,它并不限制它们使用子系统类。因此你可以在系统易用性和通用性之间加以选择。

5.代码示例

#include<iostream>
#include <string>
using namespace std;

class SubSysOne
{
public:
	void MethodOne()
	{
		cout<<"方法一"<<endl;
	}
};

class SubSysTwo
{
public:
	void MethodTwo()
	{
		cout<<"方法二"<<endl;
	}
};

class SubSysThree
{
public:
	void MethodThree()
	{
		cout<<"方法三"<<endl;
	}
};

//外观类A
class Facade
{
protected:
	SubSysOne* sub1;
	SubSysTwo* sub2;
	SubSysThree* sub3;
public:
	Facade()
	{
		sub1 = new SubSysOne();
		sub2 = new SubSysTwo();
		sub3 = new SubSysThree();
	}
	~Facade()
	{
		delete sub1;
		delete sub2;
		delete sub3;
	}
	
	virtual void FacadeMethod()
	{
		sub1->MethodOne();
		sub2->MethodTwo();
		sub3->MethodThree();
	}
};
//外观类B
class FacadeA:public Facade
{
public:
	FacadeA(){}
	~FacadeA(){}
	virtual void FacadeMethod()
	{
		sub1->MethodOne();
		sub2->MethodTwo();
	}
};
//客户端
int main()
{
	Facade* test = new Facade();
	Facade* testA =new FacadeA();
	cout << "Result of Facade:" <<endl;
	test->FacadeMethod();
	cout << "Result of Facade:" <<endl;
	testA->FacadeMethod();
	return 0;
}


【愚公系列】二十三种设计模式(十)-外观模式(Facade Pattern) 设计模式(Design Pattern)是软件开发领域的宝贵经验,是多人反复借鉴和广泛应用的代码设计指导。它们是一系列经过分类和归纳的代码组织方法,旨在实现可重用性、可维护性和可理解性。使用设计模式,我们能够编写高质量的代码,使其更易于他人理解,并提供了代码可靠性的保证。毫无疑问,设计模式对个人、团队和整个系统都带来了显著的益处。它们将代码开发提升到工程化水平,为软件工程构建提供了坚实的基础,就如同大厦的一块块精巧的砖石一样。在项目中明智地应用设计模式可以完美地解决各种复杂问题。 阅读详情

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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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