解释器模式(图)

动力锂电池-二阶RC模型等效电路-RLS参数辨识-Simulink 1.锂电池二阶RC等效电路模型 阅读详情

解释器模式相关总结如下图(可点击放大):

 结构图如下:

示例:


public class InterpreterTest {
    public static void main(String[] args) {
        Context bus = new Context();
        bus.freeRide("杭州的老人");
        bus.freeRide("南京的年轻人");
        bus.freeRide("上海的儿童");
        bus.freeRide("北京的老人");
    }
}

interface Expression {
    boolean interpret(String info);
}

//终结符表达式类
class TerminalExpression implements  Expression {
    private Set<String> set = new HashSet<>();

    public TerminalExpression(String[] data) {
        set.addAll(Arrays.asList(data));
    }

    @Override
    public boolean interpret(String info) {
        if (set.contains(info)){
            return true;
        }
        return false;
    }
}

//非终结符表达式类
class NonTerminalExpression implements Expression {
    private Expression city;
    private Expression persion;

    public NonTerminalExpression(Expression city, Expression persion) {
        this.city = city;
        this.persion = persion;
    }

    @Override
    public boolean interpret(String info) {
        String s[] = info.split("的");
        return city.interpret(s[0]) && persion.interpret(s[1]);
    }
}

class Context {
    private String[] citys = {"杭州", "南京", "上海"};
    private String[] persons = {"老人", "儿童"};
    private Expression cityPerson;

    public Context() {
        Expression city = new TerminalExpression(citys);
        Expression person = new TerminalExpression(persons);
        cityPerson = new NonTerminalExpression(city, person);
    }

    public void freeRide(String info){
        boolean ok = cityPerson.interpret(info);

        if (ok) {
            System.out.println("您是" + info +",您本次乘车免费!");
        } else {
            System.out.println(info + ",您不是免费人员,本次乘车扣费2元");
        }
    }
}

 

【人工智能】拒绝焦虑,理性突围:AI 时代 Java 工程师的职业重构与进化指南 摘要:在AI技术快速发展的背景下,Java工程师面临职业转型挑战。本文通过MECE原则解构工作内容,划分高替代风险区(如CRUD开发)、高增效潜能区(如逻辑优化)和高核心壁垒区(如架构设计),指出AI对不同任务的影响程度。从劳动经济学视角分析行业将呈现K型分化,初级执行者被替代,而精通AI协作的全栈工程师需求增长。文章强调警惕过度依赖AI导致认知能力退化,并提出转型路径:掌握AI驱动开发(AIDD)、深耕领域驱动设计(DDD)、拓展全流程能力及AI原生应用开发。最终结论指出,未来的核心竞争力在于结合AI工具 阅读详情

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就是我们给一个特定的规则,然后我们来解释使用这个规则的输入,最终得到一个结果解释器模式就是给了我们一个框架,按照这个框架我们就能开发一个解释器。

Owen Guo 944
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