Java设计模式

1. 设计模式的理解

刚开始“不懂”为什么要把很简单的东西搞得那么复杂。后来随着软件开发经验的增加才开始明白我所看到的“复杂”恰恰就是设计模式的精髓所在,我所理解的“简单”就是一把钥匙开一把锁的模式,目的仅仅是着眼于解决现在的问题,而设计模式的“复杂”就在于它是要构造一个“万能钥匙”,目的是提出一种对所有锁的开锁方案。在真正理解设计模式之前我一直在编写“简单”的代码.
这个“简单”不是功能的简单,而是设计的简单。简单的设计意味着缺少灵活性,代码很钢硬,只在这个项目里有用,拿到其它的项目中就是垃圾,我将其称之为“一次性代码”。
要想然自己的代码被复用就需要使用设计模式来设计自己的代码。
我们也不能陷入模式的陷阱,为了使用模式而去套模式,那样会陷入形式主义。我们在使用模式的时候,一定要注意模式的意图(intent),而不 要过多的去关注模式的实现细节,因为这些实现细节在特定情况下,可能会发生一些改变。不要顽固地认为设计模式一书中的类图或实现代码就代表了模式本身。

2. 设计模式的分类

总体来说设计模式分为三大类:

  • 创建型模式,共五种:
    工厂方法模式、抽象工厂模式、单例模式、建造者模式、原型模式。
  • 结构型模式,共七种:
    适配器模式、装饰器模式、代理模式、外观模式、桥接模式、组合模式、享元模式。
  • 行为型模式,共十一种:
    策略模式、模板方法模式、观察者模式、迭代子模式、责任链模式、命令模式、备忘录模式、状态模式、访问者模式、中介者模式、解释器模式。
  • 其实还有两类:并发型模式和线程池模式。

3. 设计模式的六大原则

  • 开闭原则

开闭原则就是说:对扩展开放,对修改关闭。在程序需要进行拓展的时候,不能去修改原有的代码,实现一个热插拔效果。想要达到这样的效果,我们需要使用接口和抽象类。

  • 里氏代换原则

任何基类出现的地方,子类一定可以出现。里氏代换原则是对开闭原则的补充。实现开闭原则的关键步骤就是抽象化。基类与子类的继承关系就是抽象画的具体实现,所以里氏代换原则就是对实现抽象化的具体步骤的规范。

  • 依赖倒转原则

这个原则的基础具体内容是:针对接口编程,依赖于抽象而不依赖于具体。

  • 接口隔离原则

使用多个隔离的接口,比使用单个接口要好,降低类之间的耦合度。

  • 迪米特法则(最少知道原则)

一个实体应当尽量少的与其他实体之间发生相互作用,使得系统模块相对独立。

  • 合成复用原则

原则是尽量使用合成/聚合的方式,而不是使用集成。

补充:

1.逻辑代码独立到单独的方法中,注重封装性–易读,易复用。

不要在一个方法中,写下上百行的逻辑代码。把各小逻辑代码独立出来,写于其它方法中,易读其可重复调用。

2.写类,写方法,写功能时,应考虑其移植性,复用性:防止一次性代码!

是否可以拿到其它同类事物中应该?是否可以拿到其它系统中应该?

3.熟练运用继承的思想:

找出应用中相同之处,且不容易发生变化的东西,把它们抽取到抽象类中,让子类去继承它们;

继承的思想,也方便将自己的逻辑建立于别人的成果之上。如ImageField extends JTextField;

熟练运用接口的思想:找出应用中可能需要变化之处,把它们独立出来,不要和那些不需要变化的代码混在一起。

4. 设计模式:单例模式

Java的单例设计模式要保证一下特点:

  • 单例类只能有一个实例

  • 单例类必须自己创建自己的唯一实例

  • 单例类必须给其他对象提供这一实例

在网上有很多中单利模式的实现方式,这里只减少三种实现单例的方法,一般情况下使用内部类实现的方式。

public class DesignPatterns1 {
    public static void main(String[] args) {
        System.out.print(Singleton.getInstance() == Singleton.getInstance() ? true : false); // true
        System.out.print(Singleton1.getInstance() == Singleton1.getInstance() ? true : false); // true
        System.out.print(Singleton2.getInstance() == Singleton2.getInstance() ? true : false); // true
    }
}

// 懒汉式线程安全的单例(双重锁)
class Singleton {
    private Singleton() {}
    private static Singleton single = null;
    public static Singleton getInstance() {
        if (single == null) {
            synchronized (Singleton.class) {
                if (single == null) {
                   single = new Singleton();
                }
            }
        }
        return single;
    }
}
// 懒汉是式线程安全单例(静态内部类)
class Singleton1 {
    private Singleton1() {}
    private static class LazyHolder {
        private static final  Singleton1 INSTANCE = new Singleton1();
    }
    public static final Singleton1 getInstance() {
        return LazyHolder.INSTANCE;
    }
}
// 饿汉式线程安全单例(耗费资源)
class Singleton2 {
    private Singleton2() {}
    private static final Singleton2 single = new Singleton2();
    public static Singleton2 getInstance() {
        return single;
    }
}

5. 设计模式:工厂方法模式

普通工厂模式
public interface FruitProduct {
    void product();
}

public class AppleProduct implements FruitProduct {
    @Override
    public void product() {
        System.out.println("apple");
    }
}

public class BananaProduct implements FruitProduct {
    @Override
    public void product() {
        System.out.println("banana");
    }
}

public class FruitFactory {
    public FruitProduct product(String type) {
        if ("apple".equals(type)) {
            return new AppleProduct();
        } else if ("banana".equals(type)) {
            return new BananaProduct();
        } else {
            return null;
        }
    }
}

public class Test1 {
    public static void main(String[] args) {
        FruitFactory factory = new FruitFactory();
        FruitProduct product = factory.product("apple");
        product.product();
    }
}
多个工厂方法模式
public interface FruitProduct {
    void product();
}

public class AppleProduct implements FruitProduct {
    @Override
    public void product() {
        System.out.println("apple");
    }
}

public class BananaProduct implements FruitProduct {
    @Override
    public void product() {
        System.out.println("banana");
    }
}

public class FruitFactory1 {
    public FruitProduct productApply() {
        return new AppleProduct();
    }

    public FruitProduct productBanana() {
        return new BananaProduct();
    }
}

public class Test2 {
    public static void main(String[] args) {
        FruitFactory1 factory1 = new FruitFactory1();
        FruitProduct product = factory1.productApply();
        product.product();
    }
}
静态工厂方法模式
public interface FruitProduct {
    void product();
}

public class AppleProduct implements FruitProduct {
    @Override
    public void product() {
        System.out.println("apple");
    }
}

public class BananaProduct implements FruitProduct {
    @Override
    public void product() {
        System.out.println("banana");
    }
}

public class FruitFactory3 {
    public static FruitProduct productApply() {
        return new AppleProduct();
    }

    public static FruitProduct productBanana() {
        return new BananaProduct();
    }
}

public class Test3 {
    public static void main(String[] args) {
        FruitProduct product = FruitFactory3.productApply();
        product.product();
    }
}

6. 设计模式:抽象工厂模式

public interface Sender {
    void send();
}

public class MailSender implements Sender {
    @Override
    public void send() {
        System.out.println("mail");
    }
}

public class SmsSender implements Sender {
    @Override
    public void send() {
        System.out.println("Sms");
    }
}

public interface Provider {
    Sender produce();
}

public class SendMailFactory implements Provider {
    @Override
    public Sender produce() {
        return new MailSender();
    }
}

public class SendSmsFactory implements Provider {
    @Override
    public Sender produce() {
        return new SmsSender();
    }
}

public class Test {
    public static void main(String[] args) {
        Provider provider = new SendMailFactory();
        Sender sender = provider.produce();
        sender.send();
    }
}
基于遗传算法的新的异构分布式系统任务调度算法研究(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕基于遗传算法的异构分布式系统任务调度算法展开研究,重点介绍了一种结合遗传算法的新颖优化方法,并通过Matlab代码实现验证其在复杂调度问题中的有效性。文中还涵盖了多种智能优化算法在生产调度、经济调度、车间调度、无人机路径规划、微电网优化等领域的应用案例,展示了从理论建模到仿真实现的完整流程。此外,文档系统梳理了智能优化、机器学习、路径规划、电力系统管理等多个科研方向的技术体系与实际应用场景,强调“借力”工具与创新思维在科研中的重要性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事智能优化、自动化、电力系统、控制工程等相关领域研究的研究生及科研人员,尤其适合正在开展调度优化、路径规划或算法改进类课题的研究者; 使用场景及目标:①学习遗传算法及其他智能优化算法(如粒子群、蜣螂优化、NSGA等)在任务调度中的设计与实现;②掌握Matlab/Simulink在科研仿真中的综合应用;③获取多领域(如微电网、无人机、车间调度)的算法复现与创新思路; 阅读建议:建议按目录顺序系统浏览,重点关注算法原理与代码实现的对应关系,结合提供的网盘资源下载完整代码进行调试与复现,同时注重从已有案例中提炼可迁移的科研方法与创新路径。
【微电网】【创新点】基于非支配排序的蜣螂优化算法NSDBO求解微电网多目标优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要:本文提出了一种基于非支配排序的蜣螂优化算法(NSDBO),用于求解微电网多目标优化调度问题。该方法结合非支配排序机制,提升了传统蜣螂优化算法在处理多目标问题时的收敛性和分布性,有效解决了微电网调度中经济成本、碳排放、能源利用率等多个相互冲突目标的优化难题。研究构建了包含风、光、储能等多种分布式能源的微电网模型,并通过Matlab代码实现算法仿真,验证了NSDBO在寻找帕累托最优解集方面的优越性能,相较于其他多目标优化算法表现出更强的搜索能力和稳定性。; 适合人群:具备一定电力系统或优化算法基础,从事新能源、微电网、智能优化等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于微电网能量管理系统的多目标优化调度设计;②作为新型智能优化算法的研究与改进基础,用于解决复杂的多目标工程优化问题;③帮助理解非支配排序机制在进化算法中的集成方法及其在实际系统中的仿真实现。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注非支配排序、拥挤度计算和蜣螂行为模拟的结合方式,并可通过替换目标函数或系统参数进行扩展实验,以掌握算法的适应性与调参技巧。
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