工厂模式

本文深入探讨了工厂模式的三种形态:简单工厂、中等工厂和复杂工厂。通过实例讲解了每种模式的应用场景,以及如何通过工厂方法封装对象的创建过程。

1.简单工厂模式:

简单工厂类SimpleFactory里 包含一个创建物体的方法CreatePizza

即把创建对象的细节从上层剥离开来,封装到到一个单独的类SimpleFactory中,当需要增加或删除时修改此SimpleFactory类即可。

 

如下图所示,其实就是把 createPizza 具体实现原来在PizzaStore类中,然后把这个方法封装到SimpleFactory类中。SimpleFactory就是专门用来生产Pizza的。

2.中等工厂模式

由于不同地方的相同类型的Pizza配方也不一样,所以PizzaStore进一步派生出各个地方的PizzaStore。

PizzaStore不再持有一个简单工厂类,而是直接把工厂方法(也就是createPizza方法)设计成一个虚函数,而把实现放到对应的子类中。

 

即把对象的创建委托给子类,子类实现工厂方法(也就是createPizza方法)来创建对象。

子类PizzaStore 根据 传入pizza类型参数 实现具体的createPizza。(这不是又把createPizza方法挪回到了PizzaStore了吗)

Pizza的子类也增加为”Style“ + ”Type“的组合。

 

 

3.复杂工厂模式

考虑如何生成不同Style和不同Type的Pizza。

假设其根本原因在于其原料的不同,即相同类型的Pizza的创建流程都是相同的,只是原料各个地方不同而已。所以在Pizza类中增加一个 原料工厂类PizzaIngredientFactory成员。由派生的各地的原料工厂类(NYPizzaIngredientFactory ,ChicagoPizzaIngredientFactory )实现。

工厂原料类:创建相关的对象家族的产品。createProduct() 而不是 create(Product)。

而这个原料工厂类具体是什么,由上一层具体的PizzaStore来指定。比如NYPizzaStore,指定制作Pizza的原料用——NYPizzaIngredientFactory

 

 

 总之,所有的工厂方法都是用来封装对象的创建。

参考:《headfirst设计模式》

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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