工厂模式

本文介绍了工厂模式的基本原理,通过示例代码展示了如何隐藏对象创建的细节,并实现通过抽象产品类型的请求来创建具体产品实例的过程。该模式遵循开闭原则,便于扩展但会因产品种类增多而加大维护难度。

用处:隐藏了对象创建的细节,只需要知道对象的类型,就可以用对应的工厂子类创建产品。用户看到和使用的只是一个抽象产品,而无需关心到底返回了那个子类。

关键代码:将产品的创建延迟(交给)到子类; 返回的是一个抽象产品

优点:遵循了开闭原则

缺点:每增加一个新的产品,就需要新增一个子类,产品多时,维护量大。

代码:

#include <cstdio>
#include <stack>
#include <set>
#include <iostream>
#include <string>
#include <vector>
#include <queue>
#include <list>
#include <functional>
#include <cstring>
#include <algorithm>
#include <cctype>
#include <string>
#include <map>
#include <iomanip>
#include <cmath>
#include <time.h>
#define LL long long
using namespace std;

class Product
{
public:
	virtual void Show() = 0;
};

class ProductA : public Product
{
public:
	void Show()
	{
		cout<< "I'm ProductA"<<endl;
	}
};

class ProductB : public Product
{
public:
	void Show()
	{
		cout<< "I'm ProductB"<<endl;
	}
};


class Foctory
{
public:
        virtual Product* createProductor()=0;
};

class FoctorA:public Foctory
{
public:
        Product* createProductor()
        {
                return new ProductA();
        }
};

class FoctorB:public Foctory
{
public:
        Product* createProductor()
        {
                return new ProductB();
        }
};

Product* getProductor(Foctory *f)
{
        if (f != NULL)
                return f->createProductor();
        delete f;
}

int main()
{
        Product *a = getProductor(new FoctorA);
        a->Show();

        Product *b = getProductor(new FoctorB);
        b->Show();
}


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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