8 结构型模式-----桥接模式

本文深入探讨了桥接模式,一种用于分离接口与实现的设计模式,旨在提高系统的灵活性和可扩展性。通过实例代码展示了如何在运行时动态配置对象的实现部分,使抽象类和具体实现独立发展。

模式动机:当某个接口可能有多种实现方式时,一般会使用继承来解决。但是继承总是体现出与具体的平台相关,无法很好地进行扩充,此时需要将接口与实现类最大可能地解耦,使其二者都可以独立发展而不受影响,增大系统的灵活性。

模式定义(Bridge Pattern)将抽象接口与具体实现分离开来,使得两部分都可以独立变化而不受影响。

模式结构图:

 

 

模式代码:

bt_桥接模式.h

#ifndef BP_H
#define BP_H
#include <iostream>
using namespace std;

/*
    具体操作接口
*/
class Implementor
{
public:
    virtual ~Implementor(){ }
    virtual void operationImpl() = 0;
};
class ConcreteImplementorA : public Implementor
{
public:
    virtual void operationImpl()
    {
        cout << "调用A类具体实现方法" << endl;
    }
};
class ConcreteImplementorB : public Implementor
{
public:
    virtual void operationImpl()
    {
        cout << "调用B类具体实现方法" << endl;
    }
};

/*
    抽象功能接口
*/
class Abstraction
{
public:
    virtual ~Abstraction(){ }
    virtual void operation() = 0;
    virtual void setImpl(Implementor* impl) = 0;

protected:
    Implementor* impl;
};

class RefinedAbstraction : public Abstraction
{
public:
    virtual void setImpl(Implementor* impl)
    {
        this->impl = impl;
    }
    virtual void operation()
    {
        impl->operationImpl();
    }
};

#endif // BP_H

测试用例.cpp

#include "bt_桥接模式.h"

int main()
{
    cout << "***** 桥接模式测试 *****" << endl;
    Implementor* pI = new ConcreteImplementorA;
    Abstraction* pA = new RefinedAbstraction;
    pA->setImpl(pI);
    pA->operation();

    return 0;
}

式分析:桥接模式的优点主要包含如下三部分:

1>  分离接口及其实现:抽象类的具体实现部分可以延迟到运行时进行配置,一个对象即使在运行时也能改变其实现部分。同时客户只需知道Abstraction和Implementor接口即可,无需了解其他类的细节。

2>  可扩展性增强:可以独立地对Abstraction和Implementor层次结构进行扩充,二者是相互独立的,耦合性比较小。

3>  实现细节对于客户透明。

源码来自:https://pan.quark.cn/s/a3a3fbe70177 AppBrowser(Application属性查看器,不需要越狱! ! ! ) 不需要越狱,调用私有方法 --- 获取完整的已安装应用列表、打开和删除应用操作、应用运行时相关信息的查看。 支持iOS10.X 注意 目前AppBrowser不支持iOS11应用查看, 由于iOS11目前还处在Beta版, 系统API还没有稳定下来。 等到Private Header更新了iOS11版本,我也会进行更新。 功能 [x] 已安装的应用列表 [x] 应用的详情界面 (打开应用,删除应用,应用的相关信息展示) [x] 应用运行时信息展示(LSApplicationProxy) [ ] 定制喜欢的字段,展示在应用详情界面 介绍 所有已安装应用列表(应用icon+应用名) 为了提供思路,这里只用伪代码,具体的私有代码调用请查看: 获取应用实例: 获取应用名和应用的icon: 应用列表界面展示: 应用列表 应用运行时详情 打开应用: 卸载应用: 获取info.plist文件: 应用运行时详情界面展示: 应用运行时详情 右上角,从左往右第一个按钮用来打开应用;第二个按钮用来卸载这个应用 INFO按钮用来解析并显示出对应的LSApplicationProxy类 树形展示LSApplicationProxy类 通过算法,将LSApplicationProxy类,转换成了字典。 转换规则是:属性名为key,属性值为value,如果value是一个可解析的类(除了NSString,NSNumber...等等)或者是个数组或字典,则继续递归解析。 并且会找到superClass的属性并解析,superClass如...
基于遗传算法辅助异构改进的动态多群粒子群优化算法(GA-HIDMSPSO)的LSTM分类预测研究(Matlab代码实现)内容概要:本文研究了一种基于遗传算法辅助异构改进的动态多群粒子群优化算法(GA-HIDMSPSO),并将其应用于LSTM神经网络的分类预测中,通过Matlab代码实现。该方法结合遗传算法的全局搜索能力与改进的多群粒子群算法的局部优化特性,提升LSTM模型在分类任务中的性能表现,尤其适用于复杂非线性系统的预测问题。文中详细阐述了算法的设计思路、优化机制及在LSTM参数优化中的具体应用,并提供了可复现的Matlab代码,属于SCI级别研究成果的复现与拓展。; 适合人群:具备一定机器学习和优化算法基础,熟悉Matlab编程,从事智能算法、时间序列预测或分类模型研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①提升LSTM在分类任务中的准确性与收敛速度;②研究混合智能优化算法(如GA与PSO结合)在神经网络超参数优化中的应用;③实现高精度分类预测模型,适用于电力系统故障诊断、电池健康状态识别等领域; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐步调试运行,理解GA-HIDMSPSO算法的实现细节,重点关注种群划分、异构策略设计及与LSTM的集成方式,同时可扩展至其他深度学习模型的参数优化任务中进行对比实验。
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