模板方法模式

模板方法模式在一个方法中定义一个算法的骨架,而将一些步骤延迟到子类。模板方法使得子类可以在不改变算法结构的情况下,重新定义算法中的某些步骤。

这个模板是用来创建一个算法的模板。模板就是一个方法。这个方法将算法定义成一组步骤,其中的任何步骤都可以是抽象的,由子类负责实现。
这里写图片描述
模板方法被声明为final,避免子类改变这个算法的顺序。在这个模板方法中,算法内的每个步骤都被一个方法代表了,某些方法(通用部分)有这个超类处理;而另一些方法则有子类处理。需要由子类提供的方法,必须在超类中声明为抽象。

对模板方法进行挂钩
钩子是一种被声明在抽象类中的方法,但只有空的或者默认的实现。钩子的存在,可以让子类有能力对算法的不同点进行挂钩(子类可以控制算法的步骤)。

当子类必须提供算法中某个方法或步骤的实现时,就使用抽象方法。如果算法的这个部分是可选的,就用钩子。如果是钩子,子类可以选择实现这个钩子,但并不强制这么做。子类可以视情况决定要不要覆盖它们。

钩子可以让子类实现算法中可选的部分,或者在钩子对于子类的实现并不重要的时候,子类可以对此钩子置之不理。钩子能够让子类能够有机会对模板方法中的某些即将发生的(或刚刚发生的)步骤作出反应。

需求实例:定义一个泡茶或咖啡的模板方法(流程算法)。
1、模板方法

//定义抽象类
public  abstract class CaffeineBeverageWithHook {
    //定义模板方法
    void prepareRecipe(){
        //把水煮沸
        boilWater();
        //泡茶或咖啡
        brew();
        //倒入杯中
        pourIncup();
        //钩子方法
        if(customerWantsCondiments()){
            //加入调料
            addCondiments();
        }
    }
    //这两个抽象方法由子类实现
    abstract void brew();
    abstract void addCondiments();

    //通用的方法
    void boilWater(){
        System.out.println("Boiling water");
    }

    void pourIncup(){
        System.out.println("pour into cup");
    }

    //钩子方法:默认不做事的方法。这是一个具体的方法,子类视情况是否覆盖它
    boolean customerWantsCondiments(){
        return true;
    }
}

2、子类实现抽象方法,覆盖钩子方法:

public class CaffeeHook extends CaffeineBeverageWithHook {
    //实现抽象方法
    public void brew(){
        System.out.println(" coffee brew");
    }
    public void addCondiments(){
        System.out.println("add condiments");
    }

    //覆盖钩子方法
    public boolean customerWantsCondiments(){
        String answer=getUserInput();
        if(answer.startsWith("y")){
            return true;
        }else {
            return false;
        }
    }

    private String getUserInput(){
        return "yes";
    }
}
基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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