Understand decorator design pattern

  The Decorator Pattern is used for adding additional functionality to a particular object as opposed to a class of objects. It is easy to add functionality to an entire class of objects by subclassing an object, but it is impossible to extend a single object this way. With the Decorator Pattern, you can add functionality to a single object and leave others like it unmodified.
   A Decorator, also known as a Wrapper, is an object that has an interface identical to an object that it contains. Any calls that the decorator gets, it relays to the object that it contains, and adds its own functionality along the way, either before or after the call. This gives you a lot of flexibility, since you can change what the decorator does at runtime, as opposed to having the change be static and determined at compile time by subclassing. Since a Decorator complies with the interface that the object that it contains, the Decorator is indistinguishable from the object that it contains.  That is, a Decorator is a concrete instance of the abstract class, and thus is indistinguishable from any other concrete instance, including other decorators.   This can be used to great advantage, as you can recursively nest decorators without any other objects being able to tell the difference, allowing a near infinite amount of customization.



An example:

#include <iostream>
class IntCompute{
public:
    virtual 
int Compute(int,int=0;
}
;
class IntComputeAdd:public IntCompute{
public:
int Compute(int a,int b){
    
return a+b;
}

}
;
class DecorateMinusAdd:public IntCompute{
private:
    IntComputeAdd intadd;
public:
    
int Compute(int a,int b)
    
{
      
return -(intadd.Compute(a,b));

    }

}
;
class DecorateSumSquare:public IntCompute{
private:
    IntComputeAdd intadd;
public:
    
int Compute(int a,int b)
    
{
        
int result=intadd.Compute(a,b);
        
return result*result;

    }

}
;
int main()
{
 
DecorateMinusAdd minadd;
DecorateSumSquare sumsquare;
std::cout
<<minadd.Compute(10,20)<<std::endl;
std::cout
<<sumsquare.Compute(10,20)<<std::endl;
 
return 0;
}
先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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