设计模式——状态模式(C++实现)

本文通过C++代码示例详细介绍了状态模式的实现过程。利用STContext类作为环境类持有当前状态,并通过请求方法触发状态变化;STState为抽象状态类定义接口,而STConcreteStateA、B、C则是具体的状态实现,每种状态中定义了如何处理环境对象的请求及如何改变状态。

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  1 /////////context.cpp
  2 #include "context.h"
  3 
  4 void STContext::ChangeState(STState* pstState)
  5 {
  6         m_pstState = pstState;
  7 }
  8 
  9 void STContext::request()
 10 {
 11         m_pstState->Handle(this);
 12 }
 13 /////////// context.h 
 14 #ifndef _CONTEXT_H_
 15 #define _CONTEXT_H_
 16 
 17 #include <iostream>
 18 #include <string>
 19 
 20 #include "state.h"
 21 
 22 using namespace std;
 23 
 24 
 25 class STState;
 26 
 27 class STContext
 28 {
 29 public:
 30         void ChangeState(STState* pstState);
 31         void request();
 32 
 33         STState* m_pstState;
 34 };
 35 
 36 #endif
 37 
 38 
 39 ///////////////////////////// state.cpp
 40 #include "state.h"
 41 
 42 void STConcreteStateA::Handle(STContext* pstContext)
 43 {
 44         cout<< "doing something in State A.\ndone, change state to State B"<< endl;
 45         pstContext->ChangeState(new STConcreteStateB());
 46 }
 47 
 48 void STConcreteStateB::Handle(STContext* pstContext)
 49 {
 50         cout<< "doing something in State B.\ndone, change state to State C"<< endl;
 51         pstContext->ChangeState(new STConcreteStateC());
 52 }
 53 
 54 void STConcreteStateC::Handle(STContext* pstContext)
 55 {
 56         cout<< "doing something in State C.\ndone."<< endl;
 57 }
 58 
 59 /////////////////////////////// state.h
 60 #ifndef _STATE_H_
 61 #define _STATE_H_
 62 #include <iostream>
 63 #include <string>
 64 
 65 #include "context.h"
 66 
 67 using namespace std;
 68 
 69 class STContext;
 70 
 71 class STState
 72 {
 73 public:
 74         virtual void Handle(STContext*) = 0;
 75 };
 76 
 77 class STConcreteStateA: public STState
 78 {
 79 public:
 80         virtual void Handle(STContext* pstContext);
 81 };
 82 
 83 class STConcreteStateB: public STState
 84 {
 85 public:
 86         virtual void Handle(STContext* pstContext);
 87 };
 88 
 89 class STConcreteStateC: public STState
 90 {
 91 public:
 92         virtual void Handle(STContext* pstContext);
 93 };
 94 
 95 #endif
 96 
 97 
 98 ////////////////////// main.cpp
 99 #include <iostream>
100 #include <string>
101 
102 #include "state.h"
103 #include "context.h"
104 
105 using namespace std;
106 
107 int main(int argc, char* argv[])
108 {
109         STContext* pstContext = new STContext();
110 
111         STState* pstStateA = new STConcreteStateA();
112 
113         pstContext->ChangeState(pstStateA);
114         pstContext->request();
115         pstContext->request();
116 
117         return 0;
118 }
119 
120 /////////////////////
121 [wenchaozeng@devnet_10_10_tlinux_64 ~/learn_code/design_pattern/13_state]$ ./main
122 doing something in State A.
123 done, change state to State B
124 doing something in State B.
125 done, change state to State C

 

转载于:https://www.cnblogs.com/070412-zwc/p/6858766.html

内容概要:本文档详细介绍了一个基于MATLAB实现的跨尺度注意力机制(CSA)结合Transformer编码器的多变量时间序列预测项目。项目旨在精准捕捉多尺度时间序列特征,提升多变量时间序列的预测性能,降低模型计算复杂度与训练时间,增强模型的解释性和可视化能力。通过跨尺度注意力机制,模型可以同时捕获局部细节和全局趋势,显著提升预测精度和泛化能力。文档还探讨了项目面临的挑战,如多尺度特征融合、多变量复杂依赖关系、计算资源瓶颈等问题,并提出了相应的解决方案。此外,项目模型架构包括跨尺度注意力机制模块、Transformer编码器层和输出预测层,文档最后提供了部分MATLAB代码示例。 适合人群:具备一定编程基础,尤其是熟悉MATLAB和深度学习的科研人员、工程师和研究生。 使用场景及目标:①需要处理多变量、多尺度时间序列数据的研究和应用场景,如金融市场分析、气象预测、工业设备监控、交通流量预测等;②希望深入了解跨尺度注意力机制和Transformer编码器在时间序列预测中的应用;③希望通过MATLAB实现高效的多变量时间序列预测模型,提升预测精度和模型解释性。 其他说明:此项目不仅提供了一种新的技术路径来处理复杂的时间序列数据,还推动了多领域多变量时间序列应用的创新。文档中的代码示例和详细的模型描述有助于读者快速理解和复现该项目,促进学术和技术交流。建议读者在实践中结合自己的数据集进行调试和优化,以达到最佳的预测效果。
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