策略模式的扩展——策略枚举

本文介绍了一种使用策略枚举的方式来进行简单的加减法运算。通过定义枚举类型并为每个枚举成员实现具体的策略方法,实现了输入两个整数及一个操作符字符串后的运算过程。此外,还对比了内置类实现的优劣。

     各位,我给大家出个小学的题目:输入3个参数,进行加减法运算,参数中两个是int型的,剩下的一个参数是String型的,只有“+”,“-”两个符号可以选择,不要考虑什么复杂的校验,我们做的是白箱测试,输入的就是标准的int类型和合规的String类型,各位大侠,想想看,怎么做,简单得很!
    有非常多的实现方式,我今天来说四种,先说第一种,写一个类,然后进行加减法运算,类图也不用画了,太简单了,直接看代码:

 

ExpandedBlockStart.gif策略枚举
 
public enum Calculator { 
//加法运算 
ADD("+"){ 
public int exec(int a,int b){ 
return a+b; 

}, 
//减法运算 
SUB("-"){ 
public int exec(int a,int b){ 
return a - b; 

};
String value 
= ""
//定义成员值类型 
private Calculator(String _value){ 
this.value = _value; 

//获得枚举成员的值 
public String getValue(){ 
return this.value; 

//声明一个抽象函数 
public abstract int exec(int a,int b); 
}
 

 

 

     先想一想它的名字,为什么叫做策略枚举?枚举没有问题,它就是一个Enum类型,那为什么又叫做策略呢?找找看能不能找到策略的影子在里面,是的,我们定义了一个抽象的方法exec,然后在每个枚举成员中进行了实现,如果不实现呢?你试试看看,不实现该方法就不能编译,现在是不是清楚了?把原有定义在抽象策略中的方法移植到枚举中,每个枚举成员就成为一个具体策略。简单吧,总结一下,策略枚举就是这样一个枚举:

  • 它是一个枚举。

  • 它是一个浓缩了的策略模式的枚举。

    当然,各位可能要反思了,我使用内置类也可以实现相同的功能,写一个Context类,然后把抽象策略、具体策略都内置进去,不就可以解决问题了,是的,可以解决,但是扩展性如何?可读性如何?代码是让人读的,然后才是让机器执行,别把顺序搞反了!

 

转载于:https://www.cnblogs.com/cbf4life/archive/2010/03/17/1688564.html

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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