Ninject(一)——手动依赖注入

本文介绍了一个RPG游戏中的武士角色如何通过依赖注入的方式装备不同武器的实现过程。通过使用接口和构造注入,使得武士角色与具体武器解耦,提高了代码的灵活性。

手工依赖注入。在原有例子的基础上做小部分修改。

一个RPG游戏,有武士的角色。武士为了荣耀而战。首先要为一个武士配备一个合适的武器。

(1) 准备一件武器(Sword

public class Sword   

{

public void Hit(string strTarget)

{

        Console.WriteLine("砍死{0}",strTarget);

}

}

 

 

(2)一个武士角色

public class Samurai

{

Sword _sword ;

public Samurai()

{

 _sword = new Sword();

}

public void Attack(string strTarget)

{

    _sword.Hit(strTarget);

}

}

(3)测试

[Test]

public void Test1()

{

 Samurai sam = new Samurai();

 sam.Attack("僵尸");

}

 

结果:

砍死僵尸

 

当一个类依赖于一个具体实现时,称为:这个类对具体实现的类紧耦合。武士类对剑类紧耦合。当类紧耦合时,它们不能在不通知它们的实现的情况下完成自身的修改。如果要更换武器,那么因为武士类对剑类紧耦合,那么在修改武器的时候,还要修改对剑类紧耦合的武士本身。为了避免紧耦合的类。我们通常通过接口来提供间接的层面。

(4)接口实现

public interface IWeapon

{

void Hit(string target);

}

 

public class Sword : IWeapon

{

public void Hit(string strTarget)

{

    Console.WriteLine("砍死{0}",strTarget);

}

}

 

public class Samurai

{

IWeapon _Weapon;

public Samurai()

{

       _Weapon = new Sword();

}

 

public void Attack(string strTarget)

{

       _Weapon.Hit(strTarget);

}

}

 

现在武器可以装备不同的武器了。但是,剑类对象仍然是在武士对象的构造器中创建的。我们仍然需要在为武士装备另一种武器的时候还要通知武士的实现,武士类仍然对剑类紧耦合。这里有一个简单的解决方法。与其在武士类构造器内部建立剑类的实例,不如以构造参数的方式来代替。

(5)构造参数

public Samurai(IWeapon Weapon)

{

   _Weapon = Weapon;

}

 

public void Test1()

{

   Samurai sam = new Samurai(new Sword());

   sam.Attack("僵尸");

}

 

现在,装备武士,可以通过向武士类的构造方法向武士类注入武器(剑)。这是一个依赖注入的例子(具体来说是一个构造注入)。现在创建另一种可能用到的武器:

(6)添加武器

public class Shuriken : IWeapon

{

public void Hit(string target)

{

       Console.WriteLine("刺穿{0}的咽喉 ", target);

}

}

(7)测试

Samurai sam = new Samurai(new Sword());

Samurai sam2 = new Samurai(new Shuriken());

sam.Attack("僵尸");

sam2.Attack("僵尸");

 

任何时候,当要创建一个武士角色时,首先必须创建一个武器接口的实现,然后把它传到武士的构造器中。现在修改武士武器的时候,不用再来修改这个武士类的实现了,这个武士类的程序集可以和武器类的程序集分开了。事实上,我们可以在不需要武士类源文件的情况下添加新武器了。手动依赖注入对于小型的项目来说是个有效的策略。

 

参考原文:http://ninject.codeplex.com/wikipage?title=Dependency%20Injection%20By%20Hand&referringTitle=User%20Guide

转载于:https://www.cnblogs.com/jams742003/archive/2010/01/16/1649084.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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