Behavioral模式之Interpreter模式

本文介绍了解释器模式的概念、适用场景及其结构,并提供了一个简单的代码示例,展示如何使用解释器模式来解决特定类型的问题。

1.意图

给定一个语言,定义它的文法的一种表示。并定义一个解释器,这个解释器使用该表示来解释语言中的句子。

2.别名

3.动机

假设一种特定类型的问题发生的频率足够高,那么可能就值得将该问题的各种实例表述为一种简单语句中的句子。这样就能够构建一个解释器,该解释器通过解释这些句子来解决该问题。

4.适用性

下面情况使用Interpreter模式:
当有一种语言须要解释运行,并且你能够将该语言中的句子表示为一个抽象语法树时,可使用解释器模型。而当存在下面情况时该模式效果最好。


- 该文法简单对于复杂的文法,文法的类层次变得庞大而无法管理。此时语法分析程序生成器这种工具是更好的选择。

他们无需构建抽象语法树就可以解释表达式。这样能够节省空间并且还可能节省时间。
- 效率不是一个关键问题。最高效的解释器通常不是通过直接解释语法分析树实现的,而是首先将他们转换成还有一种形态。比如,正則表達式通常被转换成状态机。但及时在这种情况下,转化器仍可用解释器模式实现,该模式仍是实用的。

5.结构

释器模式是我们临时的最后一讲,一般主要应用在OOP开发中的编译器的开发中。所以适用面比較窄。
Interpreter模式

6.代码演示样例

实现代码:
Context类是一个上下文环境类,Plus和Minus各自是用来计算的实现。代码例如以下:

public interface Expression {
    public int interpret(Context context);
}

实现类

public class Plus implements Expression {

    @Override
    public int interpret(Context context) {
        return context.getNum1()+context.getNum2();
    }
}

public class Minus implements Expression {

    @Override
    public int interpret(Context context) {
        return context.getNum1()-context.getNum2();
    }
}

Context类

public class Context {

    private int num1;
    private int num2;

    public Context(int num1, int num2) {
        this.num1 = num1;
        this.num2 = num2;
    }

    public int getNum1() {
        return num1;
    }
    public void setNum1(int num1) {
        this.num1 = num1;
    }
    public int getNum2() {
        return num2;
    }
    public void setNum2(int num2) {
        this.num2 = num2;
    }


}

測试类:

public class Test {

    public static void main(String[] args) {

        // 计算9+2-8的值
        int result = new Minus().interpret((new Context(new Plus()
                .interpret(new Context(9, 2)), 8)));
        System.out.println(result);
    }
}

最后输出正确的结果:3。
基本就这样,解释器模式用来做各种各样的解释器,如正則表達式等的解释器等等。

7.相关模式

  • Composite模式:抽象语法树是一个复合模式的实例。
  • Flyweight模式:说明了怎样在抽象语法树中共享终结符。
  • Iterator模式:解释器可用一个迭代器遍历该结构。

  • Visitor模式:可用来在一个类中维护抽象语法树中的各节点的行为。

引用:

http://openhome.cc/Gossip/DesignPattern/DecoratorPattern.htm
http://item.jd.com/10057319.html
http://blog.youkuaiyun.com/zhangerqing/article/details/8239539

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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