策略模式

本文深入探讨了策略模式的概念及其实现方式,通过一个图片保存格式选择的例子,展示了如何使用策略模式来避免复杂的条件判断,使代码更加清晰有序。

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import java.util.Scanner;

/*策略模式
 * 可以动态的改变对象的行为,可以使程序有多种实现方式
 * 策略模式中有三个对象:
 *     环境对象:该类实现类对抽象策略中定义的接口或抽象类的引用
 *     抽象策略对象:可由接口或抽象类来实现
 *     具体策略对象:封装了实现不同功能的不同算法
 *  使用不同的算法来实现应用程序的功能,具体的选择可以有环境对象来完成,可以避免使用条件语句造成混乱
 */
interface Save
{
    void save();
}
 class GIFSave implements Save
{
     @Override
public  void  save()
     {
    System.out.println("将图片储存成GIF模式");
     }
}
 class JPEGSave implements Save
 {
     public void save()
     {
         System.out.println("将图片储存成JPEG模式");
     }
 }
 
 class ChooseType
{
     private Save save;
     public ChooseType(Save save)
     {
         this.save=save;
     }
    public static Save getSave(String type)
    {
        if(type.equalsIgnoreCase("JPEG"))
        { return new JPEGSave();}
        else if(type.equalsIgnoreCase("GIF"))
         {     return new GIFSave();}
         else return null;
    }
    }


public class ImageSaver
{
    public static void main(String[] args)
    {
        Scanner scan = new Scanner(System.in);
        System.out.println("请输入想要转化的格式");
        String type = scan.next();
        //Object Save;
        
         Save jpeg = ChooseType.getSave(type);
        jpeg.save();
        System.out.println("储存完毕");
            
    }
}

策略模式有效的解决了客户端的多重选择问题,避免了多重if~else带来的混乱,使得代码更加有序

转载于:https://www.cnblogs.com/changhe1995/p/10391793.html

内容概要:该论文探讨了一种基于粒子群优化(PSO)的STAR-RIS辅助NOMA无线通信网络优化方法。STAR-RIS作为一种新型可重构智能表面,能同时反射和传输信号,与传统仅能反射的RIS不同。结合NOMA技术,STAR-RIS可以提升覆盖范围、用户容量和频谱效率。针对STAR-RIS元素众多导致获取完整信道状态信息(CSI)开销大的问题,作者提出一种在不依赖完整CSI的情况下,联合优化功率分配、基站波束成形以及STAR-RIS的传输和反射波束成形向量的方法,以最大化总可实现速率并确保每个用户的最低速率要求。仿真结果显示,该方案优于STAR-RIS辅助的OMA系统。 适合人群:具备一定无线通信理论基础、对智能反射面技术和非正交多址接入技术感兴趣的科研人员和工程师。 使用场景及目标:①适用于希望深入了解STAR-RIS与NOMA结合的研究者;②为解决无线通信中频谱资源紧张、提高系统性能提供新的思路和技术手段;③帮助理解PSO算法在无线通信优化问题中的应用。 其他说明:文中提供了详细的Python代码实现,涵盖系统参数设置、信道建模、速率计算、目标函数定义、约束条件设定、主优化函数设计及结果可视化等环节,便于读者理解和复现实验结果。此外,文章还对比了PSO与其他优化算法(如DDPG)的区别,强调了PSO在不需要显式CSI估计方面的优势。
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