策略模式

一 简介

1.定义

策略模式属于对象的行为模式.
策略模式能在运行时改变软件的算法行为.如何实现策略模式根据情况而定,但其主要思想是定义一个通用的问题,使用不同的算法来实现,然后将这些算法都封装在一个统一接口的背后.

2.使用场景

针对一个对象,其行为有些是固定的不变的,有些是容易变化的,针对不同情况有不同的表现形式。那么对于这些容易变化的行为,我们不希望将其实现绑定在对象中,而是希望以动态的形式,针对不同情况产生不同的应对策略。那么这个时候就要用到策略模式了。简言之,策略模式就是为了应对对象中复杂多变的行为而产生的。

二 策略模式的结构

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图2.1

三 lambda实例

下面以文件压缩算法为例

我们提供各种压缩文件的方式,实现一个通用的Compressor 类,能以任何一种算法压缩文件.

首先,为我们的策略定义API(图3.1),称之为CompressionStrategy,每一种文件压缩算法都要实现该接口.该接口有一个compress 方法,接受并返回一个OutputStream对象,返回的就是压缩后的OutputStream


img_a04c131f0672f02232f4bf5532af470a.png
图3.1

 
定义压缩数据的策略接口

public interface CompressionStrategy {
        public OutputStream compress(OutputStream data) throws IOException;
}

gzip 算法压缩数据

public class GzipCompressionStrategy implements CompressionStrategy {
        @Override
        public OutputStream compress(OutputStream data) throws IOException {
           return new GZIPOutputStream(data);
       }
}

zip 算法压缩数据

public class ZipCompressionStrategy implements CompressionStrategy {
          @Override
            public OutputStream compress(OutputStream data) throws IOException {
                  return new ZipOutputStream(data);
            }
}

现在可以动手实现Compressor 类了,这里就是使用策略模式的地方。该类有一个compress方法,读入文件,压缩后输出。它的构造函数有一个CompressionStrategy 参数,调用代码可以在运行期使用该参数决定使用哪种压缩策略,比如,可以等待用户输入选择
在构造类时提供压缩策略

public class Compressor {
            private final CompressionStrategy strategy;
            public Compressor(CompressionStrategy strategy) {
                    this.strategy = strategy;
            }

            public void compress(Path inFile, File outFile) throws IOException {
                  try (OutputStream outStream = new FileOutputStream(outFile)) {
                             Files.copy(inFile, strategy.compress(outStream));
                   }
            }
}

如果使用这种传统的策略模式实现方式,可以编写客户代码创建一个新的Compressor,并且使用任何我们想要的策略
 
使用具体的策略类初始化Compressor

Compressor gzipCompressor = new Compressor(new GzipCompressionStrategy());
gzipCompressor.compress(inFile, outFile);
Compressor zipCompressor = new Compressor(new ZipCompressionStrategy());
zipCompressor.compress(inFile, outFile);

使用Lambda 表达式或者方法引用可以去掉样板代码。在
这里,我们可以去掉具体的策略实现,使用一个方法实现算法,这里的算法由构造函数中对应的OutputStream 实现。使用这种方式,可以完全舍弃GzipCompressionStrategy 和ZipCompressionStrategy 类。展示使用方法引用后的代码。

使用方法引用初始化Compressor

Compressor gzipCompressor = new Compressor(GZIPOutputStream::new);
gzipCompressor.compress(inFile, outFile);
Compressor zipCompressor = new Compressor(ZipOutputStream::new);
zipCompressor.compress(inFile, outFile);
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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