23种设计模式(11)组合模式(Composite模式)

组合模式是在一个对象中包含其他对象,这些对象分为终点和非终点对象,可看作根节点包含子节点。该模式处理树形结构问题较为方便,在项目中可用于分类实体类,如一级、二级、三级分类。

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组合模式,就是在一个对象中包含其他对象,这些被包含的对象可能是终点对象(不再包含别的对象),也有可能是非终点对象(其内部还包含其他对象,或叫组对象),我们将对象称为节点,即一个根节点包含许多子节点,这些子节点有的不再包含子节点,而有的仍然包含子节点,以此类推

public class TreeNode {  
      
    private String name;  
    private TreeNode parent;  
    private Vector<TreeNode> children = new Vector<TreeNode>();  
      
    public TreeNode(String name){  
        this.name = name;  
    }  
  
    public String getName() {  
        return name;  
    }  
  
    public void setName(String name) {  
        this.name = name;  
    }  
  
    public TreeNode getParent() {  
        return parent;  
    }  
  
    public void setParent(TreeNode parent) {  
        this.parent = parent;  
    }  
      
    //添加孩子节点  
    public void add(TreeNode node){  
        children.add(node);  
    }  
      
    //删除孩子节点  
    public void remove(TreeNode node){  
        children.remove(node);  
    }  
      
    //取得孩子节点  
    public Enumeration<TreeNode> getChildren(){  
        return children.elements();  
    }  
}  

public class Tree {  
  
    TreeNode root = null;  
  
    public Tree(String name) {  
        root = new TreeNode(name);  
    }  
  
    public static void main(String[] args) {  
        Tree tree = new Tree("A");  
        TreeNode nodeB = new TreeNode("B");  
        TreeNode nodeC = new TreeNode("C");  
          
        nodeB.add(nodeC);  
        tree.root.add(nodeB);  
        System.out.println("build the tree finished!");  
    }  
}  

处理类似树形结构的问题时比较方便

PS:组合模式在项目中使用在分类实体类,分类分为一级分类、二级分类、三级分类,一个一级分类下有多个二级子分类,一个二级分类下有多个三级子分类

内容概要:本文详细介绍了扫描单分子定位显微镜(scanSMLM)技术及其在三维超分辨体积成像中的应用。scanSMLM通过电调透镜(ETL)实现快速轴向扫描,结合4f检测系统将不同焦平面的荧光信号聚焦到固定成像面,从而实现快速、大视场的三维超分辨成像。文章不仅涵盖了系统硬件的设计与实现,还提供了详细的软件代码实现,包括ETL控制、3D样本模拟、体积扫描、单分子定位、3D重建分子聚类分析等功能。此外,文章还比较了循环扫描与常规扫描模式,展示了前者在光漂白效应上的优势,并通过荧光珠校准、肌动蛋白丝、线粒体网络流感A病毒血凝素(HA)蛋白聚类的三维成像实验,验证了系统的性能应用潜力。最后,文章深入探讨了HA蛋白聚类与病毒感染的关系,模拟了24小时内HA聚类的动态变化,提供了从分子到细胞尺度的多尺度分析能力。 适合人群:具备生物学、物理学或工程学背景,对超分辨显微成像技术感兴趣的科研人员,尤其是从事细胞生物学、病毒学或光学成像研究的科学家技术人员。 使用场景及目标:①理解掌握scanSMLM技术的工作原理及其在三维超分辨成像中的应用;②学习如何通过Python代码实现完整的scanSMLM系统,包括硬件控制、图像采集、3D重建数据分析;③应用于单分子水平研究细胞内结构动态过程,如病毒入侵机制、蛋白质聚类等。 其他说明:本文提供的代码不仅实现了scanSMLM系统的完整工作流程,还涵盖了多种超分辨成像技术的模拟比较,如STED、GSDIM等。此外,文章还强调了系统在硬件改动小、成像速度快等方面的优势,为研究人员提供了从理论到实践的全面指导。
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