设计模式之禅--12.策略模式

本文介绍了策略模式的概念、应用场景及其实现步骤。策略模式允许一个算法在运行时被改变,通过定义一系列算法并将其封装,实现算法的互换。适用于多种算法相似的情况,避免使用复杂的条件语句。

策略模式

在策略模式(Strategy Pattern)中,一个类的行为或其算法可以在运行时更改。这种类型的设计模式属于行为型模式。

在策略模式中,我们创建表示各种策略的对象和一个行为随着策略对象改变而改变的 context 对象。策略对象改变 context 对象的执行算法。

介绍

意图:定义一系列的算法,把它们一个个封装起来, 并且使它们可相互替换。

主要解决:在有多种算法相似的情况下,使用 if...else 所带来的复杂和难以维护。

何时使用:一个系统有许多许多类,而区分它们的只是他们直接的行为。

如何解决:将这些算法封装成一个一个的类,任意地替换。

关键代码:实现同一个接口。

应用实例: 

1、诸葛亮的锦囊妙计,每一个锦囊就是一个策略。

2、旅行的出游方式,选择骑自行车、坐汽车,每一种旅行方式都是一个策略。

3、JAVA AWT 中的 LayoutManager。

优点: 

1、算法可以自由切换。

2、避免使用多重条件判断。

3、扩展性良好。

缺点:

 1、策略类会增多。

2、所有策略类都需要对外暴露。

使用场景:

 1、如果在一个系统里面有许多类,它们之间的区别仅在于它们的行为,那么使用策略模式可以动态地让一个对象在许多行为中选择一种行为。

2、一个系统需要动态地在几种算法中选择一种。

3、如果一个对象有很多的行为,如果不用恰当的模式,这些行为就只好使用多重的条件选择语句来实现。

注意事项:如果一个系统的策略多于四个,就需要考虑使用混合模式,解决策略类膨胀的问题。

实现

我们将创建一个定义活动的 Strategy 接口和实现了 Strategy 接口的实体策略类。Context 是一个使用了某种策略的类。

StrategyPatternDemo,我们的演示类使用 Context 和策略对象来演示 Context 在它所配置或使用的策略改变时的行为变化。

策略模式的 UML 图

步骤 1

创建一个接口。Strategy.java

public interface Strategy {
	public int doOperation(int num1, int num2);
}

步骤 2

创建实现接口的实体类。OperationAdd.java OperationSubstract.java OperationMultiply.java

public class OperationAdd implements Strategy {
	@Override
	public int doOperation(int num1, int num2) {
		return num1 + num2;
	}
}

public class OperationSubstract implements Strategy {
	@Override
	public int doOperation(int num1, int num2) {
		return num1 - num2;
	}
}

public class OperationMultiply implements Strategy {
	@Override
	public int doOperation(int num1, int num2) {
		return num1 * num2;
	}
}

步骤 3

创建 Context 类。Context.java

public class Context {
	private Strategy strategy;

	public Context(Strategy strategy) {
		this.strategy = strategy;
	}

	public int executeStrategy(int num1, int num2) {
		return strategy.doOperation(num1, num2);
	}
}

步骤 4

使用 Context 来查看当它改变策略 Strategy 时的行为变化。StrategyPatternDemo.java

public class StrategyPatternDemo {
	public static void main(String[] args) {
		Context context = new Context(new OperationAdd());
		System.out.println("10 + 5 = " + context.executeStrategy(10, 5));
		context = new Context(new OperationSubstract());
		System.out.println("10 - 5 = " + context.executeStrategy(10, 5));
		context = new Context(new OperationMultiply());
		System.out.println("10 * 5 = " + context.executeStrategy(10, 5));
	}
}

步骤 5

执行程序,输出结果:

10 + 5 = 15
10 - 5 = 5
10 * 5 = 50

标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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