享元模式

本文深入解析享元模式,一种用于高效复用大量细粒度对象的设计模式,通过共享技术减少对象实例,提升系统性能。享元模式适用于状态变化小、相似度高的对象,通过外部状态的改变来展现不同的行为。

享元模式

享元模式概念

享元模式(Flyweight Pattern):运用共享技术有效地支持大量细粒度对象的复用。系统只使用少量的对象,而这些对象都很相似,状态变化很小,可以实现对象的多次复用。由于 享元模式要求能够共享的对象必须是细粒度对象,因此它又称为轻量级模式,它是一种 对象结构型模式。

享元模式类图

这里盗了个别人的图
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享元模式代码示例

  • 享元接口

    package com.xfc.design.patterns.flyweight;
    
    /**
     * 享元接口
     *
     * @author xf
     * @date 2019/12/23 15:32
     */
    public interface FlyWeight {
    
        /**
         * 享元模式中的方法
         * @param state
         * @return
         */
        Object execute(String state);
    }
    
    
  • 享元接口具体实现

    package com.xfc.design.patterns.flyweight;
    
    /**
     * 具体享元类,实现享元接口。该类的对象将被复用
     *
     * @author xf
     * @date 2019/12/23 15:34
     */
    public class ConcreteFlyWeight implements FlyWeight {
    
        /**
         * 实例名称
         */
        private String name;
    
        public ConcreteFlyWeight(String name) {
            this.name = name;
        }
        
        /**
         * 享元模式中的方法
         *
         * @param externalState 外部状态
         * @return
         */
        @Override
        public Object execute(String externalState) {
            return this.name + " -> " + externalState + " -> " + this.hashCode();
        }
    }
    
    
  • 享元工厂

    package com.xfc.design.patterns.flyweight;
    
    import java.util.HashMap;
    import java.util.Map;
    
    /**
     * 享元工厂
     *
     * @author xf
     * @date 2019/12/23 15:40
     */
    public class FlyWeightFactory {
    
        /**
         * 享元池
         */
        private final static Map<String,FlyWeight> flyWeightFactories = new HashMap<>();
        /**
         * 根据名称获取享元类
         * @param name
         * @return
         */
        public static FlyWeight getInstance(String name){
            // double check for thread security
            if(flyWeightFactories.get(name) == null){
                synchronized (flyWeightFactories){
                    if(flyWeightFactories.get(name) == null) {
                        flyWeightFactories.put(name, new ConcreteFlyWeight(name));
                    }
    
                }
            }
            return flyWeightFactories.get(name);
        }
    
    
    }
    
    
  • 测试

    package com.xfc.design.patterns.flyweight;
    
    import org.junit.jupiter.api.Assertions;
    import org.junit.jupiter.api.Test;
    
    /**
     * 享元模式测试
     * 相同的状态下不同新产生实例对象,这就是享元模式的重要作用,解决了实例过多导致的性能下降问题
     * 并且可以通过外部状态改变相同实例的行为
     */
    class FlyWeightTest {
    
        @Test
        void execute() {
            FlyWeight instance = FlyWeightFactory.getInstance("A");
            final Object resultA = instance.execute("A-state");
            FlyWeight instanceB = FlyWeightFactory.getInstance("B");
            final Object resultB = instanceB.execute("B-state");
            FlyWeight instanceA1 = FlyWeightFactory.getInstance("A");
            final Object resultA1 = instanceA1.execute("A-state-1");
            FlyWeight instanceB1 = FlyWeightFactory.getInstance("B");
            final Object resultB1 = instance.execute("B-state-1");
            System.out.println("resultA = " + resultA);
            System.out.println("resultB = " + resultB);
            System.out.println("resultA-1 = " + resultA1);
            System.out.println("resultB-1 = " + resultB1);
            // 相同的状态下不同新产生实例对象,这就是享元模式的重要作用,解决了实例过多导致的性能下降问题
            Assertions.assertAll("instances", () -> Assertions.assertEquals(instance, instanceA1), () -> Assertions.assertEquals(instanceB, instanceB1));
        }
    }
    

技术交流 jannik.xf2016@gmail.com

考虑柔性负荷的综合能源系统低碳经济优化调度【考虑碳交易机制】(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“考虑柔性负荷的综合能源系统低碳经济优化调度”展开,重点研究在碳交易机制下如何实现综合能源系统的低碳化与经济性协同优化。通过构建包含风电、光伏、储能、柔性负荷等多种能源形式的系统模型,结合碳交易成本与能源调度成本,提出优化调度策略,以降低碳排放并提升系统运行经济性。文中采用Matlab进行仿真代码实现,验证了所提模型在平衡能源供需、平抑可再生能源波动、引导柔性负荷参与调度等方面的有效性,为低碳能源系统的设计与运行提供了技术支撑。; 适合人群:具备一定电力系统、能源系统背景,熟悉Matlab编程,从事能源优化、低碳调度、综合能源系统等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①研究碳交易机制对综合能源系统调度决策的影响;②实现柔性负荷在削峰填谷、促进可再生能源消纳中的作用;③掌握基于Matlab的能源系统建模与优化求解方法;④为实际综合能源项目提供低碳经济调度方案参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解模型构建与求解过程,重点关注目标函数设计、约束条件设置及碳交易成本的量化方式,可进一步扩展至多能互补、需求响应等场景进行二次开发与仿真验证。
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