19、复合模式与对象遍历详解

复合模式与对象遍历详解

1. 界面布局尺寸计算

在界面布局中,不同的面板(pane)和控件有着特定的尺寸计算方式。例如,对于面板 p2 及其子控件标签(label)和复选框(chbox),这些控件会自行计算自身大小。程序输出显示复选框比标签更高更宽,这在截图中也得到了证实。面板 p2 是一个垂直布局(VBox),其宽度应与最宽的子控件(即复选框)相同,高度则是子控件高度之和再加上 10 像素的间距。

而面板 p1 及其子控件 p2 和按钮(btn),p1 四周有 10 像素的边距,所以其高度和宽度会比子控件计算值大 20 像素。p1 是水平布局(HBox),其高度为子控件最大高度(这里是 p2 的高度)加上 20 像素边距,宽度是子控件宽度之和加上 10 像素间距和 20 像素边距,这些值都在程序输出中得到了验证。

2. 复合模式介绍

我们已经看到了复合对象的两个例子:Java 谓词(predicates)和 JavaFX 节点(nodes)。尽管这些对象来自截然不同的领域,但它们的类图却惊人地相似,这种相似性就是复合模式。

复合模式是创建树状结构对象的首选方式。树由组件(Component)类型的对象组成,这些组件可以是复合组件(CompositeComponent)或基础组件(BaseComponent)。基础组件没有子组件,是树的叶子节点;复合组件可以有任意数量的子组件,位于树的内部。

组件接口(Component interface)规定了所有组件都应具备的方法,但这些方法在类图中未显示。复合组件是一个抽象类,包含修改复合对象子组件列表的方法。

复合模式的类图与装饰器模式类似,但有一个关键

先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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