设计模式之装饰模式

装饰模式

      装饰模式又名包装模式。

       装饰模式以对客户端透明的方式扩展对象的功能,是继承关系的一个替代方案。

       装饰模式以对客户透明的方式动态的给一个对象附加上更多的责任。换言之,客户端并不会觉得对象在装饰前和装饰后有什么不同。

       装饰模式可以在不创造更多子类的情况下,将对象的功能加以扩展。

       装饰模式把客户端的调用委派到被装饰类。装饰模式的关键在于这种扩展完全是透明的。

       装饰模式使在不必改变原类文件和使用继承的情况下,动态的扩展一个对象的功能。它是通过创建一个包装对象,也就是装饰来包裹真实的对象。


装饰模式的角色:

  ——抽象构件角色(Component):给出一个抽象接口,以规范准备接收附加责任的对象。

  ——具体构件角色(Concrete Component):定义一个将要接收附加责任的类。

  ——装饰角色(Decorator):持有一个构件(Component)对象的引用,并定义一个与抽象构件接口一致的接口。

  ——具体装饰角色(Concrete Decorator):负责给构件对象“贴上”附加的责任。


装饰模式的特点:

   ——装饰对象和真实对象有相同的接口。这样客户端对象就可以以和真实对象相同的方式和装饰对象交互。

   ——装饰对象包含一个真实对象的引用(reference)

  ——装饰对象接收所有来自客户端的请求。它把这些请求转发给真实的对象。

   ——装饰对象可以在转发这些请求以前或以后增加一些附加功能。这样就确保了在运行时,不用修改给定对象的结构就可以在外部增加附加的功能。在面向对象的设计中,通常是通过继承来实现对给定类的功能扩展。


装饰模式与继承的比较

——装饰模式

          用来扩展特定对象的功能

          不需要子类

          动态

          运行时分配职责

          防止由于子类而导致的复杂和混乱

         更多的灵活性

          对于一个给定的对象,同时可能有不同的装饰对象,客户端可以通过它的需要选择合适的装饰对象发送消息。

——继承

          用来扩展一类对象的功能

          需要子类

          静态

          编译时分派职责

          导致很多子类产生

          缺乏灵活性


装饰模式的举例说明


抽象构件角色Component

  

//抽象构件角色
public interface Component {
    public void doSomething();
}

具体构件角色ConcreteComponent   要实现抽象构件接口

//具体构件角色
public class ConcreteComponent implements Component {
    @Override
    public void doSomething() {
        System.out.println("功能A");
    }
}

装饰角色(Decorator) 持有一个构件(Component)对象的引用,并定义一个与抽象构件接口一致的接口

//装饰角色
public class Decorator implements Component {

    private Component component;

    public Decorator(Component component)
    {
        this.component=component;
    }
    @Override
    public void doSomething() {
        component.doSomething();
    }
}


具体装饰角色(Concrete Decorator):负责给构件对象“贴上”附加的责任。


//具体装饰角色
public class ConcreteDecorator1 extends Decorator {
    public ConcreteDecorator1(Component component) {
        super(component);
    }

    @Override
    public void doSomething() {
        super.doSomething();    //To change body of overridden methods use File | Settings | File Templates.
        this.doAnotherSomething();
    }

    private void doAnotherSomething()
    {
        System.out.println("功能B");
    }
}

//具体装饰角色
public class ConcreteDecorator2 extends Decorator {
    public ConcreteDecorator2(Component component) {
        super(component);
    }

    @Override
    public void doSomething() {
        super.doSomething();    //To change body of overridden methods use File | Settings | File Templates.
        this.doAnotherSomething();
    }

    private void doAnotherSomething()
    {
        System.out.println("功能C");
    }
}

测试类Client


public class Client {

    public static void main(String[] args)
    {
        /*


        //类比于节点流
        Component component = new ConcreteComponent();

        // 类比于过滤流
        Component component2 = new ConcreteDecorator1(component);

        //类比于过滤流
        Component component3 = new ConcreteDecorator2(component2);

        component3.doSomething();
        */

        Component component = new ConcreteDecorator2(new ConcreteDecorator1(new ConcreteComponent()));
        component.doSomething();


    }
}


         






基于TROPOMI高光谱遥感仪器获取的大气成分观测资料,本研究聚焦于大气污染物一氧化氮(NO₂)的空间分布与浓度定量反演问题。NO₂作为影响空气质量的关键指标,其精确监测对环境保护与大气科学研究具有显著价值。当前,利用卫星遥感数据结合先进算法实现NO₂浓度的高精度反演已成为该领域的重要研究方向。 本研究构建了一套以深度学习为核心的技术框架,整合了来自TROPOMI仪器的光谱辐射信息、观测几何参数以及辅助气象数据,形成多维度特征数据集。该数据集充分融合了不同来源的观测信息,为深入解析大气中NO₂的时空变化规律提供了数据基础,有助于提升反演模型的准确性与环境预测的可靠性。 在模型架构方面,项目设计了一种多分支神经网络,用于分别处理光谱特征与气象特征等多模态数据。各分支通过独立学习提取代表性特征,并在深层网络中进行特征融合,从而综合利用不同数据的互补信息,显著提高了NO₂浓度反演的整体精度。这种多源信息融合策略有效增强了模型对复杂大气环境的表征能力。 研究过程涵盖了系统的数据处理流程。前期预处理包括辐射定标、噪声抑制及数据标准化等步骤,以保障输入特征的质量与一致性;后期处理则涉及模型输出的物理量转换与结果验证,确保反演结果符合实际大气浓度范围,提升数据的实用价值。 此外,本研究进一步对不同功能区域(如城市建成区、工业带、郊区及自然背景区)的NO₂浓度分布进行了对比分析,揭示了人类活动与污染物空间格局的关联性。相关结论可为区域环境规划、污染管控政策的制定提供科学依据,助力大气环境治理与公共健康保护。 综上所述,本研究通过融合TROPOMI高光谱数据与多模态特征深度学习技术,发展了一套高效、准确的大气NO₂浓度遥感反演方法,不仅提升了卫星大气监测的技术水平,也为环境管理与决策支持提供了重要的技术工具。 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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