图解设计模式(十七)Observer 模式

本文深入解析观察者模式,一种在对象状态变化时通知多个依赖对象的设计模式。通过具体实例,展示了如何实现Subject与Observer之间的解耦,以及在多线程环境中可能遇到的问题。

读书笔记 仅供参考

简述

观察者模式,当观察对象的状态发生变化时,会通知给观察者。适用于根据对象状态进行相应处理的场景。

角色和 UML

Subject

该角色表示观察对象,定义了注册观察者和删除观察者的方法,同时声明了获取现在状态的方法。

ConcreteSubject

具体的被观察对象,自身状态改变后,会通知已经注册的 Observer 对象。

Observer

负责接收来自 Subject 角色的状态变化的通知。

ConcreteObserver

具体的 Observer,当它的 update 方法被调用后,回去获取要观察的对象的最新状态。

UML

例子

例程是一个自动生成数字,通知观察者展示数字的程序。

 UML

public interface Observer {
    //让被观察者通知观察者状态已经改变
    void update(NumberGenerator generator);
}
// 以数字形式显示观察到的数值
public class DigitObserver implements Observer {

    @Override
    public void update(NumberGenerator generator) {
        System.out.println("DigitObserver: " + generator.getNumber());
        try {
            Thread.sleep(100);
        } catch (InterruptedException e) {

        }
    }
}
// 将观察到的数值以 ***** 的方式显示出来
public class GraphObserver implements Observer {

    @Override
    public void update(NumberGenerator generator) {
        System.out.println("GraphObserver: ");
        int count = generator.getNumber();
        for (int i = 0; i < count; i++){
            System.out.print("*");
        }
        System.out.println();
        try {
            Thread.sleep(100);
        } catch (InterruptedException e) {

        }
    }
}
//作为 Subject 被观察者
public abstract class NumberGenerator {
    private List<Observer> observers = new ArrayList<>();

    public void addObservers(Observer observer) {
        observers.add(observer);
    }

    public void deleteObserver(Observer observer) {
        observers.remove(observer);
    }

    // 向 Observer 发生通知
    public void notifyObserers() {
        Iterator<Observer> it = observers.iterator();
        while (it.hasNext()) {
            Observer o = it.next();
            o.update(this);
        }
    }

    //获取数值
    public abstract int getNumber();

    //生成数值
    public abstract void execute();
}
public class RandomNumberGenerator extends NumberGenerator {
    private Random random = new Random();
    private int number;

    @Override
    public int getNumber() {
        return number;
    }

    @Override
    public void execute() {
        for (int i = 0; i < 20; i++) {
            number = random.nextInt(50);
            notifyObserers();
        }
    }
}
public class Main {
    public static void main(String[] args) {
        NumberGenerator generator = new RandomNumberGenerator();
        Observer observer1 = new DigitObserver();
        Observer observer2 = new GraphObserver();
        generator.addObservers(observer1);
        generator.addObservers(observer2);
        generator.execute();
    }
}

结果

这里写图片描述

 

要点

  • 实现了可替换性,Subject 不用关注 Observer 的实现
  • Observer 可能会有一定的顺序要求
  • 当 Observer 对 Subject 产生影响时,注意产生循环调用
  • Observer 并不是主动的去观察,而是被动的接收通知
内容概要:本文围绕EKF SLAM(扩展卡尔曼滤波同步定位与地构建)的性能展开多项对比实验研究,重点分析在稀疏与稠密landmark环境下、预测与更新步骤同时进行与非同时进行的情况下的系统性能差异,并进一步探讨EKF SLAM在有色噪声干扰下的鲁棒性表现。实验考虑了不确定性因素的影响,旨在评估不同条件下算法的定位精度与地构建质量,为实际应用中EKF SLAM的优化提供依据。文档还提及多智能体系统在遭受DoS攻击下的弹性控制研究,但核心内容聚焦于SLAM算法的性能测试与分析。; 适合人群:具备一定机器人学、状态估计或自动驾驶基础知识的科研人员及工程技术人员,尤其是从事SLAM算法研究或应用开发的硕士、博士研究生和相关领域研发人员。; 使用场景及目标:①用于比较EKF SLAM在不同landmark密度下的性能表现;②分析预测与更新机制同步与否对滤波器稳定性与精度的影响;③评估系统在有色噪声等非理想观测条件下的适应能力,提升实际部署中的可靠性。; 阅读建议:建议结合MATLAB仿真代码进行实验复现,重点关注状态协方差传播、观测更新频率与噪声模型设置等关键环节,深入理解EKF SLAM在复杂环境下的行为特性。稀疏 landmark 与稠密 landmark 下 EKF SLAM 性能对比实验,预测更新同时进行与非同时进行对比 EKF SLAM 性能对比实验,EKF SLAM 在有色噪声下性能实验
内容概要:本文围绕“基于主从博弈的售电商多元零售套餐设计与多级市场购电策略”展开,结合Matlab代码实现,提出了一种适用于电力市场化环境下的售电商优化决策模型。该模型采用主从博弈(Stackelberg Game)理论构建售电商与用户之间的互动关系,售电商作为领导者制定电价套餐策略,用户作为跟随者响应电价并调整用电行为。同时,模型综合考虑售电商在多级电力市场(如日前市场、实时市场)中的【顶级EI复现】基于主从博弈的售电商多元零售套餐设计与多级市场购电策略(Matlab代码实现)购电组合优化,兼顾成本最小化与收益最大化,并引入不确定性因素(如负荷波动、可再生能源出力变化)进行鲁棒或随机优化处理。文中提供了完整的Matlab仿真代码,涵盖博弈建模、优化求解(可能结合YALMIP+CPLEX/Gurobi等工具)、结果可视化等环节,具有较强的可复现性和工程应用价值。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识、博弈论初步认知和Matlab编程能力的研究生、科研人员及电力市场从业人员,尤其适合从事电力市场运营、需求响应、售电策略研究的相关人员。; 使用场景及目标:① 掌握主从博弈在电力市场中的建模方法;② 学习售电商如何设计差异化零售套餐以引导用户用电行为;③ 实现多级市场购电成本与风险的协同优化;④ 借助Matlab代码快速复现顶级EI期刊论文成果,支撑科研项目或实际系统开发。; 阅读建议:建议读者结合提供的网盘资源下载完整代码与案例数据,按照文档目录顺序逐步学习,重点关注博弈模型的数学表达与Matlab实现逻辑,同时尝试对目标函数或约束条件进行扩展改进,以深化理解并提升科研创新能力。
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