观察者模式

本文详细介绍了观察者模式的概念及其在Java中的实现方式。通过定义一种一对多的依赖关系,观察者模式允许多个观察者对象同时监听某一个主题对象。当主题对象的状态发生变化时,会自动通知所有观察者进行相应的更新。

 

观察者模式定义了一种一对多的依赖关系,让多个观察者对象同时监听某一个主题对象。这个主题对象在状态上发生变化时,会通知所有观察者对象,让他们能够自动更新自己
 
 
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§具体观察者角色:该角色实现抽象观察者角色所要求的更新接口,以便使本身的状态与主题的状态相协调。如果需要,具体观察者角色可以保存一个指向具体主题角色的引用。通常用一个子类实现
  
Observable类用于创建可以观测到你的程序中其他部分的子类。当这种子类的对象发生变化时,观测类被通知。观测类必须实现定义了update( )方法的Observer接口。当一个观测程序被通知到一个被观测对象的改时,update( )方法被调用
 
一个被观测的对象必须服从下面的两个简单规则。第一,如果它被改变了,它必须调用setChanged( )方法。第二,当它准备通知观测程序它的改变时,它必须调notifyObservers( )方法。这导致了在观测对象中对update( )方法的调用注意——当对象在调用notifyObservers( )方法之前,没有调用setChanged( )方法,就不会有什么动作发生update( )被调用之前,被观测对象必须调用setChanged( )notifyObservers( )两种方
抽象观察者角色:为所有具体的观察者定义一个接口,在得到主题的通知时更新自己。 
抽象主题角色:把所有对观察者对象的引用保存在一个集合中,每个抽象主题角色都可以有任意数量的观察者。抽象主题提供一个接口,可以增加和删除观察者角色。一般用一个抽象类或接口来实现。
具体主题角色:在具体主题内部状态改变时,给所有登记过的观察者发出通知。具体主题角色通常用一个子类实现。
 
 
被观察者:
观察者:

潮汐研究作为海洋科学的关键分支,融合了物理海洋学、地理信息系统及水利工程等多领域知识。TMD2.05.zip是一套基于MATLAB环境开发的潮汐专用分析工具集,为科研人员与工程实践者提供系统化的潮汐建模与计算支持。该工具箱通过模块化设计实现了两大核心功能: 在交互界面设计方面,工具箱构建了图形化操作环境,有效降低了非专业用户的操作门槛。通过预设参数输入模块(涵盖地理坐标、时间序列、测站数据等),用户可自主配置模型运行条件。界面集成数据加载、参数调整、可视化呈现及流程控制等标准化组件,将复杂的数值运算过程转化为可交互的操作流程。 在潮汐预测模块中,工具箱整合了谐波分解法与潮流要素解析法等数学模型。这些算法能够解构潮汐观测数据,识别关键影响要素(包括K1、O1、M2等核心分潮),并生成不同时间尺度的潮汐预报。基于这些模型,研究者可精准推算特定海域的潮位变化周期与振幅特征,为海洋工程建设、港湾规划设计及海洋生态研究提供定量依据。 该工具集在实践中的应用方向包括: - **潮汐动力解析**:通过多站点观测数据比对,揭示区域主导潮汐成分的时空分布规律 - **数值模型构建**:基于历史观测序列建立潮汐动力学模型,实现潮汐现象的数字化重构与预测 - **工程影响量化**:在海岸开发项目中评估人工构筑物对自然潮汐节律的扰动效应 - **极端事件模拟**:建立风暴潮与天文潮耦合模型,提升海洋灾害预警的时空精度 工具箱以"TMD"为主程序包,内含完整的函数库与示例脚本。用户部署后可通过MATLAB平台调用相关模块,参照技术文档完成全流程操作。这套工具集将专业计算能力与人性化操作界面有机结合,形成了从数据输入到成果输出的完整研究链条,显著提升了潮汐研究的工程适用性与科研效率。 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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