设计模式——策略模式的学习

本文详细介绍了策略模式的概念及其在支付方式中的应用案例。策略模式通过定义一系列的算法并将其封装成独立的对象来解决算法的选择和变更问题,使得算法可以独立于使用它的客户而变化。

策略模式

  • 定义一系列的算法,把每一个算法封装起来,并且使它们可以相互替换。这个模式中使得各个算法可以独立于使用它的客户而变化。
  • 策略模式的构成:
    1.抽象策略角色:策略类,通常由一个接口或者抽象类实现。
    2.具体策略角色:包装了相关的算法和行为,实现策略接口或继承抽象类。
    3.环境角色:context,运行时持有一个策略类的引用,最终给客户端调用。
    对应的uml图片为:
    策略模式uml图片
  • 策略模式让算法独立于使用它的客户而独立变化。策略模式重点是封装不同的算法和行为,不同的场景下可以相互替换。策略模式是开闭原则的体现,开闭原则讲的是一个软件实体应该对拓展开放对修改关闭。因为策略模式在加入新的策略时,不会影响其他类的修改,增加了拓展性,也就是对拓展是开放的;对于调用场景来说,只依赖于抽象,而不依赖于具体实现,所以对修改是关闭的。
  • 策略模式的优点和缺点
    优点:
    (1)调用策略中的方法在context中,没有和各个策略的实现耦合在一起,各个实现策略的不同子类可以去拓展、修改和切换。
    (2)避免写很多if else代码,提高了可观性。同时可以结合抽象类(策略类)去使用,Java支持很好。
    缺点:
    (1)客户端调用时必须知道所有的策略类,并且感知到要调用哪一种策略实现。
    (2)一旦抽象,必然会对一些特殊场景难以处理。并且这里去加入了很多的策略实现类,也有Context类的加入,增加了开销。

代码示例

比如现在支付方式有四种,这其中每一种方式都对应着不同的最后费用。这样可以应用策略模式。

  1. Strategy.java
package design_pattern.strategy_pattern.intf;

import design_pattern.strategy_pattern.constant.ReChargeTypeEnum;

/**
 * 抽象策略角色Strategy接口
 * @author 夸克
 * @create 2018/7/23 17:56
 */
public interface Strategy {
    // 定义计算recharge的方法
    Double calRecharge(Double charge);
}

2.StrategyContext.java

package design_pattern.strategy_pattern.context;

import design_pattern.strategy_pattern.factory.StrategyFactory;
import design_pattern.strategy_pattern.constant.ReChargeTypeEnum;
import design_pattern.strategy_pattern.intf.Strategy;

/**
 * 策略模式中的环境角色 context
 * @author 夸克
 * @create 2018/7/24 14:57
 */
public class Context {

    private Strategy strategy;

    public Double calRecharge(Double charge, Integer type) {
        // 利用一个工厂去生成对应的策略
        strategy = StrategyFactory.getInstance().creator(ReChargeTypeEnum.from(type));
        if (strategy == null) {
            throw new RuntimeException("策略生成错误");
        }
        return strategy.calRecharge(charge);
    }
}

3.策略工厂,返回对应的策略

package design_pattern.strategy_pattern.factory;

import design_pattern.strategy_pattern.constant.ReChargeTypeEnum;
import design_pattern.strategy_pattern.intf.Strategy;
import design_pattern.strategy_pattern.strategy.BusiAcctStrategy;
import design_pattern.strategy_pattern.strategy.CardStrategy;
import design_pattern.strategy_pattern.strategy.EBankStrategy;
import design_pattern.strategy_pattern.strategy.MobileStrategy;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;

/**
 * 策略工厂 负责Strategy实例的创建 根据传入的type实现创建不同的策略
 * @author 夸克
 * @create 2018/7/24 15:01
 */
public class StrategyFactory {

    private static StrategyFactory factory = new StrategyFactory();

    private static Map<ReChargeTypeEnum, Strategy> map = new HashMap<>();
    static {
        map.put(ReChargeTypeEnum.E_BANK, new EBankStrategy());
        map.put(ReChargeTypeEnum.BUSI_ACCOUNTS, new BusiAcctStrategy());
        map.put(ReChargeTypeEnum.MOBILE, new MobileStrategy());
        map.put(ReChargeTypeEnum.CARD_RECHARGE, new CardStrategy());
    }
    /**
     * getInstance方法进行初始化
     * @return
     */
    public static StrategyFactory getInstance() {
        return factory;
    }

    public Strategy creator(ReChargeTypeEnum type) {
        return map.get(type);
    }

}

四种策略的实现:

package design_pattern.strategy_pattern.strategy;

import design_pattern.strategy_pattern.constant.ReChargeTypeEnum;
import design_pattern.strategy_pattern.intf.Strategy;

/**
 * @author 夸克
 * @create 2018/7/24 14:53
 */
public class BusiAcctStrategy implements Strategy {

    @Override
    public Double calRecharge(Double charge) {
        return charge * 0.9;
    }
}
package design_pattern.strategy_pattern.strategy;

import design_pattern.strategy_pattern.constant.ReChargeTypeEnum;
import design_pattern.strategy_pattern.intf.Strategy;

/**
 * @author 夸克
 * @create 2018/7/24 14:57
 */
public class CardStrategy implements Strategy {

    @Override
    public Double calRecharge(Double charge) {
        return charge + charge * 0.01;
    }
}
package design_pattern.strategy_pattern.strategy;

import design_pattern.strategy_pattern.constant.ReChargeTypeEnum;
import design_pattern.strategy_pattern.intf.Strategy;

/**
 * @author 夸克
 * @create 2018/7/24 14:52
 */
public class EBankStrategy implements Strategy {

    @Override
    public Double calRecharge(Double charge) {
        return charge * 0.85;
    }
}
package design_pattern.strategy_pattern.strategy;

import design_pattern.strategy_pattern.constant.ReChargeTypeEnum;
import design_pattern.strategy_pattern.intf.Strategy;

/**
 * @author 夸克
 * @create 2018/7/24 14:54
 */
public class MobileStrategy implements Strategy {

    @Override
    public Double calRecharge(Double charge) {
        return charge;
    }
}

Main.java

package design_pattern.strategy_pattern.main;

import design_pattern.strategy_pattern.constant.ReChargeTypeEnum;
import design_pattern.strategy_pattern.context.Context;

/**
 * @author 夸克
 * @create 2018/7/26 23:30
 */
public class StrategyMain {

    public static void main(String[] args) {
        Context context = new Context();

        /**
         * 计算四种计算方式
         */
        Double aDouble = context.calRecharge(100D, ReChargeTypeEnum.E_BANK.getValue());
        Double bDouble = context.calRecharge(100D, ReChargeTypeEnum.BUSI_ACCOUNTS.getValue());
        Double cDouble = context.calRecharge(100D, ReChargeTypeEnum.MOBILE.getValue());
        Double dDouble = context.calRecharge(100D, ReChargeTypeEnum.CARD_RECHARGE.getValue());

        System.out.println(aDouble + "\t" + bDouble + "\t" + cDouble + "\t" + dDouble);
    }
}

github

代码已经上传至我的github:https://github.com/zhanglijun1217/java8/tree/master/src/design_pattern/strategy_pattern

引用

https://www.jianshu.com/p/71feb016ac05

一、数据采集层:多源人脸数据获取 该层负责从不同设备 / 渠道采集人脸原始数据,为后续模型训练与识别提供基础样本,核心功能包括: 1. 多设备适配采集 实时摄像头采集: 调用计算机内置摄像头(或外接 USB 摄像头),通过OpenCV的VideoCapture接口实时捕获视频流,支持手动触发 “拍照”(按指定快捷键如Space)或自动定时采集(如每 2 秒采集 1 张),采集时自动框选人脸区域(通过Haar级联分类器初步定位),确保样本聚焦人脸。 支持采集参数配置:可设置采集分辨率(如 640×480、1280×720)、图像格式(JPG/PNG)、单用户采集数量(如默认采集 20 张,确保样本多样性),采集过程中实时显示 “已采集数量 / 目标数量”,避免样本不足。 本地图像 / 视频导入: 支持批量导入本地人脸图像文件(支持 JPG、PNG、BMP 格式),自动过滤非图像文件;导入视频文件(MP4、AVI 格式)时,可按 “固定帧间隔”(如每 10 帧提取 1 张图像)或 “手动选择帧” 提取人脸样本,适用于无实时摄像头场景。 数据集对接: 支持接入公开人脸数据集(如 LFW、ORL),通过预设脚本自动读取数据集目录结构(按 “用户 ID - 样本图像” 分类),快速构建训练样本库,无需手动采集,降低系统开发与测试成本。 2. 采集过程辅助功能 人脸有效性校验:采集时通过OpenCV的Haar级联分类器(或MTCNN轻量级模型)实时检测图像中是否包含人脸,若未检测到人脸(如遮挡、侧脸角度过大),则弹窗提示 “未识别到人脸,请调整姿态”,避免无效样本存入。 样本标签管理:采集时需为每个样本绑定 “用户标签”(如姓名、ID 号),支持手动输入标签或从 Excel 名单批量导入标签(按 “标签 - 采集数量” 对应),采集完成后自动按 “标签 - 序号” 命名文件(如 “张三
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