策略模式个人理解

策略模式把要使用算法的‘客户’,跟具体的‘算法’ 分离开来,这种分离通关了中间的一个接口(或抽象类)
来实现。一般情况下,会配合简单工厂模式使用,简单工厂模式负责生产不同的对象实例,而策略模式则负
责实现不同的对象对应的实现算法。
举例如下:
 
  假如小明有自行车、摩托、电动车三种交通工具,三种交通工具发动靠不同的算法实现

 自行车双脚一蹬,摩托依靠汽油为动力,电动车依靠充电电池。这三种交通工具都用startMove方法,
 我们 把其定义为

  public interface RunTools{
   public void startMove();
}

自行车、摩托、电动车分别对应实现了RunAction接口

public class Bicycle implements RunTools{

   public void startMove(){
    //自行车实现
  };
}
public class Moto implements RunTools{
   public void startMove(){
    //摩托实现
  };
}

public class EBicycle implements RunTools{
   public void startMove(){
    //电动车实现
  };
}

下面建立生成RunTools实例的工厂类

public class RunToolsFactory{

  public static RunTools createTools(String type){
  
 if(type.equals("Bicycle")){
   return new Bicycle();
}
 if(type.equals("Moto")){
   return new Moto();
}

 if(type.equals("EBicycle")){
   return new EBicycle();
}
}
}

下面创建客户类
public class Client{

  public void travel(String tools){
   RunTools tools = RunToolsFactory.createTools(tools);
  tools.startMove();
}
}
内容概要:该研究通过在黑龙江省某示范村进行24小时实地测试,比较了燃煤炉具与自动/手动进料生物质炉具的污染物排放特征。结果显示,生物质炉具相比燃煤炉具显著降低了PM2.5、CO和SO2的排放(自动进料分别降低41.2%、54.3%、40.0%;手动进料降低35.3%、22.1%、20.0%),但NOx排放未降低甚至有所增加。研究还发现,经济性和便利性是影响生物质炉具推广的重要因素。该研究不仅提供了实际排放数据支持,还通过Python代码详细复现了排放特征比较、减排效果计算和结果可视化,进一步探讨了燃料性质、动态排放特征、碳平衡计算以及政策建议。 适合人群:从事环境科学研究的学者、政府环保部门工作人员、能源政策制定者、关注农村能源转型的社会人士。 使用场景及目标:①评估生物质炉具在农村地区的推广潜力;②为政策制定者提供科学依据,优化补贴政策;③帮助研究人员深入了解生物质炉具的排放特征和技术改进方向;④为企业研发更高效的生物质炉具提供参考。 其他说明:该研究通过大量数据分析和模拟,揭示了生物质炉具在实际应用中的优点和挑战,特别是NOx排放增加的问题。研究还提出了多项具体的技术改进方向和政策建议,如优化进料方式、提高热效率、建设本地颗粒厂等,为生物质炉具的广泛推广提供了可行路径。此外,研究还开发了一个智能政策建议生成系统,可以根据不同地区的特征定制化生成政策建议,为农村能源转型提供了有力支持。
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