当前位置: 首页 > news >正文

设计模式~状态模式(state)-23

目录

(1)优点:

(2)缺点:

(3)使用场景:

(4)注意事项:

(5)应用实例:

代码

在状态模式(State Pattern)中,类的行为是基于它的状态改变的。这种类型的设计模式属于行为型模式。在状态模式中,我们创建表示各种状态的对象和一个行为随着状态对象改变而改变的context对象。

【跟MM交往时,一定要注意她的状态哦,在不同的状态时她的行为会有不同,比如你约她今天晚上去看电影,对你没兴趣的MM就会说 “有事情啦”,对你不讨厌但还没喜欢上的MM就会说 “好啊,不过可以带上我同事么?”,已经喜欢上你的MM就会说“几点钟?看完电影再去泡吧怎么样?”,当然你看电影过程中表现良好的话,也可以把MM的状态从不讨厌不喜欢变成喜欢哦。

状态模式:状态模式允许一个对象在其内部状态改变的时候改变行为。这个对象看上去象是改变了它的类一样。状态模式把所研究的对象的行为包装在不同的状态对象里,每一个状态对象都属于一个抽象状态类的一个子类。

状态模式的意图是让一个对象在其内部状态改变的时候,其行为也随之改变。状态模式需要对每一个系统可能取得的状态创立一个状态类的子类。当系统的状态变化时,系统便改变所选的子类。】

意图:允许对象在内部状态发生改变时改变它的行为,对象看起来好像修改了它的类。

主要解决:对象的行为依赖于它的状态(属性),并且可以根据它的状态改变而改变它的相关行为。

何时使用:代码中包含大量与对象状态有关的条件语句。

如何解决:将各种具体的状态类抽象出来。

关键代码:通常命令模式的接口中只有一个方法。而状态模式的接口中有一个或者多个方法。而且,状态模式的实现类的方法,一般返回值,或者是改变实例变量的值。也就是说,状态模式一般和对象的状态有关。实现类的方法有不同的功能,覆盖接口中的方法。状态模式和命令模式一样,也可以用于消除 if...else 等条件选择语句。

(1)优点:

1、封装了转换规则。

2、枚举可能的状态,在枚举状态之前需要确定状态种类。

3、将所有与某个状态有关的行为放到一个类中,并且可以方便地增加新的状态,只需要改变对象状态即可改变对象的行为。

4、允许状态转换逻辑与状态对象合成一体,而不是某一个巨大的条件语句块。

5、可以让多个环境对象共享一个状态对象,从而减少系统中对象的个数。

(2)缺点:

1、状态模式的使用必然会增加系统类和对象的个数。

2、状态模式的结构与实现都较为复杂,如果使用不当将导致程序结构和代码的混乱。

3、状态模式对"开闭原则"的支持并不太好,对于可以切换状态的状态模式,增加新的状态类需要修改那些负责状态转换的源代码,否则无法切换到新增状态,而且修改某个状态类的行为也需修改对应类的源代码。

(3)使用场景:

1、行为随状态改变而改变的场景。

2、条件、分支语句的代替者。

(4)注意事项:

在行为受状态约束的时候使用状态模式,而且状态不超过 5 个。

(5)应用实例:

1、打篮球的时候运动员可以有正常状态、不正常状态和超常状态。

2、曾侯乙编钟中,'钟是抽象接口','钟A'等是具体状态,'曾侯乙编钟'是具体环境(Context)。

代码

public abstract class MMState {abstract void smile();abstract void cry();abstract void say();
}
public class MMHappyState extends MMState {@Overridevoid smile() {System.out.println("happy smile");}@Overridevoid cry() {}@Overridevoid say() {}
}//
public interface State {public void doAction(Context context);
}public class StartState implements State {public void doAction(Context context) {System.out.println("Player is in start state");context.setState(this);}public String toString(){return "Start State";}
}public class StopState implements State {public void doAction(Context context) {System.out.println("Player is in stop state");context.setState(this);}public String toString(){return "Stop State";}
}public class Context {private State state;public Context(){state = null;}public void setState(State state){this.state = state;}public State getState(){return state;}
}public class StatePatternDemo {public static void main(String[] args) {Context context = new Context();StartState startState = new StartState();startState.doAction(context);System.out.println(context.getState().toString());StopState stopState = new StopState();stopState.doAction(context);System.out.println(context.getState().toString());}
}

相关文章:

设计模式~状态模式(state)-23

目录 (1)优点: (2)缺点: (3)使用场景: (4)注意事项: (5)应用实例: 代码 在状态模式(State Pattern)中,类的行为是基于它的状态改变的。这种类型的设计模式属于行为型模式。在状…...

linux环境下使用lighthouse与selenium

一、安装谷歌浏览器、谷歌浏览器驱动、lighthouse shell脚本 apt update && apt -y upgrade apt install -y curl curl -fsSL https://deb.nodesource.com/setup_18.x | bash apt install -y nodejs apt install -y npm npm install -g lighthouse apt-get install -y …...

NeuroImage | 右侧颞上回在语义规则学习中的作用:来自强化学习模型的证据

在现实生活中,许多规则的获取通常需要使用语言作为桥梁,特别是语义在信息传递中起着至关重要的作用。另外,个体使用的语言往往具有明显的奖励和惩罚元素,如赞扬和批评。一种常见的规则是寻求更多的赞扬,同时避免批评。…...

uni-app编程checkbox-group获取选中的每个checkbox的value值

uni-app编程checkbox-group获取选中的每个checkbox的value值_uniappcheckboxvalue-CSDN博客...

数组——螺旋矩阵II

文章目录 一、题目二、题解 题目顺序:代码随想录算法公开课,b站上有相应视频讲解 一、题目 59. Spiral Matrix II Given a positive integer n, generate an n x n matrix filled with elements from 1 to n2 in spiral order. Example 1: Input: n …...

反范式化设计

反范式化设计与范式化设计相对立。范式化设计是将数据组织成多个表,以最小化数据的冗余和提高数据一致性。相反,反范式化设计是故意增加冗余,以提高查询性能和降低复杂性。反范式化设计通常用于需要高度优化的读取密集型应用程序,…...

CCF CSP认证 历年题目自练Day31

题目一 试题编号: 202206-1 试题名称: 归一化处理 时间限制: 500ms 内存限制: 512.0MB 题目背景 在机器学习中,对数据进行归一化处理是一种常用的技术。 将数据从各种各样分布调整为平均值为 0、方差为 1的标准分布&a…...

PCL点云处理之从两片点云中获取具有匹配关系的同名点对 (二百一十八)

PCL点云处理之从两片点云中获取具有匹配关系的同名点对 (二百一十八) 一、算法介绍二、算法实现1.代码2.效果一、算法介绍 点云配准的前提是,我们知道或者预测了一些匹配对,我们认为这些匹配对就是两片点云中的同名点,同名点就是由于激光扫描存在误差的关系,导致同一地物…...

MySQL Row size too large (> 8126)

错误信息 ERROR 1118 (42000) at line 901: Row size too large (> 8126). Changing some columns to TEXT or BLOB or using ROW_FORMATDYNAMIC or ROW_FORMATCOMPRESSED may help. In current row format, BLOB prefix of 768 bytes is stored inline. 错误原因 这个问题…...

HUAWEI(26)——防火墙双机热备

一、拓扑 二、需求 PC2 ping PC1 FW1与FW2双机热备,FW1为active,FW2为Standby,抢占延时1s VRRP 三、配置 1.IP地址,防火墙接口加入区域 防火墙用户名:admin 防火墙旧密码:Admin@123 防火墙新密码:admin@123 [FW1]interface GigabitEthernet 1/0/0 [FW1-GigabitEthe…...

【ArcGIS】NDVI估算植被覆盖度FVC

NDVI估算植被覆盖度FVC NDVI计算植被覆盖度FVC计算NDVI估算植被覆盖度FVC操作步骤Step1:调出栅格计算器工具Step2:查找NDVIStep3: 参考 NDVI计算 植被覆盖度FVC计算 NDVI估算植被覆盖度FVC操作步骤 Step1:调出栅格计算器工具 1、首先打开软件&#x…...

vscode用密钥文件连接ssh:如果一直要输密码怎么办

commandshiftP:打开ssh配置文件 加上这么一段,host就是你给主机起的名字 对IdentityFile进行更改,改成相应的密钥文件 然后commandshiftP链接到主机就可以了 但是有时候它会让输入密码 这是由于你给这个IdentityFile的权限太多了&#xf…...

【AI视野·今日Robot 机器人论文速览 第五十三期】Thu, 12 Oct 2023

AI视野今日CS.Robotics 机器人学论文速览 Thu, 12 Oct 2023 Totally 25 papers 👉上期速览✈更多精彩请移步主页 Daily Robotics Papers Pixel State Value Network for Combined Prediction and Planning in Interactive Environments Authors Sascha Rosbach, St…...

【LeetCode第115场双周赛】100029. 和带限制的子多重集合的数目 | 前缀和背包 | 中等

题目内容 原题链接 给定一个长度为 n n n 的数组 n u m s nums nums 和一个区间左右端点 [ l , r ] [l,r] [l,r] 。 返回 n u m s nums nums 中子多重集合的和在闭区间 [ l , r ] [l, r] [l,r] 之间的 子多重集合的数目 。 子多重集合 指的是从数组中选出一些元素构成的 …...

ArcGIS笔记5_生成栅格文件时保存报错怎么办

本文目录 前言Step 1 直接保存到指定文件夹会报错Step 2 先保存到默认位置再数据导出到指定文件夹 前言 有时生成栅格文件时,保存在自定义指定的文件夹内会提示出错,而保存到默认位置则没有问题。因此可以通过先保存到默认位置,再数据导出到…...

YOLO目标检测——跌倒摔倒数据集【含对应voc、coco和yolo三种格式标签】

实际项目应用:公共安全监控、智能家居、工业安全等活动区域无监管情况下的人员摔倒事故数据集说明:YOLO目标检测数据集,真实场景的高质量图片数据,数据场景丰富。使用lableimg标注软件标注,标注框质量高,含…...

uniapp小程序实现绘制内容,生成海报并保存截图(Painter和Canvas两种方式举例)

一、Painter方法 Painter插件传送门 1.下载资源包 2.将资源包的如下部分 3.使用页面引入组件 ui样式 <paintercustomStyle=margin-left: 40rpx; height: 1000rpx;palette="{{palette}}"bind:imgOK="onImgOK"/>data 中数据(绘制内容,替换区域) pai…...

HTTPS双向认证及密钥总结

公钥私钥&#xff1a; 1)公钥加密&#xff0c;私钥解密&#xff1a;加解密 为什么不能私钥加密公钥解密&#xff1f; 私钥加密后&#xff0c;公钥是公开的都能解密&#xff0c;没有意义。 2)私钥签名&#xff0c;公钥验签&#xff1a;属于身份验证&#xff0c;防串改&#x…...

Mybatis用Byte[]存图片,前端显示图片

前端页面 static下 也就是说byte[] 转成JSON字符串后,和用BASE64编码后是一摸一样的,那么SpringBoot会自动将实体类转JSON字符串,也就是说根本不需要Base64编码 注意:两个值并非一摸一样,一个多了个双引号 byte[]的值前后有个双引号 有一点点区别 一个有双引号,一个没有…...

MacBook/MacOS如何更新到指定的版本

背景 现在是A版本&#xff0c;想要更新到B&#xff0c;而目前能最新更新到C。 是可以做到的&#xff0c;不一定更新就得更新到最新的。 只要下载好B之后更新即可。 方法 思路是下载好目标的版本后更新&#xff0c;这里可以下载&#xff1a; https://support.apple.com/zh-…...

ETLCloud可能遇到的问题有哪些?常见坑位解析

数据集成平台ETLCloud&#xff0c;主要用于支持数据的抽取&#xff08;Extract&#xff09;、转换&#xff08;Transform&#xff09;和加载&#xff08;Load&#xff09;过程。提供了一个简洁直观的界面&#xff0c;以便用户可以在不同的数据源之间轻松地进行数据迁移和转换。…...

GitHub 趋势日报 (2025年06月08日)

&#x1f4ca; 由 TrendForge 系统生成 | &#x1f310; https://trendforge.devlive.org/ &#x1f310; 本日报中的项目描述已自动翻译为中文 &#x1f4c8; 今日获星趋势图 今日获星趋势图 884 cognee 566 dify 414 HumanSystemOptimization 414 omni-tools 321 note-gen …...

JUC笔记(上)-复习 涉及死锁 volatile synchronized CAS 原子操作

一、上下文切换 即使单核CPU也可以进行多线程执行代码&#xff0c;CPU会给每个线程分配CPU时间片来实现这个机制。时间片非常短&#xff0c;所以CPU会不断地切换线程执行&#xff0c;从而让我们感觉多个线程是同时执行的。时间片一般是十几毫秒(ms)。通过时间片分配算法执行。…...

OpenPrompt 和直接对提示词的嵌入向量进行训练有什么区别

OpenPrompt 和直接对提示词的嵌入向量进行训练有什么区别 直接训练提示词嵌入向量的核心区别 您提到的代码: prompt_embedding = initial_embedding.clone().requires_grad_(True) optimizer = torch.optim.Adam([prompt_embedding...

css3笔记 (1) 自用

outline: none 用于移除元素获得焦点时默认的轮廓线 broder:0 用于移除边框 font-size&#xff1a;0 用于设置字体不显示 list-style: none 消除<li> 标签默认样式 margin: xx auto 版心居中 width:100% 通栏 vertical-align 作用于行内元素 / 表格单元格&#xff…...

网络编程(UDP编程)

思维导图 UDP基础编程&#xff08;单播&#xff09; 1.流程图 服务器&#xff1a;短信的接收方 创建套接字 (socket)-----------------------------------------》有手机指定网络信息-----------------------------------------------》有号码绑定套接字 (bind)--------------…...

Mac下Android Studio扫描根目录卡死问题记录

环境信息 操作系统: macOS 15.5 (Apple M2芯片)Android Studio版本: Meerkat Feature Drop | 2024.3.2 Patch 1 (Build #AI-243.26053.27.2432.13536105, 2025年5月22日构建) 问题现象 在项目开发过程中&#xff0c;提示一个依赖外部头文件的cpp源文件需要同步&#xff0c;点…...

RSS 2025|从说明书学习复杂机器人操作任务:NUS邵林团队提出全新机器人装配技能学习框架Manual2Skill

视觉语言模型&#xff08;Vision-Language Models, VLMs&#xff09;&#xff0c;为真实环境中的机器人操作任务提供了极具潜力的解决方案。 尽管 VLMs 取得了显著进展&#xff0c;机器人仍难以胜任复杂的长时程任务&#xff08;如家具装配&#xff09;&#xff0c;主要受限于人…...

消息队列系统设计与实践全解析

文章目录 &#x1f680; 消息队列系统设计与实践全解析&#x1f50d; 一、消息队列选型1.1 业务场景匹配矩阵1.2 吞吐量/延迟/可靠性权衡&#x1f4a1; 权衡决策框架 1.3 运维复杂度评估&#x1f527; 运维成本降低策略 &#x1f3d7;️ 二、典型架构设计2.1 分布式事务最终一致…...

【Post-process】【VBA】ETABS VBA FrameObj.GetNameList and write to EXCEL

ETABS API实战:导出框架元素数据到Excel 在结构工程师的日常工作中,经常需要从ETABS模型中提取框架元素信息进行后续分析。手动复制粘贴不仅耗时,还容易出错。今天我们来用简单的VBA代码实现自动化导出。 🎯 我们要实现什么? 一键点击,就能将ETABS中所有框架元素的基…...