模板方法模式:定义算法框架的设计模式
1. 引言
在软件开发中,算法的实现通常是可变的,但其基本步骤往往是相对固定的。模板方法模式(Template Method Pattern)正是为了解决这一问题而设计的,它通过定义一个操作中的算法框架,将一些步骤的实现延迟到子类中,允许子类在不改变算法结构的情况下实现具体的步骤。
2. 模板方法模式的定义
模板方法模式是一种行为型设计模式,用于定义一个算法的骨架,而将一些步骤的具体实现延迟到子类。通过这种方式,可以在不改变算法结构的情况下,实现不同的算法。
3. 适用场景
- 当多个类有共同行为且这些行为有细微差别时。
- 当希望在父类中定义部分方法而让子类实现其他方法时。
- 当希望将算法的变化从算法的结构中分离时。
4. 结构
模板方法模式主要包括以下角色:
- 抽象类(AbstractClass):定义模板方法和各个步骤的抽象方法。
- 具体类(ConcreteClass):实现抽象类中定义的具体步骤。
5. 示例代码
5.1 抽象类
// 抽象类
abstract class AbstractClass {// 模板方法public final void templateMethod() {step1();step2();step3();}// 抽象步骤protected abstract void step1();protected abstract void step2();// 具体步骤private void step3() {System.out.println("步骤3:执行固定的操作");}
}
DiffCopyInsert
5.2 具体类
// 具体类A
class ConcreteClassA extends AbstractClass {@Overrideprotected void step1() {System.out.println("具体类A的步骤1");}@Overrideprotected void step2() {System.out.println("具体类A的步骤2");}
}// 具体类B
class ConcreteClassB extends AbstractClass {@Overrideprotected void step1() {System.out.println("具体类B的步骤1");}@Overrideprotected void step2() {System.out.println("具体类B的步骤2");}
}
DiffCopyInsert
5.3 客户端代码
public class TemplateMethodPatternDemo {public static void main(String[] args) {AbstractClass classA = new ConcreteClassA();classA.templateMethod();System.out.println();AbstractClass classB = new ConcreteClassB();classB.templateMethod();}
}
DiffCopyInsert
6. 优缺点
6.1 优点
- 代码复用:模板方法模式可以复用相同的算法框架和步骤,大大减少了代码重复。
- 控制算法结构:通过在抽象类中定义模板方法,可以控制算法的执行顺序,确保步骤的合理性。
- 灵活性:允许子类在不改变模板方法的情况下,自定义某些步骤的实现。
6.2 缺点
- 过于依赖继承:模板方法模式通过继承进行扩展,可能会导致类的层级结构变得复杂。
- 维护困难:当模板方法的算法结构变更时,可能需要修改多个子类,增加维护成本。
7. 总结
模板方法模式是一种有效的设计模式,通过将算法的骨架定义在抽象类中,使得具体步骤的实现延迟到子类,提升了系统的灵活性和可维护性。在实际开发中,合理应用模板方法模式,可以促进代码的复用,简化算法的管理,并为实现灵活的扩展提供良好的解决方案。
相关文章:
模板方法模式:定义算法框架的设计模式
1. 引言 在软件开发中,算法的实现通常是可变的,但其基本步骤往往是相对固定的。模板方法模式(Template Method Pattern)正是为了解决这一问题而设计的,它通过定义一个操作中的算法框架,将一些步骤的实现延…...
[Redis] Redis事务
🌸个人主页:https://blog.csdn.net/2301_80050796?spm1000.2115.3001.5343 🏵️热门专栏: 🧊 Java基本语法(97平均质量分)https://blog.csdn.net/2301_80050796/category_12615970.html?spm1001.2014.3001.5482 🍕 Collection与…...
编译原理第一次实验报告
源代码及附件:编译原理实验一源程序及附件资源-CSDN文库实验题目 实验要求 实验设计 前两部分指出了实验的宏观把控,为了具体实施实验,我们需要预先为实验做出如下设计: 本次实验我选取了C语言的一个子集进行设计词法分析器&…...
uniapp的video视频属性打包app后层级过高
问题:在使用uniapp开发APP时,使用video标签显示视频发现H5可以正常展示,但是打包到APP后,它的层级过高,把底部导航都盖住了。 官网说明:uni-app官网 官网给了cover-view组件或plus.nativeObj.view、subNVue…...
问:Redis为什么这么快?
Redis,全称Remote Dictionary Server,是一个开源的高性能键值对数据库。它以其卓越的性能、丰富的数据结构和灵活的使用方式,在现代互联网应用中扮演着重要角色。本文将探讨Redis之所以快的原因,包括其数据结构、内存管理、IO多路…...
环信鸿蒙IM SDK实现附件消息发送与下载
环信HarmonyOS IM SDK 正式版已经发布,该版本全面覆盖即时通讯(IM)的核心功能,为用户提供了完整的IM全功能体验,同时支持从Android APK到 NEXT 的数据迁移,更好地满足企业在不同业务场景下的适配需求。 点…...
探索NetCat:网络流量监测与数据传输的利器
从简单的数据传输到复杂的网络调试,NetCat的灵活性和多功能性让人赞叹不已,在这篇文章中我将深入探讨NetCat的魅力,揭示它的基本功能、实用技巧以及在日常工作中的应用场景,发现如何用这一小工具提升的网络技能与效率。 目录 Net…...
【运动的&足球】足球运动员球守门员裁判检测系统源码&数据集全套:改进yolo11-DBBNCSPELAN
改进yolo11-FocalModulation等200全套创新点大全:足球运动员球守门员裁判检测系统源码&数据集全套 1.图片效果展示 项目来源 人工智能促进会 2024.10.28 注意:由于项目一直在更新迭代,上面“1.图片效果展示”和“2.视频效果展示…...
求最大公约数,最小公倍数
输入两个正整数 m 和 n,求其最大公约数和最小公倍数。 求最小公倍数算法: 最小公倍数 两整数的乘积 最大公约数 根据求最小公倍数的算法,可以看出如果已知最大公约数,就能很容易求出最小公倍数。而通过辗转相除法和相减法&#…...
Android——横屏竖屏
系统配置变更的处理机制 为了避免横竖屏切换时重新加载界面的情况,Android设计了一中配置变更机制,在指定的环境配置发生变更之时,无需重启活动页面,只需执行特定的变更行为。该机制的视线过程分为两步: 修改 Androi…...
scala---10.30
val、var package com_1030class Person {var name:String"rose"def sum(n1:Int,n2:Int):Int{n1n2} } object Person{def main(args: Array[String]): Unit {//创建person对象var personnew Person()println(person.sum(10,20))//30println(person.name)person.nam…...
Pinctrl子需要中client端使用pinctrl过程的驱动分析
往期内容 本专栏往期内容: Pinctrl子系统和其主要结构体引入Pinctrl子系统pinctrl_desc结构体进一步介绍Pinctrl子系统中client端设备树相关数据结构介绍和解析inctrl子系统中Pincontroller构造过程驱动分析:imx_pinctrl_soc_info结构体 input子系统专栏…...
【网络】传输层协议TCP
目录 四位首部长度 序号 捎带应答 标记位 超时重传机制 连接管理机制(RST标记位) 三次握手及四次挥手的原因 TCP的全称是传输控制协议(Transmission Control Protocol),也就是说,对于放到TCP发送缓冲…...
00-开发环境 MPLAB IDE 配置
MPLAB IDE V8.83 File 菜单简介 New (CtrlN): 创建一个新文件,用于编写新的代码。 Add New File to Project...: 将新文件添加到当前项目中。 Open... (CtrlO): 打开现有文件。 Close (CtrlE): 关闭当前打开的文件。 …...
<meta property=“og:type“ content=“website“>
<meta property"og:type" content"website"> 这段代码是HTML中的一部分,具体来说,它是一个用于定义Open Graph协议的meta标签。 代码分析 <meta> 标签:这是一个HTML标签,用于在HTML文档的头…...
C++ 实现俄罗斯方块游戏
✅作者简介:2022年博客新星 第八。热爱国学的Java后端开发者,修心和技术同步精进。 🍎个人主页:Java Fans的博客 🍊个人信条:不迁怒,不贰过。小知识,大智慧。 💞当前专栏…...
QT打包Macosx应用发布App Store简易流程
1、QC里编译工程,生成Release版的的app文件; 2、运行macdeployqt把需要的文件打包进app文件中; % ~/Qt/5.15.0/clang_64/bin/macdeployqt {编译的app文件所在路径}/Release/xxxx.app 3、使用codesign对app进行签名,如果要发App…...
untiy mlagents 飞机大战 ai训练
前言 之前那个python源码的飞机大战bug过多,还卡顿,难以继续训练。可直接放弃的话又不甘心,所以找了个unity版本的飞机大战继续(终于不卡了),这次直接使用现成的mlagents库。 过程 前前后后花了两周时间,甚至因此拖…...
从0开始学统计-什么是中心极限定理
引言 中心极限定理(Central Limit Theorem, CLT)是统计学中的一块基石,它揭示了一个难以置信的数学现象:无论一个随机变量的原始分布如何,只要我们取足够大的样本量,这些样本的平均值(或总和&a…...
工具方法 - 个人活动的分类
人类活动的分类是一个复杂的话题,因为人类的活动范围非常广泛且相互交叉。然而,我们可以尝试将人类的活动大致分为以下几个主要类别: 工作活动 工作活动是人类生活中不可或缺的一部分,通常包括以下方面: 1. 职业工作&a…...
BongoCat:让桌面交互充满生命力的开源伴侣
BongoCat:让桌面交互充满生命力的开源伴侣 【免费下载链接】BongoCat 让呆萌可爱的 Bongo Cat 陪伴你的键盘敲击与鼠标操作,每一次输入都充满趣味与活力! 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/bong/BongoCat 在数字化工作与娱乐…...
给ESP32-S3智能音箱选个好麦克风:从灵敏度到阵列布局的实战避坑指南
给ESP32-S3智能音箱选个好麦克风:从灵敏度到阵列布局的实战避坑指南 在智能家居设备井喷式发展的今天,语音交互已成为人机交互的核心方式之一。作为语音入口的关键部件,麦克风的选择与设计直接决定了用户体验的优劣。本文将深入探讨如何为ESP…...
新手必看!Cesium的NearFarScalar属性详解:从参数配置到常见问题排查
Cesium视觉控制进阶:NearFarScalar属性深度解析与实战技巧 第一次接触Cesium的开发者往往会被其强大的三维可视化能力所震撼,但当真正开始动手实现一个简单的广告牌效果时,却可能被各种参数配置搞得晕头转向。其中,控制广告牌随距…...
半桥LLC参数不匹配情况下并联并机运行-硬件均流+PI控制+PFM变频调制
💥💥💞💞欢迎来到本博客❤️❤️💥💥 🏆博主优势:🌞🌞🌞博客内容尽量做到思维缜密,逻辑清晰,为了方便读者。 ⛳️座右铭&a…...
Python MCP服务性能翻倍实录:基于asyncpg+uvloop+Pydantic V2的模板优化路径(QPS从83→417实测数据)
第一章:Python MCP服务性能翻倍实录:基于asyncpguvloopPydantic V2的模板优化路径(QPS从83→417实测数据) 在高并发MCP(Microservice Control Plane)服务场景中,原基于Flask SQLAlchemy CPyth…...
从‘拍糊了’到‘秒对焦’:深入拆解手机AF(自动对焦)与VCM马达工作原理
从‘拍糊了’到‘秒对焦’:深入拆解手机AF(自动对焦)与VCM马达工作原理 你是否曾在拍摄孩子奔跑的瞬间、宠物跳跃的刹那,或是夜景中闪烁的霓虹时,发现手机镜头反复"拉风箱"、对焦迟疑,最终错失精…...
在Windows上用C++部署YOLO11模型:从PyTorch训练到QT桌面应用的全流程避坑指南
工业级YOLO11模型C部署实战:从PyTorch到QT6.9的工程化落地指南 当Python训练的AI模型需要真正投入生产线时,C部署往往成为必经之路。去年在为某电子元件制造商部署电容极性检测系统时,我深刻体会到从Jupyter Notebook到稳定运行的Windows桌面…...
应用层缓存的庖丁解牛
“应用层缓存”常被误解为“加个 Redis 那么简单”或“为了快而快”。 但本质上,应用层缓存是用“空间”换“时间”,用“一致性风险”换“系统吞吐量”的终极权衡艺术。 它是数据库(慢、稳、强一致)与用户(快、急、高并…...
实在 Agent 和通用大模型有什么不一样?深度拆解 AI Agent 的感知、决策与执行逻辑
获取系统时间这一任务,虽然看似简单,却深刻揭示了 AI Agent 与通用大模型在本质、能力、架构和应用场景上的根本性差异。通用大模型(LLM),如 GPT、Claude 或通义千问等,其核心是基于海量文本数据训练出的概…...
CoreMLTools量化技术终极指南:如何将模型大小减少75%而不损失精度
CoreMLTools量化技术终极指南:如何将模型大小减少75%而不损失精度 【免费下载链接】coremltools Core ML tools contain supporting tools for Core ML model conversion, editing, and validation. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/co/coremltools …...
