当前位置: 首页 > news >正文

模板方法模式的C++实现示例

核心思想

模板方法设计模式是一种行为设计模式,它定义了一个算法的框架,并将某些步骤的具体实现延迟到子类中。通过这种方式,模板方法模式允许子类在不改变算法结构的情况下重新定义算法的某些步骤。

模板方法模式的核心在于:
​1、定义一个算法的骨架:在父类中定义一个模板方法,该方法包含算法的步骤。
​2、延迟实现:将某些步骤的具体实现交给子类来完成。

使用场景

​固定流程,可变实现:当算法的整体流程是固定的,但某些步骤的具体实现可能不同时。
​代码复用:当多个类有相似的算法结构,但某些步骤的实现不同时,可以通过模板方法模式避免代码重复。
​框架设计:在框架设计中,模板方法模式常用于定义框架的核心流程,同时允许用户自定义某些步骤。

优点

​代码复用:将公共的算法逻辑放在父类中,避免重复代码。
​扩展性:子类可以灵活地重写某些步骤,而不影响算法的整体结构。
​控制流程:父类控制算法的流程,子类只负责实现细节。

缺点

​灵活性受限:由于算法的流程是固定的,子类只能改变某些步骤的实现,不能改变整体流程。
​继承的缺点:模板方法模式依赖于继承,如果子类过多,可能会导致类层次结构复杂。

示例代码

#include <iostream>
#include <string>// 抽象基类:定义模板方法
class DocumentProcessor {
public:// 模板方法:定义算法的骨架void processDocument() {openDocument();readDocument();if (needAnalyze()) {analyzeDocument();}saveDocument();closeDocument();}virtual ~DocumentProcessor() = default;protected:// 具体步骤的默认实现virtual void openDocument() {std::cout << "Opening document..." << std::endl;}virtual void readDocument() {std::cout << "Reading document..." << std::endl;}virtual void analyzeDocument() {std::cout << "Analyzing document..." << std::endl;}virtual void saveDocument() {std::cout << "Saving document..." << std::endl;}virtual void closeDocument() {std::cout << "Closing document..." << std::endl;}// 钩子方法:子类可以重写以改变算法的行为virtual bool needAnalyze() {return true;}
};// 具体子类:实现特定类型的文档处理
class PDFProcessor : public DocumentProcessor {
protected:void openDocument() override {std::cout << "Opening PDF document..." << std::endl;}void saveDocument() override {std::cout << "Saving PDF document..." << std::endl;}bool needAnalyze() override {return false;  // PDF 文档不需要分析}
};// 具体子类:实现另一种类型的文档处理
class WordProcessor : public DocumentProcessor {
protected:void openDocument() override {std::cout << "Opening Word document..." << std::endl;}void analyzeDocument() override {std::cout << "Analyzing Word document for spelling errors..." << std::endl;}void saveDocument() override {std::cout << "Saving Word document..." << std::endl;}
};int main() {// 处理 PDF 文档DocumentProcessor* pdfProcessor = new PDFProcessor();pdfProcessor->processDocument();delete pdfProcessor;std::cout << "------------------------" << std::endl;// 处理 Word 文档DocumentProcessor* wordProcessor = new WordProcessor();wordProcessor->processDocument();delete wordProcessor;return 0;
}

输出结果

Opening PDF document...
Reading document...
Saving PDF document...
Closing document...
------------------------
Opening Word document...
Reading document...
Analyzing Word document for spelling errors...
Saving Word document...
Closing document...

代码解析

DocumentProcessor 类
定义了模板方法 processDocument(),它包含了文档处理的固定流程。
提供了默认的步骤实现(如 openDocument()、readDocument() 等)。
提供了一个钩子方法 needAnalyze(),子类可以重写以改变算法的行为。
PDFProcessor 和 WordProcessor 类
继承自 DocumentProcessor,重写了某些步骤的具体实现。
PDFProcessor 禁用了分析步骤,而 WordProcessor 提供了特定的分析逻辑。
main 函数
分别使用 PDFProcessor 和 WordProcessor 处理文档,展示了模板方法模式的灵活性。

相关文章:

模板方法模式的C++实现示例

核心思想 模板方法设计模式是一种行为设计模式&#xff0c;它定义了一个算法的框架&#xff0c;并将某些步骤的具体实现延迟到子类中。通过这种方式&#xff0c;模板方法模式允许子类在不改变算法结构的情况下重新定义算法的某些步骤。 模板方法模式的核心在于&#xff1a; ​…...

国产编辑器EverEdit - 脚本(解锁文本编辑的无限可能)

1 脚本 1.1 应用场景 脚本是一种功能扩展代码&#xff0c;用于提供一些编辑器通用功能提供不了的功能&#xff0c;帮助用户在特定工作场景下提高工作效率&#xff0c;几乎所有主流的编辑器、IDE都支持脚本。   EverEdit的脚本支持js(语法与javascript类似)、VBScript两种编程…...

越早越好!8 个反直觉的金钱真相|金钱心理学

很多人都追求财富自由&#xff0c;但成功的人少之又少。 这可能是因为&#xff0c;人们往往忽略了一些金钱的真相和常识。 01 金钱常识 & 真相 为了构建健康的金钱观&#xff0c;我读了一本有点反直觉&#xff0c;有点像鸡汤&#xff0c;但都是财富真相的书。 来自 Morg…...

linux docker相关指令

1、镜像操作 0&#xff09;、搜索&#xff1a;docker search 镜像名称 1&#xff09;、拉取&#xff1a;docker pull 2&#xff09;、推送&#xff1a;docker push 3&#xff09;、查看&#xff1a;docker images 4&#xff09;、查看所有镜像ID&#xff1a;d…...

实时采集到的语音进行语音识别

要在.NET Framework 4.8中使用C#实现离线实时语音识别&#xff0c;可以使用开源库Vosk&#xff08;支持离线ASR&#xff09;配合音频处理库NAudio。 步骤 1&#xff1a;安装依赖库 1.1. 安装NuGet包&#xff1a; - Install-Package NAudio&#xff08;处理音频输入&#xff09…...

Ollama 本地部署 DeepSeek R1 及 Python 运行 open-webui 界面(windows)

DeepSeek R1 ollama open-webui 本地部署&#xff08;windows&#xff09; DeepSeek-R1本地部署配置要求 Github地址&#xff1a;https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-R1?tabreadme-ov-file 模型规模最低 GPU 显存推荐 GPU 型号纯 CPU 内存需求适用场景1.5B4GBRTX 3…...

牛客周赛:84:C:JAVA

链接&#xff1a;登录—专业IT笔试面试备考平台_牛客网 来源&#xff1a;牛客网 题目描述 \hspace{15pt}本题为《D.小红的陡峭值&#xff08;三&#xff09;》的简单版本&#xff0c;两题的唯一区别在于本题的数据范围更小。 \hspace{15pt}小红定义一个字符串的陡峭值为&a…...

5. 前后端实现文件上传与解析

1. 说明 在实际开发中&#xff0c;比较常见的一个功能是需要在前端页面中选择系统中的某个文件上传到服务器中进行解析&#xff0c;解析后的文件内容可以用来在服务器中当作参数&#xff0c;或者传递给其它组件使用&#xff0c;或者需要存储到数据库中。所以本文就提供一种方式…...

SpringBoot 接入 豆包 火山方舟大模型

火山方舟控制台 开通模型推理、知识库 应用入口&#xff1b; 文档中心 各类接口说明及SDK 获取&#xff1b; 向量数据库VikingDB 文档 下翻找到有java操作案例&#xff1b; 实现目标功能效果&#xff1a; 通过SDK调用 豆包大模型&#xff0c;在代码内实现问答的效果&#xf…...

IDEA接入阿里云百炼中免费的通义千问[2025版]

安装deepseek 上一篇文章IDEA安装deepseek最新教程2025中说明了怎么用idea安装codeGPT插件&#xff0c;并接入DeepSeek&#xff0c;无奈接入的官方api已经不能使用了&#xff0c;所以我们尝试从其他地方接入 阿里云百炼https://bailian.console.aliyun.com/ 阿里云百炼‌是阿…...

下载kali linux遇到的一些问题

kali官网&#xff1a;kali官网跳转 问题一&#xff1a;未启动VM Service VMware Workstation 未能启动 VMware Authorization Service。您可以尝试手动启动VMware Authorization Service。如果此问题仍然存在&#xff0c;请联系VMware 支持部门。 解决办法&#xff1a; 步骤1…...

常见排序算法深度评测:从原理到10万级数据实战

常见排序算法深度评测&#xff1a;从原理到10万级数据实战 摘要 本文系统解析冒泡排序、选择排序、插入排序、希尔排序、归并排序、快速排序、堆排序和基数排序8种经典算法&#xff0c;通过C语言实现10万随机数排序并统计耗时。测试显示&#xff1a;快速排序综合性能最优&…...

Scaled_dot_product_attention(SDPA)使用详解

在学习huggingFace的Transformer库时&#xff0c;我们不可避免会遇到scaled_dot_product_attention(SDPA)这个函数&#xff0c;它被用来加速大模型的Attention计算&#xff0c;本文就详细介绍一下它的使用方法&#xff0c;核心内容主要参考了torch.nn.functional中该函数的注释…...

Linux练级宝典->Linux进程概念介绍

目录 进程基本概念 PCB概念 task_struct tack_struct内容分类 PID和PPID fork函数创建子进程 进程优先级概念 4个名词 进程地址空间 进程地址空间的意义 内核进程调度队列 优先级 活动队列 过期队列 进程基本概念 一个正在执行的程序。担当分配系统资源的实体&#…...

OpenHarmony 5.0 mpegts封装的H265视频播放失败的解决方案

问题现象 OpenHarmony 5.0版本使用AVPlayer播放mpegts封装格式的H.265(HEVC)编码格式的视频时出现报错导致播放失败 问题原因 OpenHarmony 5.0版本AVPlayer播放器使用histreamer引擎&#xff0c;因为 libav_codec_hevc_parser.z.so 动态库未开源导致H265编码格式视频解析不到…...

Qt从入门到入土(九) -model/view(模型/视图)框架

简介 Qt的模型/视图&#xff08;Model/View&#xff09;架构是一种用于分离数据处理和用户界面展示的设计模式。它允许开发者将数据存储和管理&#xff08;模型&#xff09;与数据的显示和交互&#xff08;视图&#xff09;解耦&#xff0c;从而提高代码的可维护性和可扩展性。…...

缓存之美:Guava Cache 相比于 Caffeine 差在哪里?

大家好&#xff0c;我是 方圆。本文将结合 Guava Cache 的源码来分析它的实现原理&#xff0c;并阐述它相比于 Caffeine Cache 在性能上的劣势。为了让大家对 Guava Cache 理解起来更容易&#xff0c;我们还是在开篇介绍它的原理&#xff1a; Guava Cache 通过分段&#xff08;…...

[漏洞篇]XSS漏洞详解

[漏洞篇]XSS漏洞 一、 介绍 概念 XSS&#xff1a;通过JS达到攻击效果 XSS全称跨站脚本(Cross Site Scripting)&#xff0c;为避免与层叠样式表(Cascading Style Sheets, CSS)的缩写混淆&#xff0c;故缩写为XSS。这是一种将任意 Javascript 代码插入到其他Web用户页面里执行以…...

【Leetcode 每日一题】2269. 找到一个数字的 K 美丽值

问题背景 一个整数 n u m num num 的 k k k 美丽值定义为 n u m num num 中符合以下条件的 子字符串 数目&#xff1a; 子字符串长度为 k k k。子字符串能整除 n u m num num。 给你整数 n u m num num 和 k k k&#xff0c;请你返回 n u m num num 的 k k k 美丽值…...

IO进程线程(线程)

作业 1.创建两个线程&#xff0c;分支线程1拷贝文件的前一部分&#xff0c;分支线程2拷贝文件的后一部分 2.创建三个线程&#xff0c;实现线程A打印A&#xff0c;线程B打印B&#xff0c;线程C打印C&#xff1b;重复打印顺序ABC。 信号量实现&#xff1a; 条件变量实现&#x…...

【力扣数据库知识手册笔记】索引

索引 索引的优缺点 优点1. 通过创建唯一性索引&#xff0c;可以保证数据库表中每一行数据的唯一性。2. 可以加快数据的检索速度&#xff08;创建索引的主要原因&#xff09;。3. 可以加速表和表之间的连接&#xff0c;实现数据的参考完整性。4. 可以在查询过程中&#xff0c;…...

解决Ubuntu22.04 VMware失败的问题 ubuntu入门之二十八

现象1 打开VMware失败 Ubuntu升级之后打开VMware上报需要安装vmmon和vmnet&#xff0c;点击确认后如下提示 最终上报fail 解决方法 内核升级导致&#xff0c;需要在新内核下重新下载编译安装 查看版本 $ vmware -v VMware Workstation 17.5.1 build-23298084$ lsb_release…...

Nuxt.js 中的路由配置详解

Nuxt.js 通过其内置的路由系统简化了应用的路由配置&#xff0c;使得开发者可以轻松地管理页面导航和 URL 结构。路由配置主要涉及页面组件的组织、动态路由的设置以及路由元信息的配置。 自动路由生成 Nuxt.js 会根据 pages 目录下的文件结构自动生成路由配置。每个文件都会对…...

如何将联系人从 iPhone 转移到 Android

从 iPhone 换到 Android 手机时&#xff0c;你可能需要保留重要的数据&#xff0c;例如通讯录。好在&#xff0c;将通讯录从 iPhone 转移到 Android 手机非常简单&#xff0c;你可以从本文中学习 6 种可靠的方法&#xff0c;确保随时保持连接&#xff0c;不错过任何信息。 第 1…...

HBuilderX安装(uni-app和小程序开发)

下载HBuilderX 访问官方网站&#xff1a;https://www.dcloud.io/hbuilderx.html 根据您的操作系统选择合适版本&#xff1a; Windows版&#xff08;推荐下载标准版&#xff09; Windows系统安装步骤 运行安装程序&#xff1a; 双击下载的.exe安装文件 如果出现安全提示&…...

Module Federation 和 Native Federation 的比较

前言 Module Federation 是 Webpack 5 引入的微前端架构方案&#xff0c;允许不同独立构建的应用在运行时动态共享模块。 Native Federation 是 Angular 官方基于 Module Federation 理念实现的专为 Angular 优化的微前端方案。 概念解析 Module Federation (模块联邦) Modul…...

CRMEB 框架中 PHP 上传扩展开发:涵盖本地上传及阿里云 OSS、腾讯云 COS、七牛云

目前已有本地上传、阿里云OSS上传、腾讯云COS上传、七牛云上传扩展 扩展入口文件 文件目录 crmeb\services\upload\Upload.php namespace crmeb\services\upload;use crmeb\basic\BaseManager; use think\facade\Config;/*** Class Upload* package crmeb\services\upload* …...

【论文阅读28】-CNN-BiLSTM-Attention-(2024)

本文把滑坡位移序列拆开、筛优质因子&#xff0c;再用 CNN-BiLSTM-Attention 来动态预测每个子序列&#xff0c;最后重构出总位移&#xff0c;预测效果超越传统模型。 文章目录 1 引言2 方法2.1 位移时间序列加性模型2.2 变分模态分解 (VMD) 具体步骤2.3.1 样本熵&#xff08;S…...

【数据分析】R版IntelliGenes用于生物标志物发现的可解释机器学习

禁止商业或二改转载&#xff0c;仅供自学使用&#xff0c;侵权必究&#xff0c;如需截取部分内容请后台联系作者! 文章目录 介绍流程步骤1. 输入数据2. 特征选择3. 模型训练4. I-Genes 评分计算5. 输出结果 IntelliGenesR 安装包1. 特征选择2. 模型训练和评估3. I-Genes 评分计…...

深度学习习题2

1.如果增加神经网络的宽度&#xff0c;精确度会增加到一个特定阈值后&#xff0c;便开始降低。造成这一现象的可能原因是什么&#xff1f; A、即使增加卷积核的数量&#xff0c;只有少部分的核会被用作预测 B、当卷积核数量增加时&#xff0c;神经网络的预测能力会降低 C、当卷…...