让我们绘制：最小示例
最编程
2024-04-08 10:33:14
...
前言
最近读了《Head First 设计模式》，每天早上看一章，学习一个设计模式，做些笔记，然后晚上抽空用刚学习的 Go 语言实现一下。半个月下来书读完了，留下了一些笔记，写文章总结一下。...对于我来说，就是一个 PHP 开发工程师，读了一本 用 Java 语言实现设计模式的书，然后用 Go 写了一遍。。。...放上 Go 实现设计模式的 源码地址：DesignPattern-枕边书-Github ，偶有更新，欢迎 star。OK，正文开始。...添加一个类静态方法用于返回此实例；
在多线程时应该考虑并发问题，防止两次调用都被判定为实例未初始化而重复初始化对象；
场景
全局共享同一个实例对象（数据库连接等）；
某一处对此对象的更新全局可见；
实现
利用 Go...中包的可见性规则来隐藏对象的实例化权限；
使用包变量保存实例对象，获取实例时判断是否已实例化，如为nil，实例化对象并返回，如有值，直接返回值；
待用锁实现 Go routine 并发时的问题；
命令模式
推荐阅读
-
一种结构设计模式，允许在对象中动态添加新行为。它通过创建一个封装器来实现这一目的，即把对象放入一个装饰器类中，然后把这个装饰器类放入另一个装饰器类中，以此类推，形成一个封装器链。这样，我们就可以在不改变原始对象的情况下动态添加新行为或修改原始行为。 在 Java 中，实现装饰器设计模式的步骤如下： 定义一个接口或抽象类作为被装饰对象的基类。 公共接口 Component { void operation; } } 在本例中，我们定义了一个名为 Component 的接口，该接口包含一个名为 operation 的抽象方法，该方法定义了被装饰对象的基本行为。 定义一个实现基类方法的具体装饰对象。 公共类 ConcreteComponent 实现 Component { public class ConcreteComponent implements Component { @Override public void operation { System.out.println("ConcreteComponent is doing something...") ； } } 定义一个抽象装饰器类，该类继承于基类，并将装饰对象作为一个属性。 公共抽象类装饰器实现组件 { protected Component 组件 public Decorator(Component component) { this.component = component; } } @Override public void operation { component.operation; } } } 在这个示例中，我们定义了一个名为 Decorator 的抽象类，它继承了 Component 接口，并将被装饰对象作为一个属性。在操作方法中，我们调用了被装饰对象上的同名方法。 定义一个具体的装饰器类，继承自抽象装饰器类并实现增强逻辑。 公共类 ConcreteDecoratorA extends Decorator { public ConcreteDecoratorA(Component 组件) { super(component)； } } public void operation { super.operation System.out.println("ConcreteDecoratorA 正在添加新行为......") ； } } 在本例中，我们定义了一个名为 ConcreteDecoratorA 的具体装饰器类，它继承自装饰器抽象类，并实现了操作方法的增强逻辑。在操作方法中，我们首先调用被装饰对象上的同名方法，然后添加新行为。 使用装饰器增强被装饰对象。 公共类 Main { public static void main(String args) { Component 组件 = new ConcreteComponent； component = new ConcreteDecoratorA(component)； 组件操作 } } 在这个示例中，我们首先创建了一个被装饰对象 ConcreteComponent，然后通过 ConcreteDecoratorA 类创建了一个装饰器，并将被装饰对象作为参数传递。最后，调用装饰器的操作方法，实现对被装饰对象的增强。 使用场景 在 Java 中，装饰器模式被广泛使用，尤其是在 I/O 中。Java 中的 I/O 库使用装饰器模式实现了不同数据流之间的转换和增强。 让我们打开文件 a.txt，从中读取数据。InputStream 是一个抽象类，FileInputStream 是专门用于读取文件流的子类。BufferedInputStream 是一个支持缓存的数据读取类，可以提高数据读取的效率，具体代码如下： @Test public void testIO throws Exception { InputStream inputStream = new FileInputStream("C:/bbb/a.txt")； // 实现包装 inputStream = new BufferedInputStream(inputStream)； byte bytes = new byte[1024]； int len； while((len = inputStream.read(bytes)) ！= -1){ System.out.println(new String(bytes, 0, len)); } } } } 其中 BufferedInputStream 对读取数据进行了增强。 这样看来，装饰器设计模式和代理模式似乎有点相似，接下来让我们讨论一下它们之间的区别。 第三，与代理模式的区别： 代理模式的目的是控制对对象的访问，它在对象外部提供一个代理对象来控制对原对象的访问。代理对象和原始对象通常实现相同的接口或继承相同的类，以确保两者可以相互替换。 装饰器模式的目的是动态增强对象的功能，而这是通过对象内部的包装器来实现的。在装饰器模式中，装饰器类和被装饰对象通常实现相同的接口或继承自相同的类，以确保两者可以相互替代。装饰器模式也被称为封装器模式。 在代理模式中，代理类附加了与原类无关的功能。
-
正负偏差变量 即 d2+、d2- 分别表示决策值中超出和未达到目标值的部分。而 di+、di- 均大于 0 刚性约束和目标约束（柔性目标约束有偏差） 在多目标规划中，>=/<= 在刚性约束中保持不变。当需要将约束条件转换为柔性约束条件时，需要将 >=/<= 更改为 =（因为已经有 d2+、d2- 用来表示正负偏差），并附加上 (+dii-di+) 注意这里是 +di、-di+！之所以是 +di，-di+，是因为需要将目标还原为最接近的原始刚性约束条件 优先级因素和权重因素 对多个目标进行优先排序和优先排序 目标规划的目标函数 是所有偏差变量的加权和。值得注意的是，这个加权和都取最小值。而 di+ 和 dii- 并不一定要出现在每个不同的需求层次中。具体分析需要具体问题具体分析 下面是一个例子： 题目中说设备 B 既要求充分利用，又要求尽可能不加班，那么列出的时间计量表达式即为：min z = P3 (d3- + d3 +) 使用 + 而不是 -d3 + 的原因是：正负偏差不可能同时存在，必须有 di+di=0 （因为判定值不可能同时大于目标值和小于目标值），而前面是 min，所以只要取 + 并让 di+ 和 dii- 都为正值即可。因此，得出以下规则： 最后，给出示例和相应的解法： 问题：某企业生产 A 和 B 两种产品，需要使用 A、B、C 三种设备。下表显示了与工时和设备使用限制有关的产品利润率。问该企业应如何组织生产以实现下列目标？ (1) 力争利润目标不低于 1 500 美元； (2) 考虑到市场需求，A、B 两种产品的生产比例应尽量保持在 1：2； (3）设备 A 是贵重设备，严禁超时使用； (4）设备 C 可以适当加班，但要控制；设备 B 要求充分利用，但尽量不加班。 从重要性来看，设备 B 的重要性是设备 C 的三倍。 建立相应的目标规划模型并求解。 解：设企业生产 A、B 两种产品的件数分别为 x1、x2，并建立相应的目标计划模型： 以下为顺序求解法，利用 LINGO 求解： 1 级目标： 模型。 设置。 variable/1..2/:x;! s_con_num/1...4/:g,dplus,dminus;！所需软约束数量（g=dplus=dminus 数量）及相关参数； s_con(s_con_num);！ s_con(s_con_num,variable):c;！软约束系数； 结束集 数据。 g=1500 0 16 15. c=200 300 2 -1 4 0 0 5; 结束数据 min=dminus(1);！第一个目标函数；！对应于 min=z 的第一小部分；！ 2*x(1)+2*x(2)<12;!硬约束 @for(s_con_num(i):@sum(variable(j):c(i,j)*x(j))+dminus(i)-dplus(i)=g(i)); ！使用设置完成的数据构建软约束表达式； ！ !软约束表达式 @for(variable:@gin(x)); ！将变量约束为整数； ! 结束 此时，第一级目标的最优值为 0，第一级偏差为 0： 第二级目标： !求 dminus(1)=0，然后求解第二级目标。 模型。 设置。 变量/1..2/:x;！设置：变量/1..2/:x; ！ s_con_num/1...4/:g,dplus,dminus;！软约束数量及相关参数； s_con(s_con_num(s_con_num));！ s_con(s_con_num,variable):c;! 软约束系数; s_con(s_con_num,variable):c;！ 结束集 数据。 g=1500 0 16 15; c=200 300 2 -1 4 0 0 5; 结束数据 min=dminus(2)+dplus(2);！第二个目标函数 2*x(1)+2*x(2)<12;!硬约束 @for(s_con_num(i):@sum(variable(j):c(i,j)*x(j))+dminus(i)-dplus(i)=g(i)); ！ 软约束表达式；！ dminus(1)=0; ！第一个目标结果 @for(variable:@gin(x)); ！ 结束 此时，第二个目标的最优值为 0，偏差为 0： 第三目标 !求 dminus(2)=0，然后求解第三个目标。 模型。 设置。 变量/1..2/:x;！设置：变量/1..2/:x; ！ s_con_num/1...4/:g,dplus,dminus;！软约束数量及相关参数； s_con(s_con_num(s_con_num));！ s_con(s_con_num,variable):c;! 软约束系数; s_con(s_con_num,variable):c;！ 结束集 数据。 g=1500 0 16 15; c=200 300 2 -1 4 0 0 5; 结束数据 min=3*dminus(3)+3*dplus(3)+dminus(4);！第三个目标函数。 2*x(1)+2*x(2)<12;!硬约束 @for(s_con_num(i):@sum(variable(j):c(i,j)*x(j))+dminus(i)-dplus(i)=g(i)); ！ 软约束表达式；！ dminus(1)=0; ！第一个目标约束条件； ！ dminus(2)+dplus(2)=0; ！第二个目标约束条件 @for(variable:@gin(x));！ 结束 最终结果为 x1=2，x2=4，dplus(1)=100，最优利润为
-
Python 绘制七段数字管道示例代码 - 示例一：
-
使用画布绘制曲线动画示例 - 绘制贝塞尔曲线动画
-
看看 MATLAB 研究绘图和学术绘图从入门到精通的示例：绘制山鸢尾萼片长度和萼片宽度的小提琴图
-
Python 如何使用 matplotlib 绘制正弦和余弦曲线的示例
-
Altium Designer 绘制 stm32 最小系统（电路原理图）
-
C 语言程序设计（翁凯老师） C M 2019 年秋季 C 语言入门和高级练习集 7 - 26 最大公倍数和最小公倍数 - 输出示例。
-
让我们绘制：最小示例
-
Python 示例 10：绘制 "霍兰德性格分析雷达图