摘要: 有的时候一些资源是只能有一个的,这时候,代表这个资源的对象就只能有一个,例如线程池。缓存等资源。 有人会说直接用全局变量来实现不就是,这种情况是可以的,但是这样是有缺点的,全局变量在程序一开始的时候就创建好对象,但是,有些资源是十分消耗资源的,这样的话浪费大量资源。 经典的模式代码如下: public class Name { private staitc Name name;... 阅读全文
posted @ 2009-03-06 03:51 macula7 阅读(124) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 有的时候一些资源是只能有一个的,这时候,代表这个资源的对象就只能有一个,例如线程池。缓存等资源。 有人会说直接用全局变量来实现不就是,这种情况是可以的,但是这样是有缺点的,全局变量在程序一开始的时候就创建好对象,但是,有些资源是十分消耗资源的,这样的话浪费大量资源。 经典的模式代码如下: public class Name { private staitc Name name;... 阅读全文
posted @ 2009-03-06 03:51 macula7 阅读(99) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 工厂模式看的比较仓促,这章内容也比较多,还没有理解好。先大体写写吧。 工厂模式的名字很形象,它就像一个工厂一样,当你需要一个新对象的时候不需要自己new一个,而直接从工厂取就是了,工厂会提供你需要的对象,至于怎么实现是工厂内部的事情,你完全不用理会。 这里涉及到一个设计原则:依赖抽象,而不依赖具体类 例子就是在pizzastore和各种pizza之间抽象出一个各种pizza的父类(抽象类或接口),... 阅读全文
posted @ 2009-03-04 05:04 macula7 阅读(106) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 工厂模式看的比较仓促,这章内容也比较多,还没有理解好。先大体写写吧。 工厂模式的名字很形象,它就像一个工厂一样,当你需要一个新对象的时候不需要自己new一个,而直接从工厂取就是了,工厂会提供你需要的对象,至于怎么实现是工厂内部的事情,你完全不用理会。 这里涉及到一个设计原则:依赖抽象,而不依赖具体类 例子就是在pizzastore和各种pizza之间抽象出一个各种pizza的父类(抽象类或接口),... 阅读全文
posted @ 2009-03-04 05:04 macula7 阅读(94) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 一些有价值的放在这: 埃拉托斯特尼筛法http://i.cn.yahoo.com/05927339641/blog/ 一个读取mp3信息的程序 http://i.cn.yahoo.com/05927339641/blog/p_36/?sc=4 volatile 变量(纯转帖)http://i.cn.yahoo.com/05927339641/blog/p_45/?sc=4 transient关键... 阅读全文
posted @ 2009-02-27 04:29 macula7 阅读(100) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 一些有价值的放在这: 埃拉托斯特尼筛法http://i.cn.yahoo.com/05927339641/blog/ 一个读取mp3信息的程序 http://i.cn.yahoo.com/05927339641/blog/p_36/?sc=4 volatile 变量(纯转帖)http://i.cn.yahoo.com/05927339641/blog/p_45/?sc=4 transient关键... 阅读全文
posted @ 2009-02-27 04:29 macula7 阅读(101) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 这次笔记是对装饰者模式的学习,书中用到的例子是startbuzz店的订单系统,对于每一种产品,都需要有一个价格方法。现在面临的问题是用户的咖啡可能很复杂,同一种咖啡也可能由于用户添加新的材料而引起价格的变动,总不能把所有的可能情况都设计成类,显然这是不现实的。 考虑了集中方案后都不太合适,继续阅读。 继承和组合:继承威力强大,但是使用继承的话设计的类弹性较差,维护困难。通过组合也可以起到在运行时具... 阅读全文
posted @ 2009-02-27 04:21 macula7 阅读(153) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 这次笔记是对装饰者模式的学习,书中用到的例子是startbuzz店的订单系统,对于每一种产品,都需要有一个价格方法。现在面临的问题是用户的咖啡可能很复杂,同一种咖啡也可能由于用户添加新的材料而引起价格的变动,总不能把所有的可能情况都设计成类,显然这是不现实的。 考虑了集中方案后都不太合适,继续阅读。 继承和组合:继承威力强大,但是使用继承的话设计的类弹性较差,维护困难。通过组合也可以起到在运行时具... 阅读全文
posted @ 2009-02-27 04:21 macula7 阅读(120) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 互信息,互信息是一个随机变量包含另一个随机变量信息量的度量。熵可以看做是一个随机变量的自信息,用它可以描述随机变量的不确定度。 相对熵给出两个随机概率分布之间距离的度量。 阅读全文
posted @ 2009-02-27 03:11 macula7 阅读(100) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 互信息,互信息是一个随机变量包含另一个随机变量信息量的度量。熵可以看做是一个随机变量的自信息,用它可以描述随机变量的不确定度。 相对熵给出两个随机概率分布之间距离的度量。 阅读全文
posted @ 2009-02-27 03:11 macula7 阅读(135) 评论(0) 推荐(0)