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常用设计模式-总结
原型模式(Prototype Pattern)是一种创建型设计模式,旨在通过复制(克隆)现有对象来创建新对象,而无需通过构造函数来创建。原型模式的核心思想是基于已有对象创建新对象,从而避免了重复构造过程,提高了对象创建的效率。
享元模式(Flyweight Pattern)是一种结构型设计模式,旨在通过共享对象来最小化内存使用和提高性能。享元模式通过将对象的状态分为内部状态(Intrinsic State)和外部状态(Extrinsic State),并共享内部状态,从而在大量相似对象之间实现有效的资源共享
装饰模式(Decorator Pattern)是一种结构型设计模式,它允许在不改变现有对象结构的情况下,动态地将责任附加到对象上。装饰模式通过将对象包装在装饰器对象中,形成一条装饰链,每个装饰器对象都可以在被装饰对象的行为前后加上自己的行为。
组合模式是一种结构型设计模式,它允许将对象组合成树形结构以表示"部分-整体"的层次结构。这种模式能够让客户端统一对待单个对象和组合对象,使得用户在使用对象时不需要关心对象是单个还是组合的。
构建器模式(Builder Pattern)是一种创建型设计模式,它通过将复杂对象的构建过程分离出来,以及提供一种逐步构建对象的方式,使得客户端可以灵活地创建对象,同时避免了构造函数参数过多和构造函数重载的问题。
工厂模式(Factory Pattern)是一种创建型设计模式,它提供了一种创建对象的方式,将对象的实例化过程封装在工厂类中,使得客户端代码与具体对象的创建过程解耦。
备忘录模式(Memento Pattern)是一种行为设计模式,它允许将对象的内部状态保存在一个备忘录对象中,并在需要时恢复对象的状态,而不破坏对象的封装性。
中介者模式(Mediator Pattern)是一种行为设计模式,它通过封装一系列对象之间的交互,将对象之间的通信集中处理,从而降低对象之间的耦合度。
迭代器模式(Iterator Pattern)是一种行为设计模式,它提供了一种顺序访问聚合对象中各个元素的方法,而无需暴露聚合对象的内部表示。
命令模式(Command Pattern)是一种行为设计模式,它将请求封装为一个对象,从而使你可以使用不同的请求对客户端进行参数化。命令模式还支持请求的排队、记录日志、撤销操作等功能。
解释器模式(Interpreter Pattern)是一种行为设计模式,它用于解释一个特定的语言或表达式,并提供一种灵活的方式来进行解析和执行。该模式将语言的语法规则表示为一个解释器类的层次结构,并使用该结构来解析语言中的表达式。
代理模式是一种结构设计模式,用于控制对其他对象的访问。在代理模式中,代理对象充当了被代理对象的接口,客户端通过与代理对象进行交互来间接访问被代理对象,从而可以在不改变客户端代码的情况下控制对被代理对象的访问。
外观模式是一种结构设计模式,旨在为复杂系统提供一个简化的接口,以便客户端可以更方便地使用系统。外观模式通过创建一个高层次的接口,将系统的多个子系统封装起来,并提供一个统一的接口给客户端使用。
桥接模式是一种结构设计模式,用于将抽象部分与其具体实现部分分离,使它们能够独立地变化。桥接模式通过使用接口和实现类之间的组合关系,而不是继承关系,来实现这种分离。
观察者模式是一种行为设计模式,用于实现对象之间的发布-订阅机制。在该模式中,存在一个主题对象(被观察者),它维护了一个观察者列表,并在自身状态发生改变时通知所有观察者。观察者对象订阅主题对象的状态变化,并在收到通知后执行相应的操作。
状态模式是一种行为设计模式,它允许对象在内部状态发生改变时改变其行为。该模式将对象的行为包装在不同的状态类中,使得对象的行为可以根据其当前状态动态改变。
多种算法或行为选择:当有多个相关的算法或行为可供选择,并且需要在运行时动态选择其中之一时,策略模式非常适用。它允许根据需求选择适当的策略,而不需要更改客户端代码。
模板模式(Template Pattern)是一种行为设计模式,它定义了一个操作中的算法骨架,将一些步骤延迟到子类中实现。模板模式使得子类可以在不改变算法结构的情况下重新定义算法的某些步骤。
责任链模式(Chain of Responsibility Pattern)是一种行为设计模式,它允许将请求沿着处理链进行传递,直到有一个处理者能够处理该请求。每个处理者都可以决定是否将请求传递给下一个处理者,从而形成一条处理链。
插入排序通过构建有序序列,对未排序的元素逐个进行插入的方式排序。 它从第二个元素开始,将其与已排序序列进行比较并插入到正确的位置,直到所有元素都被插入为止。
快速加密和解密:对称加密算法的加密和解密过程使用相同的密钥,因此加密和解密速度较快,适合处理大量数据。
插入排序(Insertion Sort)是一种简单直观的排序算法,它通过构建有序序列,对未排序的元素逐个插入到已排序的序列中。插入排序的核心思想是将待排序的元素与已排序的元素逐个比较并移动,直到找到合适的位置插入。
基数排序(Radix Sort)是一种非比较性的排序算法,它根据元素的位数逐位进行排序。基数排序的核心思想是将待排序的元素按照低位到高位的顺序进行排序,每一位都使用稳定的排序算法(通常是计数排序或桶排序)。通过多次按位排序,最终可以得到有序的结果
Shell排序,也称为希尔排序(Shell Sort),是一种改进的插入排序算法。它通过将待排序的数组分割成多个较小的子数组,对这些子数组进行插入排序,最后再对整个数组进行一次插入排序。希尔排序的核心思想是通过较大的间隔比较和交换元素,使得数组中的元素能够快速地朝最终位置前进,从而提高插入排序的效率。
选择排序(Selection Sort)是一种简单直观的排序算法,每次从待排序的数组中选择最小(或最大)的元素,并将其放到已排序部分的末尾。选择排序的基本思想是不断选择剩余元素中的最小(或最大)值,依次放置到已排序部分的末尾,直到所有元素都被放置到正确的位置。
快速排序(Quick Sort)是一种常用且高效的排序算法,基于分治(Divide and Conquer)策略。它的基本思想是选择一个基准元素,通过将待排序的数组划分为两个子数组,使得左边的子数组中的元素都小于等于基准元素,右边的子数组中的元素都大于等于基准元素。然后对左右子数组分别进行快速排序,最终将排序好的子数组合并起来,得到完整的有序数组。
堆排序(Heap Sort)是一种基于堆数据结构的排序算法。堆是一种完全二叉树,其中父节点的值总是大于(或小于)其子节点的值。堆排序的基本思想是先将待排序的数组构建成一个最大堆(或最小堆),然后重复从堆顶取出最大(或最小)元素,放到已排序的部分,再调整剩余元素构建新的堆,直到所有元素都被放置到正确的位置。
归并排序(Merge Sort)是一种经典的排序算法,基于分治(Divide and Conquer)策略。它将待排序的数组划分为多个子数组,然后分别对子数组进行排序,最后将排序好的子数组合并成一个有序的数组。归并排序的核心思想是将问题分解为更小的子问题,解决子问题后再将结果合并得到最终的解决方案。