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寂寞其实是一种无奈
- 在编程中,右侧策略是一种设计模式,它允许对象通过一个公共的接口来与另一个对象进行交互。这种策略通常用于实现观察者模式(OBSERVER PATTERN),其中被观察的对象(SUBJECT)维护一个观察者的列表,并通知这些观察者任何状态的变化。 在右侧策略中,当状态发生变化时,被观察的对象(SUBJECT)会通知所有注册的观察者。这意味着观察者不需要知道关于被观察对象的具体细节,只需要知道如何接收通知。这种模式使得对象之间的耦合度降低,提高了系统的可扩展性和可维护性。 例如,考虑一个简单的观察者模式实现: CLASS SUBJECT: DEF __INIT__(SELF): SELF._OBSERVERS = [] DEF ATTACH(SELF, OBSERVER): SELF._OBSERVERS.APPEND(OBSERVER) DEF NOTIFY(SELF, MESSAGE): FOR OBSERVER IN SELF._OBSERVERS: OBSERVER.UPDATE(MESSAGE) CLASS CONCRETEOBSERVER: DEF UPDATE(SELF, MESSAGE): PRINT(F"RECEIVED MESSAGE: {MESSAGE}") CLASS CONCRETESUBJECT: DEF __INIT__(SELF): SELF._OBSERVERS = [] DEF ATTACH(SELF, OBSERVER): SELF._OBSERVERS.APPEND(OBSERVER) DEF NOTIFY(SELF, MESSAGE): FOR OBSERVER IN SELF._OBSERVERS: OBSERVER.UPDATE(MESSAGE) # 使用右侧策略实现观察者模式 OBSERVER1 = CONCRETEOBSERVER() SUBJECT = CONCRETESUBJECT() SUBJECT.ATTACH(OBSERVER1) SUBJECT.NOTIFY("HELLO, WORLD!") 在这个例子中,CONCRETEOBSERVER 是观察者,而 CONCRETESUBJECT 是主题。通过使用右侧策略,我们可以轻松地将观察者添加到主题,并在需要时通知它们。
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余温里的流年。
- 右侧策略(RIGHT-SIDE STRATEGY)是计算机科学中的一种算法设计策略,它指的是在解决某些问题时,将问题分解成若干个子问题,并从右向左依次解决子问题。这种方法通常用于解决树形结构或图状结构的优化问题。 例如,在计算机图形学中,绘制一个多边形的右侧策略通常包括以下步骤: 从多边形的最后一个顶点开始,向右遍历每个顶点,计算该顶点到下一个顶点的距离。 根据计算出的距离,更新多边形的顶点顺序。 重复步骤1和2,直到遍历完所有顶点。 这种策略的优势在于它能够有效地避免陷入局部最优解,因为它总是从当前位置开始,逐步探索更优的路径。然而,它也可能导致搜索过程较慢,特别是当问题规模较大或复杂性较高时。
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