"c++语言实现的23种设计模式.pdf" 设计模式是软件工程中的一种最佳实践,它提供了一套解决常见问题的通用解决方案。这份文档详细介绍了Gang of Four (GoF) 提出的23种设计模式,并且全部以C++语言进行了实现。这些模式被分为三大类:创建型、结构型和行为型。 1. 创建型模式(Creation Patterns): - Factory模式:提供一个接口来创建一系列相关或相互依赖的对象,而无需指定它们的具体类。 - AbstractFactory模式:提供一个创建一系列相关或相互依赖对象的接口,让子类决定实例化哪一个类。 - Singleton模式:确保一个类只有一个实例,并提供一个全局访问点。 - Builder模式:将一个复杂对象的构建与其表示分离,使同样的构建过程可以创建不同的表示。 - Prototype模式:用原型实例指定创建对象的种类,并通过复制这些原型创建新的对象。 2. 结构型模式(Structural Patterns): - Bridge模式:将抽象部分与它的实现部分分离,使它们可以独立变化。 - Adapter模式:将一个类的接口转换成客户希望的另一个接口。 - Decorator模式:动态地给一个对象添加一些额外的职责,可以提供比继承更加灵活的扩展。 - Composite模式:将对象组合成树形结构以表示“部分-整体”的层次结构。 - Flyweight模式:用于减少创建对象的数量,从而节约内存,提高效率。 - Facade模式:为子系统提供一个一致的接口,简化了子系统的访问。 - Proxy模式:为其他对象提供一种代理以控制对这个对象的访问。 3. 行为型模式(Behavioral Patterns): - Template方法模式:定义一个操作中的算法骨架,而将一些步骤延迟到子类中。 - Strategy模式:定义一系列的算法,把它们一个个封装起来,并且使它们可以互相替换。 - State模式:允许对象在内部状态改变时改变其行为,对象看起来好像修改了它的类。 - Observer模式:定义了对象间的一对多依赖关系,当一个对象的状态发生改变时,所有依赖于它的对象都会得到通知并自动更新。 - Memento模式:在不破坏封装性的前提下,捕获一个对象的内部状态,并在该对象之外保存这个状态。 - Mediator模式:用一个中介对象来封装一系列的对象交互,降低系统的耦合度。 - Command模式:将请求封装为一个对象,使得可以用不同的请求对客户进行参数化。 - Visitor模式:表示一个作用于某对象结构中的各元素的操作,它使你可以在不改变各元素的类的前提下定义作用于这些元素的新操作。 - Chain of Responsibility模式:避免将处理责任绑定到特定的接收者对象,定义多个可能的接收者,并将请求沿链传递,直到被处理。 - Iterator模式:提供一种方法顺序访问聚合对象的元素,而又不暴露其底层表示。 - Interpreter模式:给定一个语言,定义它的文法的一种表示,并且给出一个解释器,这个解释器用于驱动文法表示。 4. 在实际开发中,设计模式的应用可以帮助开发者更好地组织代码,提高代码的可读性、可维护性和可重用性。通过学习和实践设计模式,开发者能够更深入地理解和应用面向对象编程的原则,如单一职责原则、开闭原则等。这些模式不仅限于C++,也可以应用于其他面向对象的编程语言。 5. 附录部分可能包含作者对于设计模式的个人见解和思考,以及一些实用的技巧和经验分享。 这份文档为读者提供了全面理解设计模式的宝贵资源,通过阅读和实践其中的C++实现,开发者可以提升自己的软件设计能力,写出更高质量、更具可扩展性的代码。
剩余170页未读,继续阅读
- 粉丝: 0
- 资源: 6
- 我的内容管理 展开
- 我的资源 快来上传第一个资源
- 我的收益 登录查看自己的收益
- 我的积分 登录查看自己的积分
- 我的C币 登录后查看C币余额
- 我的收藏
- 我的下载
- 下载帮助
最新资源
- 新型矿用本安直流稳压电源设计:双重保护电路
- 煤矿掘进工作面安全因素研究:结构方程模型
- 利用同位素位移探测原子内部新型力
- 钻锚机钻臂动力学仿真分析与优化
- 钻孔成像技术在巷道松动圈检测与支护设计中的应用
- 极化与非极化ep碰撞中J/ψ的Sivers与cos2φ效应:理论分析与COMPASS验证
- 新疆矿区1200m深孔钻探关键技术与实践
- 建筑行业事故预防:综合动态事故致因理论的应用
- 北斗卫星监测系统在电网塔形实时监控中的应用
- 煤层气羽状水平井数值模拟:交替隐式算法的应用
- 开放字符串T对偶与双空间坐标变换
- 煤矿瓦斯抽采半径测定新方法——瓦斯储量法
- 大倾角大采高工作面设备稳定与安全控制关键技术
- 超标违规背景下的热波动影响分析
- 中国煤矿选煤设计进展与挑战:历史、现状与未来发展
- 反演技术与RBF神经网络在移动机器人控制中的应用