如果是这样,你会说什么?

智者知已应修善业 2014-04-11 02:20:15
如果我说我这样写才是真的水泡,而它更像是丢进水中的石头?




int temp = 0, 次 = 0;
int[] arr = { 23, 23, 23, 23, 44, 66, 76, 98, 11, 3, 9, 7, 95, 45, 15, 78, 84, 51, 24, 12 };
Console.WriteLine("排序前的数组:");
foreach (int item in arr)
Console.Write(item + " ");
Console.WriteLine();

for (int i = 0; i < arr.Length - 1; i++)
{
for (int j = 0; j < arr.Length - 1 - i; j++)
{
if (arr[j] > arr[j + 1])
{
temp = arr[j + 1];
arr[j + 1] = arr[j];
arr[j] = temp;
}
次++;
}
}
Console.WriteLine("经典冒泡排序数组:");
foreach (int item in arr)
Console.Write(item + " ");
Console.WriteLine("\n" + 次 + "次\n");

arr = new int[] { 23, 23, 23, 23, 44, 66, 76, 98, 11, 3, 9, 7, 95, 45, 15, 78, 84, 51, 24, 12 };
次 = 0;
for (int i = 0; i < arr.Length - 1; i++)
{
if (arr[i] > arr[i + 1])
{
temp = arr[i + 1];
for (int j = i; j >= 0; j--)
{
if (arr[j] > arr[j + 1])
{
arr[j + 1] = arr[j];
arr[j] = temp;
}
次++;
}
}
}
Console.WriteLine("\n我的冒泡排序数组:");
foreach (int item in arr)
Console.Write(item + " ");
Console.WriteLine("\n" + 次 + "次\n");
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今天想起只为我设计的约瑟夫环的设计在百度知道另一贴131楼和133楼命名为"金箍"就是观音大士给孙悟空头上戴的金箍.
threenewbee 2014-04-24
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我也不认识,三年前在北京,这个云计算大会见过他。当时fangxinggood也来的。 真是围城啊,程序员一个个都出家了,人家长老法师一个个都来搞IT了。
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吾孤陋寡闻井底之蛙,乐闻其详,愿善人代为引荐结来时缘。
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心到无别处,笑看风云起。
般若-金刚 2014-04-23
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由于这个算法的特点想起了泡茶时水倒入茶杯时的情景水注下到底又升起,不如给起个有中国韵味的名称叫“沏茶排序”如何
般若-金刚 2014-04-23
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下了本数据结构C#版的,查看了基础排序和高级排序例子,确实没看到这样的排序记录在档。 这是全新不同的排序算法,可以起个全新的名称,应该记录归档,个人这样认为。
threenewbee 2014-04-23
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突然想问问你,这位龙泉寺的长老,你可认得?
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因我皈依于观音殿,又屡蒙观音菩萨感应道交排忧解难,为感恩纪念观世音菩萨的慈悲(慈能与乐,悲能拔苦),又观世音菩萨别一名号为海潮音,海潮与我的算法特点很形象,因此,给我的排序算法正式命名为:海潮排序. 虽然我的算法来自于冒泡的启发,然思路与冒泡不相同的,其实我有很多都是自己构思设计出来的,其中最得意的该是对约瑟夫环的设计以及完美数、水仙数、质(素)数等等都是,虽然都在百度知道公布过,不过还是会逐步发布到我个人博客中留给后人参考。 约瑟夫环的设计在百度知道另一贴131楼和133楼
好好学习一下 2014-04-20
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看了这个帖子,对我这个初学者还是有所收获的
般若-金刚 2014-04-19
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都很精彩,思路的改变确实使性能的提高有了可比性,似乎在时间复杂度上处于快排和冒泡之间,即快排大约为:数组长度2次方/8、新算法大约为:数组长度2次方/4、冒泡大约为:数组长度2次方/2的左右就一般随机数组来说,在某些性能上优于冒泡和快排; 应该可以总结,并取个恰当的名称了。
引用 31 楼 caozhy 的回复:
不知道数据结构里面有没包含这个主题的精彩?有空也去看看,谢谢!
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感谢诸位朋友们,这贴到今天这样,我好开心,好高兴. 接下来我用每次随机生成的数组来测试这三个代码:

int temp = 0; List <int> 随机数组 = new List <int>();
            foreach (var aa in new int[100]) { 随机数组.Add(new Random().Next(1, 99)); System.Threading.Thread.Sleep(40); }
            int[] arr = { 23, 23, 23, 23, 44, 66, 76, 98, 98, 98, 98, 11, 3, 9, 7, 95, 45, 15, 78, 84, 51, 24, 12, 23, 23, 23, 44, 66, 76, 98, 98, 98, 98, 11, 3, 9, 7, 95, 45, 15, 78, 84, 51, 24, 12 };
            arr = 随机数组.ToArray();
分别用第一次随机数组, 第二次小到大排序数组, 第三次大到小排序数组 事实胜于雄辩,用事实说话,可以看到: 快速排序确实对随机数组效率很好,但对于有序数组无论大小序效率一样 冒泡排序似乎无关痛痒 我的排序暂时给不同名称叫对冲吧,因为设计它的动作外环向下内环向上,可以看到对同向顺序数组和方向的不同表现以及随机数组的表现,假若随机数组中顺向越多则效率越好,推测其具有线性特征.
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虽说提升不到哪,但不可否认的是继承冒泡的稳定性,在某些性能上更优于冒泡。
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学习程序最快最有效果的方法就是自己重写,甘之如饴,乐子其中。
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引用 35 楼 Ilovecoding 的回复:
看了一下你的排序方法,其实就是冒泡排序的修改版,还不能说是改进版。冒泡排序有一个改进的方法你没用,就是判断一下是否有数据交换,如果没有就认为排序结束。如果把这个方法加进去,有些情况下效率还能更高一些。 说白了,你的方法就是先判断一下是否存在数据交换的条件(if (arr[i] > arr[i + 1]) ),如果不存在就省去此次循环。而改进版的冒泡排序最后一遍有可能没交换任何数据,但累计次数却增加了。 一种极端的情况,比如数组int[] arr ={10,9,8,7,6,5,4,3,2,1}; 你再测试一下你的方法,效率是不是低了? 还有,你的这种方法还可以改进,效率更高: for (int i = 0; i < arr.Length - 1; i++) { if (arr[i] > arr[i + 1]) { temp = arr[i + 1]; for (int j = i; j >= 0; j--) { if (arr[j] > arr[j + 1]) { arr[j + 1] = arr[j]; arr[j] = temp; } else { break; }//此处跳出循环。 次++; } } 次++; } 感觉这种经典的算法肯定是经得起推敲的,不过楼主的专研精神值得称赞。
收到,谢谢!不错,本来我也觉得对于冒泡来说我这样写法更趋合理,经你这么一改就更合理了,只是大牛们说的也有道理,不需要用人家已有名称,我也接受这样提议,算法各有各的特点,不混淆也好。 明眼人都知道这种相邻交换其实提升不到哪去,与快排的跳换自然没的比,不过,快排也不完美,在有限的条件下会比快排好。 大家抬举了,其实谈不上钻研,纯属偶然,学习程序最快最有效果的方法就是自己重写。 在此,再次感谢朋友们,谢谢!!!
般若-金刚 2014-04-18
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引用 35 楼 Ilovecoding 的回复:
看了一下你的排序方法,其实就是冒泡排序的修改版,还不能说是改进版。冒泡排序有一个改进的方法你没用,就是判断一下是否有数据交换,如果没有就认为排序结束。如果把这个方法加进去,有些情况下效率还能更高一些。 说白了,你的方法就是先判断一下是否存在数据交换的条件(if (arr[i] > arr[i + 1]) ),如果不存在就省去此次循环。而改进版的冒泡排序最后一遍有可能没交换任何数据,但累计次数却增加了。 一种极端的情况,比如数组int[] arr ={10,9,8,7,6,5,4,3,2,1}; 你再测试一下你的方法,效率是不是低了? 还有,你的这种方法还可以改进,效率更高: for (int i = 0; i < arr.Length - 1; i++) { if (arr[i] > arr[i + 1]) { temp = arr[i + 1]; for (int j = i; j >= 0; j--) { if (arr[j] > arr[j + 1]) { arr[j + 1] = arr[j]; arr[j] = temp; } else { break; }//此处跳出循环。 次++; } } 次++; } 感觉这种经典的算法肯定是经得起推敲的,不过楼主的专研精神值得称赞。
不错确实可以省些循环次数估计是遗漏了.
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对冲排序这个名字不恰当,一时也想不出恰当的名词.
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我的排序算法最大的特点就是紧凑没有多余的步骤. 在无序当中的表现虽不比快排高效总比冒泡高一点点. 从Cache和Swap分析推导性能也很好
Ilovecoding 2014-04-18
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看了一下你的排序方法,其实就是冒泡排序的修改版,还不能说是改进版。冒泡排序有一个改进的方法你没用,就是判断一下是否有数据交换,如果没有就认为排序结束。如果把这个方法加进去,有些情况下效率还能更高一些。 说白了,你的方法就是先判断一下是否存在数据交换的条件(if (arr[i] > arr[i + 1]) ),如果不存在就省去此次循环。而改进版的冒泡排序最后一遍有可能没交换任何数据,但累计次数却增加了。 一种极端的情况,比如数组int[] arr ={10,9,8,7,6,5,4,3,2,1}; 你再测试一下你的方法,效率是不是低了? 还有,你的这种方法还可以改进,效率更高: for (int i = 0; i < arr.Length - 1; i++) { if (arr[i] > arr[i + 1]) { temp = arr[i + 1]; for (int j = i; j >= 0; j--) { if (arr[j] > arr[j + 1]) { arr[j + 1] = arr[j]; arr[j] = temp; } else { break; }//此处跳出循环。 次++; } } 次++; } 感觉这种经典的算法肯定是经得起推敲的,不过楼主的专研精神值得称赞。
般若-金刚 2014-04-17
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看以上讨论不存在选择性排序一说。等待后面精彩。。。
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内容介绍在成像领域,我们有很多手段。比如你可以通过照相机的光学元件,也可以通过像电脑游戏中的那样,通过GPU的一套渲染管线来实现成像。当然除此之外是不是就没有其他的成像方式了呢?当然答案是否定的。 在我们不去使用计算机图形学那套去成像的时候,最土鳖和最容易理解的成像方式就是光线追踪了。这里同学们应该理解到的有一个点,第一光线追踪不是唯一的成像方式,第二它与传统的GPU成像或者 计算机图形学里的那些光栅化之类的从思路上就有区别,第三光线追踪是最简单的成像方式之一,大概你学完高中数学就可以实现光线追踪,写完两三个C++类足以做成非常优质的画面。所以同学们要对光线追踪有一个 清晰的认识,不要认为你学完这一套就无敌了,其实你学完了才发现,这比OpenGL那些一套一套的规则简单多了。 大部分情况下,由于光线追踪不是按照图形学那边的那些管线来做的,所以它不讲究效率,而是遵循物理意义上的画质最佳。所以基本上你学光线追踪,且不从事电影行业或者不学习引擎内核去研发高端引擎,那么这块知识估计你带进坟墓。适合人群光线追踪适合于那些探究画质的同学,你可以轻松的把你的思维应用到你的算法中,但大概率无法转化成为实时算法,也就是无法转化成传统渲染管线这边的一套一套的东西。因为仿真从算法出发点上就是不考虑效率的。 你可以用光线追踪去渲染一些精致的画面,如果你是学习了游戏引擎了的话,你可以尝试自己写一个光线追踪的渲染器,来执行烘焙场景的操作。大部分情况下,通用引擎使用AutoDesk的Beast SDK,比如Unity3D 里面就有beast.exe。如果你是游戏引擎的内核程序员,那么你有可能将你光线追踪和离线渲染学来的知识通过烘焙场景的方式来应用到你的实际工作中。光线追踪的地位在实时渲染领域中使用光线追踪的算法的探索当然也有人在做,这其中最厉害的当然就是Unreal,值得我们学习。如果你在你的引擎内核里使用了像vulkan这样的高级别渲染器,兼容性差一点,但是你此时 就可以学习Unreal做光线追踪的思路,在实时渲染中,去或多或少加一点光线追踪。我们可以来思考这样的一个问题,实时渲染追求的是速度与性能,离线渲染追求的是极限画质。于是乎那些大神,或许未来你 就是这些大神中的某一个,你们做的操作莫过于把离线渲染算法中的某一部分比较烧性能的环节,比如通过IBL的方式事先通过离线渲染把所有渲染数据存储到一张图像里去,然后在实时渲染的时候把这张图片 中的数据取出来直接运算,就可以得到比实时渲染好,但是比离线渲染差那么一点点画质。这里之所以无法让实时渲染和离线渲染的画质完全一致是因为我们的3D世界就如同我们的眼球一样精度是很高的。如果你的 图片的分辨率不够大,离线渲染的时候存储的数据都是比较粗糙的采样数据,无法描绘出一个精致的世界。课程安排在我们的课程中,我们来通过最简单的方式,依然是最简单的方式来理解光线追踪是怎么玩出来的。画面或许很好看,但都是简单的高中几何数学,即便我们认为你没写过程序都能看懂意思。我们课程里面不涉及 物理渲染,我们使用的依然是经典的lambert这样的光照模型。物理渲染的方式既可以在实时渲染里实现,也可以在离线渲染里实现。大体的框架不变,只是计算光的时候算法变,那部分估计也不是美术可以听懂的了。
首先一定要知道 Scrapy爬虫框架 对新手非常的不友好,或者从某些视频网站上跟着视频学或者从培训机构里学几天技能掌握的,主要原因有以下两个方面。框架模块内容太多,虽然只是实现了一个简单的爬虫工作,但是实际上完成一个页面的抓取在框架里最少要走8个以上的步骤,但是这些步骤都是基本都是依靠配置文件完成的,没有丰富的爬虫经验,这些模块很多都不知道是做什么的,也不知道怎么配置。基于框架内进行数据抓取仅限于那些通用的网站抓取,你就简单理解为一个完成重复工作的机器人就行了。但是如果是那种反爬比较厉害的网站那就是另外一种情况了,完全是爬虫工程师和网站开发者的一个博弈了,所以这种情况不适合任何一种爬虫框架。对于那些想在工作中摸鱼的Python工程师来就一定要使用爬虫框架,你发现省不少力气而且效率真心非常高,不过一切都是在对框架熟练掌握的基础上、和对业务的深刻理解来。但凡 Scrapy 无用的基本上没有认真阅读过 Scrapy 的源码,对于 Scrapy框架 中的众多功能在搭建爬虫系统的时候能想到用几个?而且是基本是没有做过大型的爬虫系统项目的。咱们倒着推这个事,你就知道为什么要用Scrapy框架了。我之前的单位是国家互联网的新闻中心,做的项目中的有一项是复现863课题舆情监控系统中的内容,使用的方法是 Scrapy爬虫框架 结合 Django Web 搭建的数据采集系统,抓取的目标对象包括新闻、博客、论坛等等,其中每天目标检测网站成千上万,如果不用框架去做这种数据采集得累死。1.抓取的数据存哪里?单纯Scrapy爬虫脚本写好了执行抓取任务时数据保存到哪里?ES、Mongodb、MySQL?如果做过开发的人都知道存 Mongodb 中,那些把数据存到 MySQL 的人基本上99%是从培训机构里出来的,因为大多数培训机构爬虫是不讲 Mongodb 的。通过业务计算逻辑把数据传输到生产 ES 环境中。2.几千、几万个爬虫脚本应该怎么管理?很多刚入行的人都觉得爬虫脚本难写,其实并不是这样。最难的是如何管理密密麻麻数不清的爬虫脚本,这里介绍Python如何处理这个事情。管理方式无非集中,Web管理环境、GUI管理环境、手动管理环境,不管是哪一种都需要一定的开发基础和管理思路。比较省事的用别人写好的Scrapy管理框架,比如Gerapy爬虫管理框架。如同这样web直接一键管理爬虫脚本,更多内容看上面的文章,这里就不重复了。3.Scrapy如何面对反爬的?跟大多数单线抓取某个网站解决其反爬一样,只要把反爬的逻辑设置好,比如最简单的更换代理IP,更换header,解析JS生成cookie访问等等,都可以在框架中设置配置文件。4.如何提高代码编写效率以及数据爬取效率?一定要阅读源码,一定要阅读源码,一定要阅读源码你才能知道这个框架里到底有什么内容可以用。5.基于Python各种框架开发的爬虫定制化项目。
 面试的时候,设计模式经常被问到。其实我们在写代码中或多或少用到一些模式,面试官问你设计模式的问题,更多是看你有没有总结过。如果一直都是在那垒代码,你当然认为这是个很难的问题。所以我们需要总结一下设计模式。   1. SINGLETON 单例模式   单例模式:单例模式确保某一个类只有一个实例,而且自行实例化并向整个系统提供这个实例单例模式。单例模式只应在有真正的“单一实例”的需求时才可使用。     俺有6个漂亮的老婆,她们的老公都是我,我就是我们家里的老公Sigleton,她们只要道“老公”,都是指的同一个人,那就是我(刚才做了个梦啦,哪有这么好的事)。   2. FACTORY METHOD 工厂方法模式   工厂方法模式:核心工厂类不再负责所有产品的创建,而是将具体创建的工作交给子类去做,成为一个抽象工厂角色,仅负责给出具体工厂类必须实现的接口,而不接触哪一个产品类应当被实例化这种细节。     请MM去麦当劳吃汉堡,不同的MM有不同的口味,要每个都记住是一件烦人的事情,我一般采用Factory Method模式,带着MM到服务员那儿,“要一个汉堡”,具体要什么样的汉堡呢,让MM直接跟服务员就行了。   3. FACTORY 工厂模式   工厂模式:客户类和工厂类分开。消费者任何时候需要某种产品,只需向工厂请求即可。消费者无须修改就可以接纳新产品。缺点是当产品修改时,工厂类也要做相应的修改。如:如何创建及如何向客户端提供。     追MM少不了请吃饭了,麦当劳的ji翅和肯德基的ji翅都是MM爱吃的东西,虽然口味有所不同,但不管你带MM去麦当劳或肯德基,只管向服务员“来四个ji翅”就行了。麦当劳和肯德基就是生产ji翅的Factory。   4. BUILDER 建造模式   建造模式:将产品的内部表象和产品的生成过程分割开来,从而使一个建造过程生成具有不同的内部表象的产品对象。建造模式使得产品内部表象可以独立的变化,客户不必知道产品内部组成的细节。建造模式可以强制实行一种分步骤进行的建造过程。     MM超级爱听的就是“我爱你”这句话了,见到不同地方的MM,要能够用她们的方言跟她这句话哦,我有一个多种语言翻译机,上面每种语言都有一个按键,见到MM我只要按对应的键,它就能够用相应的语言出“我爱你”这句话了,国外的MM也可以轻松搞掂,这就是我的“我爱你”builder。(这一定比美军在伊拉克用的翻译机好卖)   5. PROTOTYPE 原型模式   原型模式允许动态的增加或减少产品类,产品类不需要非得有任何事先确定的等级结构,原始模型模式适用于任何的等级结构。缺点是每一个类都必须配备一个克隆方法。     跟MM用QQ聊天,一定要些深情的话语了,我搜集了好多肉麻的情话,需要时只要copy出来放到QQ里面就行了,这就是我的情话prototype了。 原型模式:通过给出一个原型对象来指明所要创建的对象的类型,然后用复制这个原型对象的方法创建出更多同类型的对象。   6. ADAPTER 适配器模式   适配器(变压器)模式:把一个类的接口变换成客户端所期待的另一种接口,从而使原本因接口原因不匹配而无法一起工作的两个类能够一起工作。适配类可以根据参数返还一个合适的实例给客户端。     在朋友聚上碰到了一个美女Sarah,从拉斯维加斯来的,可我不粤语,她不普通话,只好求助于我的朋友kent了,他作为我和Sarah之间的Adapter,让我和Sarah可以相互交谈了(也不知道他耍我)。   7. BRIDGE 桥梁模式   桥梁模式:将抽象化与实现化脱耦,使得二者可以独立的变化,也就是将他们之间的强关联变成弱关联,也就是指在一个软件系统的抽象化和实现化之间使用组合/聚合关系而不是继承关系,从而使两者可以独立的变化。     早上碰到MM,要早上好,晚上碰到MM,要晚上好;碰到MM穿了件新衣服,要你的衣服好漂亮哦,碰到MM新做的发型,要你的头发好漂亮哦。不要问我“早上碰到MM新做了个发型怎么”这种问题,自己用BRIDGE组合一下不就行了。   8. COMPOSITE 合成模式   合成模式:合成模式将对象组织到树结构中,可以用来描述整体与部分的关系。合成模式就是一个处理对象的树结构的模式。合成模式把部分与整体的关系用树结构表示出来。合成模式使得客户端把一个个单独的成分对象和由他们复合而成的合成对象同等看待。     Mary今天过生日。“我过生日,你要送我一件礼物。”“嗯,好吧,去商店,你自己挑。”“这件T恤挺漂亮,买,这条裙子好看,买,这个包也不错,买。”“喂,买了三件了呀,我只答应送一件礼物的哦。”“什么呀,T恤加裙子加包包,正好配成一套呀,小姐,麻烦你包起来。”“……”,MM都用Composite模式了,你了没有?   9. DECORATOR 装饰模式   装饰模式:装饰模式以对客户端透明的方式扩展对象的功能,是继承关系的一个替代方案,提供比继承更多的灵活性。动态给一个对象增加功能,这些功能可以再动态的撤消。增加由一些基本功能的排列组合而产生的非常大量的功能。     Mary过完轮到Sarly过生日,还是不要叫她自己挑了,不然这个月伙食费肯定玩完,拿出我去年在华山顶上照的照片,在背面写上“较好的的礼物,就是爱你的Fita”,再到街上礼品店买了个像框(卖礼品的MM也很漂亮哦),再找隔壁搞美术设计的Mike设计了一个漂亮的盒子装起来……,我们都是Decorator,最终都在修饰我这个人呀,怎么样,看懂了吗?   10. FACADE 门面(外观)模式   门面模式:外部与一个子系统的通信必须通过一个统一的门面对象进行。门面模式提供一个高层次的接口,使得子系统更易于使用。每一个子系统只有一个门面类,而且此门面类只有一个实例,也就是它是一个单例模式。但整个系统可以有多个门面类。     我有一个专业的Nikon相机,我就喜欢自己手动调光圈、快门,这样照出来的照片才专业,但MM可不懂这些,教了半天也不。幸好相机有Facade设计模式,把相机调整到自动档,只要对准目标按快门就行了,一切由相机自动调整,这样MM也可以用这个相机给我拍张照片了。   11. FLYWEIGHT 享元模式   享元模式:FLYWEIGHT在拳击比赛中指最轻量级。享元模式以共享的方式高效的支持大量的细粒度对象。享元模式能做到共享的关键是区分内蕴状态和外蕴状态。内蕴状态存储在享元内部,不随环境的改变而有所不同。外蕴状态是随环境的改变而改变的。外蕴状态不能影响内蕴状态,它们是相互独立的。将可以共享的状态和不可以共享的状态从常规类中区分开来,将不可以共享的状态从类里剔除出去。客户端不可以直接创建被共享的对象,而应当使用一个工厂对象负责创建被共享的对象。享元模式大幅度的降低内存中对象的数量。     每天跟MM发短信,手指都累死了,最近买了个新手机,可以把一些常用的句子存在手机里,要用的时候,直接拿出来,在前面加上MM的名字就可以发送了,再不用一个字一个字敲了。共享的句子就是Flyweight,MM的名字就是提取出来的外部特征,根据上下文情况使用。   12. PROXY 代理模式   代理模式:代理模式给某一个对象提供一个代理对象,并由代理对象控制对源对象的引用。代理就是一个人或一个机构代表另一个人或者一个机构采取行动。某些情况下,客户不想或者不能够直接引用一个对象,代理对象可以在客户和目标对象直接起到中介的作用。客户端分辨不出代理主题对象与真实主题对象。代理模式可以并不知道真正的被代理对象,而仅仅持有一个被代理对象的接口,这时候代理对象不能够创建被代理对象,被代理对象必须有系统的其他角色代为创建并传入。     跟MM在网上聊天,一开头总是“hi,你好”,“你从哪儿来呀?”“你多大了?”“身高多少呀?”这些话,真烦人,写个程序做为我的Proxy吧,凡是接收到这些话都设置好了自己的回答,接收到其他的话时再通知我回答,怎么样,酷吧。   13. CHAIN OF RESPONSIBLEITY 责任链模式   责任链模式:在责任链模式中,很多对象由每一个对象对其下家的引用而接起来形成一条链。请求在这个链上传递,直到链上的某一个对象决定处理此请求。客户并不知道链上的哪一个对象最终处理这个请求,系统可以在不影响客户端的情况下动态的重新组织链和分配责任。处理者有两个选择:承担责任或者把责任推给下家。一个请求可以最终不被任何接收端对象所接受。     晚上去上英语课,为了好开溜坐到了然后一排,哇,前面坐了好几个漂亮的MM哎,找张纸条,写上“Hi,可以做我的女朋友吗?如果不愿意请向前传”,纸条就一个接一个的传上去了,糟糕,传到第一排的MM把纸条传给老师了,听是个老一手女呀,快跑!   14. COMMAND 命令模式   命令模式:命令模式把一个请求或者操作封装到一个对象中。命令模式把发出命令的责任和执行命令的责任分割开,委派给不同的对象。命令模式允许请求的一方和发送的一方独立开来,使得请求的一方不必知道接收请求的一方的接口,更不必知道请求是怎么被接收,以及操作是否执行,何时被执行以及是怎么被执行的。系统支持命令的撤消。     俺有一个MM家里管得特别严,没法见面,只好借助于她弟弟在我们俩之间传送信息,她对我有什么指示,就写一张纸条让她弟弟带给我。这不,她弟弟又传送过来一个COMMAND,为了感谢他,我请他吃了碗杂酱面,哪知道他:“我同时给我姐姐三个男朋友送COMMAND,就数你最小气,才请我吃面。”   15. INTERPRETER 解释器模式   解释器模式:给定一个语言后,解释器模式可以定义出其文法的一种表示,并同时提供一个解释器。客户端可以使用这个解释器来解释这个语言中的句子。解释器模式将描述怎样在有了一个简单的文法后,使用模式设计解释这些语句。在解释器模式里面提到的语言是指任何解释器对象能够解释的任何组合。在解释器模式中需要定义一个代表文法的命令类的等级结构,也就是一系列的组合规则。每一个命令对象都有一个解释方法,代表对命令对象的解释。命令对象的等级结构中的对象的任何排列组合都是一个语言。     俺有一个《泡MM真经》,上面有各种泡MM的攻略,比如去吃西餐的步骤、去看电影的方法等等,跟MM约时,只要做一个Interpreter,照着上面的脚本执行就可以了。   16. ITERATOR 迭代子模式   迭代子模式:迭代子模式可以顺序访问一个聚集中的元素而不必暴露聚集的内部表象。多个对象聚在一起形成的总体称之为聚集,聚集对象是能够包容一组对象的容器对象。迭代子模式将迭代逻辑封装到一个独立的子对象中,从而与聚集本身隔开。迭代子模式简化了聚集的界面。每一个聚集对象都可以有一个或一个以上的迭代子对象,每一个迭代子的迭代状态可以是彼此独立的。迭代算法可以独立于聚集角色变化。     我爱上了Mary,不顾一切的向她求婚。Mary:“想要我跟你结婚,得答应我的条件” 我:“什么条件我都答应,你吧” Mary:“我看上了那个一克拉的钻石” 我:“我买,我买,还有吗?” Mary:“我看上了湖边的那栋别墅” 我:“我买,我买,还有吗?” Mary:“我看上那辆法拉利跑车” 我脑袋嗡的一声,坐在椅子上,一咬牙:“我买,我买,还有吗?” ……   17. MEDIATOR 调停者模式   调停者模式:调停者模式包装了一系列对象相互作用的方式,使得这些对象不必相互明显作用。从而使他们可以松散偶合。当某些对象之间的作用发生改变时,不立即影响其他的一些对象之间的作用。保证这些作用可以彼此独立的变化。调停者模式将多对多的相互作用转化为一对多的相互作用。调停者模式将对象的行为和协作抽象化,把对象在小尺度的行为上与其他对象的相互作用分开处理。     四个MM打麻将,相互之间谁应该给谁多少钱算不清楚了,幸亏当时我在旁边,按照各自的筹码数算钱,赚了钱的从我这里拿,赔了钱的也付给我,一切就OK啦,俺得到了四个MM的电话。   18. MEMENTO 备忘录模式   备忘录模式:备忘录对象是一个用来存储另外一个对象内部状态的快照的对象。备忘录模式的用意是在不破坏封装的条件下,将一个对象的状态捉住,并外部化,存储起来,从而可以在将来合适的时候把这个对象还原到存储起来的状态。     同时跟几个MM聊天时,一定要记清楚刚才跟MM了些什么话,不然MM发现了不高兴的哦,幸亏我有个备忘录,刚才与哪个MM了什么话我都拷贝一份放到备忘录里面保存,这样可以随时察看以前的记录啦。   19. OBSERVER 观察者模式   观察者模式:观察者模式定义了一种一队多的依赖关系,让多个观察者对象同时监听某一个主题对象。这个主题对象在状态上发生变化时,通知所有观察者对象,使他们能够自动更新自己。     想知道咱们公司**MM情报吗?加入公司的MM情报邮件组就行了,tom负责搜集情报,他发现的新情报不用一个一个通知我们,直接发布给邮件组,我们作为订阅者(观察者)就可以及时收到情报啦。   20. STATE 状态模式   状态模式:状态模式允许一个对象在其内部状态改变的时候改变行为。这个对象看上去象是改变了它的类一样。状态模式把所研究的对象的行为包装在不同的状态对象里,每一个状态对象都属于一个抽象状态类的一个子类。状态模式的意图是让一个对象在其内部状态改变的时候,其行为也随之改变。状态模式需要对每一个系统可能取得的状态创立一个状态类的子类。当系统的状态变化时,系统便改变所选的子类。     跟MM交往时,一定要注意她的状态哦,在不同的状态时她的行为有不同,比如你约她今天晚上去看电影,对你没兴趣的MM就“有事情啦”,对你不讨厌但还没喜欢上的MM就“好啊,不过可以带上我同事么?”,已经喜欢上你的MM就“几点钟?看完电影再去泡吧怎么样?”,当然你看电影过程中表现良好的话,也可以把MM的状态从不讨厌不喜欢变成喜欢哦。   21. STRATEGY 策略模式   策略模式:策略模式针对一组算法,将每一个算法封装到具有共同接口的独立的类中,从而使得它们可以相互替换。策略模式使得算法可以在不影响到客户端的情况下发生变化。策略模把行为和环境分开。环境类负责维持和查询行为类,各种算法在具体的策略类中提供。由于算法和环境独立开来,算法的增减,修改都不影响到环境和客户端。     跟不同类型的MM约,要用不同的策略,有的请电影比较好,有的则去吃小吃效果不错,有的去海边浪漫最合适,单目的都是为了得到MM的芳心,我的追MM锦囊中有好多Strategy哦。   22. TEMPLATE METHOD 模板模式   模板方法模式:模板方法模式准备一个抽象类,将部分逻辑以具体方法以及具体构造子的形式实现,然后声明一些抽象方法来迫使子类实现剩余的逻辑。不同的子类可以以不同的方式实现这些抽象方法,从而对剩余的逻辑有不同的实现。先制定一个珠峰逻辑框架,而将逻辑的细节留给具体的子类去实现。     看过《如何服女生上床》这部经典文章吗?女生从认识到上床的不变的步骤分为巧遇、打破僵局、展开追求、接吻、前戏、动手、爱抚、进去八大步骤(Template method),但每个步骤针对不同的情况,都有不一样的做法,这就要看你随机应变啦(具体实现)。   23. VISITOR 访问者模式   访问者模式:访问者模式的目的是封装一些施加于某种数据结构元素之上的操作。一旦这些操作需要修改的话,接受这个操作的数据结构可以保持不变。访问者模式适用于数据结构相对未定的系统,它把数据结构和作用于结构上的操作之间的耦合解脱开,使得操作集合可以相对自由的演化。访问者模式使得增加新的操作变的很容易,就是增加一个新的访问者类。访问者模式将有关的行为集中到一个访问者对象中,而不是分散到一个个的节点类中。当使用访问者模式时,要将尽可能多的对象浏览逻辑放在访问者类中,而不是放到它的子类中。访问者模式可以跨过几个类的等级结构访问属于不同的等级结构的成员类。     情人节到了,要给每个MM送一束鲜花和一张卡片,可是每个MM送的花都要针对她个人的特点,每张卡片也要根据个人的特点来挑,我一个人哪搞得清楚,还是找花店老板和礼品店老板做一下Visitor,让花店老板根据MM的特点选一束花,让礼品店老板也根据每个人特点选一张卡,这样就轻松多了。 
为什么区块链必须是高并发的? 1. 摩尔定律早已结束目前,提高并发性是解决人类计算能力的主要方向了。但是并发的编程模型一直受到来自上下两方的压力。2000年开始之际,人们已经意识到摩尔定律失效了。你不太可能期待着今年写的C代码在明年的时候能够被更快的处理器运行了。因为处理器性能的提升主要是通过堆积更多的core来完成。所以为了编写更快的代码,你要做的是编写并发式的程序,同时使用更多的核、更多的CPU、更多的机器。对于并发式的编程模型这就是来自于下方的压力。当今的主流商业应用软件都是跑在web端的,7乘24小时百万级以上的并发访问。人们已经无法想象一个运行在桌面的单机程序实现同样的商业价值。对于编程模型来,这是来自于上方的压力。所以当我们谈论区块链时,我们需要明白支持并发性才能满足市场的需求。2. 线程模型并不理想线程模型是上世纪90年代提出的并发模型,线程模型广泛应用在Java虚拟机、CLR、.net虚拟机中,甚至应用于Erlang这样更高级的系统。线程模型失败的地方在于如果你在读一段Java或C sharp代码,你无法明白有多少个线程在里面。我们可以讨论并行性和并发性,也可以讨论并发式和分步式,前提是我们必须搞清这几个概念。并行性指同步进行的多项活动之间并不共享信息。就像一条八车道的公路,根本没有换道,那就是并行。当你开始允许换道时,不同的活动和线程之间出现交互,那就是并发。分布式就是把每一笔交易想像成一辆车,换道就是切换到不同的处理器上。分布式必然需要面对故障模式,如果允许单独某个任务失败,就带来了本地(local)的概念。线程有不同的概念,包括有操作系统线程和cpu内核的物理线程等等。我谈论的是虚拟机上提供并发性的编程模型。线程模型的问题是本质上在编程语言的语义层面并没有提供并发性的支持。我用语言集成查询作为一个例子,证明语言集成将最终胜出。语言集成查询开始于微软的函数式编程大牛Eric Meyer。数据存储的两个方法是:1,提供一个支持数据存储的库;2,提供一个查询的语言特性。在第一种情况下,并没有类型系统(type system)帮助你对查询进行语义检查。在后一种情况下,类型系统和编译器参与检查确保查询处于良好状态并且不中断。在过去的十五年中,语言集成查询已经是最热门的话题之一。所以时间将证明,语言整合的方法稳步胜出。回到并发的话题,采用库的方法就是线程模式的思路。在语义层面的扩展就是Rholang、 Pict 或者Vim等移动进程演算(mobile process calculi )的思路。type system保证了你在读一段Rholang程序时,能够看到有多少个进程在进行。同样的,如果你采用 pi calculus 或者 ambient calculus也可以具有同样的优势。3. DAO事件其实是一个并发问题并发性成为一种语法现象。因为它是语法,是可以对代码进行分析并检查各种并发属性的语法。一个非常好的示例是竞争条件(race condition):两个事件是否有可能以任意顺序发生?DAO事件其实是一个并发问题,是竞争条件。如果有对应的语言表示,就可以通过语法分析(也称为静态分析),捕获这些错误。即使是熟悉并发问题的老程序员,仍然不时地搞错,例如用餐哲学家(dining philosophers)或其他类型的问题,所在为并发编写算法是非常困难的。当我在八十年代末和九十年代初期在Rosette工作时,我注意到即使使用非常强大的编程语言,并发编程也是非常困难的事情。不幸的是编程理论停止了二三十年,市场好像卡住了。我惊诧于Javascript一直统治着浏览器平台。我计划开发一个基于Rholang的浏览器语言,使用Rholang从头编写浏览器。4.现在的区块链都错了大多数交易是孤立不相关的。大多数人的财务状况都是彼此分开的。当你去喝咖啡时,地球另一面的人在买菜,你们的交易不相关,在区块链世界中,这一点非常重要。如果我们必须对这些交易进行系列化,我们就走进了死胡同。所有的交易都必须经过一个虚拟机。如果那个虚拟机是顺序的(sequential),Transaction将不得不按线性排列,这正是以太坊虚拟机的模式。在这种情况下,无论是DAG还是区块,那都无所谓了。在区块链上使用序列化模型时,不可能有语言层面的并发的显式表示。因此无法使用静态分析来获得并发行为,并发都隐藏在幕后。这就像一个干净和纯粹的函数式语言和Java之间的区别。使用与lambda演算接近的函数式语言,你所看到的就是你所获得的。所有执行实际上都在代码中。而对于Java来,程序中存在着一堆隐藏的状态:堆栈、线程数以及类似的东西都在代码中。 

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