设计模式-外观模式

外观模式分析

外观模式隐藏了系统的复杂性,并向客户端提供了一个可以访问系统的接口。为子系统中的一组接口提供了一个统一的访问接口,这个接口使得子系统更容易被访问或者使用。

类图示例

在这里插入图片描述

代码示例

//外观模式
public class FacadeModule {

    interface Parts{
        void start();
        void shutDown();
    }
    static class CPU implements Parts{

        @Override
        public void start() {
            System.out.println("cpu start");
        }

        @Override
        public void shutDown() {
            System.out.println("cpu shutdown");
        }
    }

    static class Memory implements Parts{

        @Override
        public void start() {
            System.out.println("memory start");
        }

        @Override
        public void shutDown() {
            System.out.println("memory shutdown");
        }
    }

    static class Disk implements Parts{

        @Override
        public void start() {
            System.out.println("disk start");
        }

        @Override
        public void shutDown() {
            System.out.println("disk shutdown");
        }
    }


    static class ComputerFacade implements Parts{

        Memory memory;
        Disk disk;
        CPU cpu;
        public ComputerFacade() {
            memory = new Memory();
            disk = new Disk();
            cpu = new CPU();
        }

        @Override
        public void start() {
            cpu.start();
            disk.start();
            memory.start();
        }

        @Override
        public void shutDown() {
            cpu.shutDown();
            disk.shutDown();
            memory.shutDown();
        }
    }


    public static void main(String[] args){
        ComputerFacade computer = new ComputerFacade();

        computer.start();
        computer.shutDown();
    }
}

优点:

  1. 使得客户端和子系统之间解耦,让子系统内部的模块功能更容易扩展和维护;
  2. 客户端根本不需要知道子系统内部的实现,或者根本不需要知道子系统内部的构成,它只需要跟Facade类交互即可。
  3. 有些方法是对系统外的,有些方法是系统内部相互交互的使用的。子系统把那些暴露给外部的功能集中到门面中,这样就可以实现客户端的使用,很好的隐藏了子系统内部的细节。
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本文以电动汽车销售策略为研究对象,综合运用层次分析法、决策树、皮尔逊相关性分析、BP神经网络及粒子群优化等多种方法,深入探讨了影响目标客户购买电动汽车的因素及相应的销售策略。研究结果显示,客户对合资品牌电动汽车的满意度为78.0887,对自主品牌的满意度为77.7654,对新势力品牌的满意度为77.0078。此外,研究还发现电池性能、经济性、城市居住年限、居住区域、工作单位、职务、家庭年收入、个人年收入、家庭可支配收入、房贷占比、车贷占比等因素对电动汽车销量存在显著影响。通过BP神经网络对目标客户的购买意愿进行预测,其预测数据拟合程度超过80%,且与真实情况高度接近。基于研究结果,本文为销售部门提出了提高销量的建议,包括精准定位尚未购买电动汽车的目标客户群体,制定并实施更具针对性的销售策略,在服务难度提升不超过5%的前提下,选择实施最具可行性和针对性的销售方案。 在研究过程中,层次分析法被用于对目标客户购买电动汽车的影响因素进行系统分析与评价;决策树模型则用于对缺失数据进行预测填充,以确保数据的完整性和准确性;BP神经网络用于预测目标客户的购买意愿,并对其预测效果进行评估;粒子群优化算法对BP神经网络模型进行优化,有效提升了模型的稳定性和预测能力;皮尔逊相关性分析用于探究不同因素与购买意愿之间的相关性。通过这些方法的综合运用,本文不仅揭示了影响电动汽车销量的关键因素,还为销售策略的优化提供了科学依据。
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