图形图像算法中必须要了解的设计模式(2)

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发布于 2018-07-26 10:51:22

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图形图像算法中必须要了解的设计模式(2)

AI越来越火热，人工智能已然成风！而人工智能最重要是各种算法，因此机器学习越来越受到追捧，算法越来越被重视。

作为一个算法的研究者，写出一手高级算法当然是令人兴奋的一件事！但你是否有时会有这种感觉：

写的算法很难通用于所有的数据类型！每来一个新类型的数据，又得改一下算法，或新加一个方法来支持这种类型。
有时候多个算法需要灵活组合，甚至每个算法的顺序不一样都会产生不一样的效果；每一种组合都要为其构建一个新算法，即累又麻烦。
算法越来越多，自建的算法库也越来越庞大而难于管理；

这个时候，让你的算法具有更好通用性、拓展性就显得极为重要！因此，你必须要掌握几个重要的设计模式来解决这些问题。今天介绍一种在算法领域中应用最广泛的设计模式——策略模式。

策略模式

定义一系列算法，将每个算法都封装起来，并且使他们之间可以相互替换。策略模式使算法可以独立于使用它的用户而变化。

策略模式是对算法、规则的一种封装。它具有以下的优点：

算法（规则）可自由地切换。
避免使用多重条件判断。
方便拓展和增加新的算法（规则）。

应用案例

假设有这样一个应用场景：

有一Person类，有年龄(age),体重(weight),身高(height)三个属性。现要对Person的一组对象进行排序，但并没有确定根据什么规则来排序，有时需要根据年龄进行排序，有时需要根据身高进行排序，有时可能是根据身高和体重的综合情况来排序，还有可能……

通过对这个应用场景进行分析，我们会发现，这里需要有多种排序算法，而且需要动态地在这几种算法中进行选择，在未来可能还会添加一新的排序规则……

怎样让我们的排序算法更加的灵活，以适应各种各样的排序规则呢？这里我们就要用到策略模式。来，我们一起看一下具体的代码实现吧。

源码示例：

class Person:
    "人类"

    def __init__(self, name, age, weight, height):
        self.name = name
        self.age = age
        self.weight = weight
        self.height = height

    def showMysef(self):
        print(self.name + " " + str(self.age) + " years old, " + str(self.weight) + "kg, " + str(self.height) + "m.")

class ICompare:
    "比较算法"

    def comparable(self, person1, person2):
        "person1 > person2 返回值>0，person1 == person2 返回0， person1 < person2 返回值小于0"
        pass


class CompareByAge(ICompare):
    "通过年龄排序"

    def comparable(self, person1, person2):
        return person1.age - person2.age

class CompareByHeight(ICompare):
    "通过身高进行排序"

    def comparable(self, person1, person2):
        return person1.height - person2.height

class SortPerson:
    "Person的排序类"

    def __init__(self, compare):
        self.__compare = compare

    def sort(self, personList):
        "排序算法，这里采用最简单的冒泡排序"
        n = len(personList)
        for i in range(0, n-1):
            for j in range(0, n-i-1):
                if(self.__compare.comparable(personList[j], personList[j+1]) > 0):
                    tmp = personList[j]
                    personList[j] = personList[j+1]
                    personList[j+1] = tmp
            j += 1
        i += 1

测试代码：

def testSortPerson():
    personList = [
        Person("Tony", 2, 54.5, 0.82),
        Person("Jack", 31, 74.5, 1.80),
        Person("Nick", 54, 44.5, 1.59),
        Person("Eric", 23, 62.0, 1.78),
        Person("Helen", 16, 45.7, 1.60)
    ]
    sorter0 = SortPerson(CompareByAge())
    sorter0.sort(personList)
    print("根据年龄进行排序后的结果：")
    for person in personList:
        person.showMysef()
    print()

    sorter1 = SortPerson(CompareByHeight())
    sorter1.sort(personList)
    print("根据身高进行排序后的结果：")
    for person in personList:
        person.showMysef()

输出结果：

根据年龄进行排序后的结果：
Tony 2 years old, 54.5kg, 0.82m.
Helen 16 years old, 45.7kg, 1.6m.
Eric 23 years old, 62.0kg, 1.78m.
Jack 31 years old, 74.5kg, 1.8m.
Nick 54 years old, 44.5kg, 1.59m.

根据身高进行排序后的结果：
Tony 2 years old, 54.5kg, 0.82m.
Nick 54 years old, 44.5kg, 1.59m.
Helen 16 years old, 45.7kg, 1.6m.
Eric 23 years old, 62.0kg, 1.78m.
Jack 31 years old, 74.5kg, 1.8m.

看到这，一些熟悉Python的同学肯定要吐槽了！Python是一个简洁明了的语言，使用十几行代码就能解决的问题(如下面的实现代码)，为什么要写上面这一大堆的东西。

from operator import itemgetter,attrgetter
def testPersonListInPython():
    "用Python的方式对Person进行排序"

    personList = [
        Person("Tony", 2, 54.5, 0.82),
        Person("Jack", 31, 74.5, 1.80),
        Person("Nick", 54, 44.5, 1.59),
        Person("Eric", 23, 62.0, 1.78),
        Person("Helen", 16, 45.7, 1.60)
    ]

    # 使用使用operator模块根据年龄进行排序
    print("根据年龄进行排序后的结果：")
    sortedPerons = sorted(personList, key = attrgetter('age'))
    for person in sortedPerons:
        person.showMysef()
    print()

    print("根据身高进行排序后的结果：")
    sortedPerons1 = sorted(personList, key=attrgetter('height'))
    for person in sortedPerons1:
        person.showMysef()

输出的结果和上面是一模一样的，这里不再赘述。

能提出这个问题，说明你一定是带着思考在阅读！之所以还要这么写，出于以下几个原因：

设计模式是一种编译思想，他和语言没有强关联，应当适用于所有面向对象的语言。Python因为语言本身的灵活性和良好的封装性，使得其自带了很多的功能，而其他语言并没有这样的功能。也许你的算法就是用C++或者Java来写的呢！为了让熟悉其他语言的人也能看懂，这里使用了最接近面向对象思维的方式进行实现(即使你熟悉Python也可通过他来学习一种新的思维方式)。
使用Python语言本身的特性，还是难以实现一些特殊的需求，如要根据身高和体重的综合情况来排序(身高和体重的权重分别是0.6和0.4)。用策略模式就可以很方便地实现，只需要增加一个CompareByHeightAndWeight的策略类就可以，如下面代码：

class CompareByHeightAndWeight(ICompare):
    "根据身高和体重的综合情况来排序(身高和体重的权重分别是0.6和0.4)"

    def comparable(self, person1, person2):
        value1 = person1.height * 0.6 + person1.weight * 0.4
        value2 = person2.height * 0.6 + person2.weight * 0.4
        return value1 - value2

使用策略模式能让我们写的算法适用于各种规则和各种对象类型，极大地提高了算法的灵活性和拓展性。

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原始发表：2018-07-06，如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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