Программа имитирует сценарий, описанный в разделе учебника поключевым значениям весов.: Класс<texture>управляет некоторыми текстурами, отображающими данные, хранящиеся в файле, местоположение которого указано в момент построения. Программа обрабатывает большое количество объектов этого класса, инкапсулируя их в мухоловки с ключевым значением, закодированные именем файла. Обратите внимание, что выполнение программы не приводит к дополнительным конструкциям или копиям объектов типа<texture>, за исключением тех, которые абсолютно необходимы.
Композитная схема проектированиявращается вокруг идеи о том, что структура данных дерева может быть легко построена и обработана путем определения типа узла дерева полиморфно, так что либо является листовым узлом, либо содержит список указателей на их дочерние узлы. Таким образом, дерево представляет собой ту же сущность, что и его корневой узел, что позволяет использовать очень простые рекурсивные алгоритмы обработки деревьев. Большие композитные деревья, имеющие высокую степень дупликации узлов и поддеревьев (как, например, те, которые генерируются при разборе компьютерной программы), являются естественными для идиомы мухоловки: простое превращение типа узла в мухоловку автоматически имеет дело с дупликацией на уровне узла и поддеревьев.
Примерная программа анализирует Lisp-подобные списки формы<(a1... an)>, где каждая<ai>является терминальной строкой или списком. Структура парсированных данных представляет собой составной тип, определяемый с помощью Boost. Вес полёта в сочетании с рекурсивными установкамиBoost.Variant. Итак, учитывая список
Классическим примером применения шаблона flyweight является текстовый процессор, который обрабатывает символы с богатой информацией форматирования, такой как тип шрифта, размер, цвет и специальные параметры (смелость, курсив и т. Д.). Кодирование информации форматирования каждого символа занимает значительное пространство, но, учитывая высокую степень повторения, характерную для документа, поддержание форматированных символов в качестве объектов с массой тела резко снижает потребление памяти.
Пример программы анализирует, манипулирует и хранит HTML-документы, следуя методам представления на основе веса. Учитывая иерархический характер разметки HTML, грубое приближение к вариантам форматирования данного символа заключается в том, чтобы приравнять их к стеку контекстов тегов, к которым принадлежит символ, как показано на рисунке.
Fig. 1: Formatting contexts of characters in an HTML document.
HTML-документы затем анализируются как массивы (символ, формат) пар, где формат является контекстом тега, как описано выше. О очень высокой степени избыточности в форматировании информации заботится использование Boost. Весом. Это представление, основанное на символах, позволяет легко манипулировать документом: перенос и удаление частей текста являются тривиальными операциями. Например, программа переворачивает текст, занимающий центральную часть документа. Сохранение результата в HTML сводится к прохождению массива отформатированных символов и испусканию открывающих / закрывающих тегов HTML по мере изменения контекста соседних символов.
Мемоизация— это метод оптимизации, состоящий в кэшировании результатов вычислений для последующего повторного использования; это может значительно улучшить производительность при вычислении рекурсивных числовых функций, например.Ключевое значение flyweightsможет быть использовано для реализации запоминания для числовой функцииfпутем моделирования запоминания функции в качестве значения типа<flyweight<key_value<int,compute_f> >>, где<compute_f>является типом, который выполняет вычислениеfnу его<compute_f::compute_f(int)>конструктора. Например, числаФибоначчиможно вычислить с помощью таких заметок:
Политика<no_tracking>используется таким образом, чтобы мемуированные вычисления сохранялись для будущего использования во всей программе. Предоставленная программа развивает этот пример в полном объеме.
Если<T>является сериализуемым (с использованиемBoost.Serialization),<flyweight<T>>также автоматически сериализуется. Примерная программа выполняет следующие две дополнительные процедуры:
Прочитайте текстовый файл [< [16] >] и сохраните запись в файле.
< [18] >[скрыто] и [скрыто] [скрыто] [скрыто].
Если вы визуально проверите содержимое любого из сгенерированных файлов сериализации, вы можете заметить, что ни одно слово не появляется дважды. Flyweight реализует некоторые внутренние механизмы, которые избегают дублирования выходной информации при сохранении равных<flyweight>объектов.Прочитайте текстовый файл какstd::vector<flyweight<std::string> >и сохраните структуру в файл сериализации.
Загрузитеstd::vector<flyweight<std::string> >из файла сериализации и запишите его в виде текстового файла.
If you visually inspect the contents of any of the generated serialization files
you can notice that no word appears twice; Boost.Flyweight implements some internal
machinery that avoids duplicating output information when saving equal
flyweight objects.
[ORIG_END] -->
Эта программа измеряет временные и пространственные характеристики простого типа строки по сравнению с несколькими по-разному сконфигурированными<flyweight>инстанциями, используемыми в обычной задаче, связанной с разбором файла и выполнением некоторых манипуляций с разборным текстом. Потребление памяти вычисляется путем использования соответствующих компонентов (сам тип струны, заводы по производству веса и т. Д.) с пользовательскими распределителями, которые отслеживают запрашиваемые распределения и распределения. Программа была использована для получения экспериментальных результатов, приведенных в разделепроизводительности.
Пример показывает, как писать и использовать пользовательский фабричный класс. Эта «словесная» фабрика выдает сообщения, отслеживающие вызовы ее публичного интерфейса. Flyweight, помогая пользователю визуализировать шаблоны использования.
