Категория сложности объекта проектирования как определить: Категория сложности объекта строительства в России

Определение геотехнической категории сложности строительств

Очевидно, что высокое качество проектирования и строительства сооружений может быть обеспечено лишь при выполнении полного объема инженерных изысканий – инженерно-геологических, инженерно-геодезических, а в условиях плотной городской застройки, либо при реконструкции – при тщательном обследовании сооружений, примыкающих к проектируемому объекту для выбора безопасного проектного решения и методов производства работ. В процессе строительства кроме общепринятого авторского надзора необходимо вести контроль состояния существующей застройки – определение дополнительных осадок, наблюдения за раскрытием трещин, контроль параметров колебаний конструкций и т.п. Учитывая, что стоимость предварительных исследований достаточно велика (хотя, как правило, не соизмерима с расходами по ликвидации последствий непродуманных решений, которые могут представлять собой аварийную ситуацию), требуется в каждом конкретном случае определять необходимый и достаточный объем работ.

Попыткой такой регламентации является установление категории геотехнической сложности сооружения и соответствующего ей объема предварительных изыскательских работ и наблюдений в процессе строительства, позволяющих корректировать проектные решения и способы производства работ.

В единых Европейских нормах (EUROCODE 7. Geotechnicks) сложность строительства оценивается по 3 категориям. Категория в общем случае определяется в зависимости от вида сооружения, действующих нагрузок и объемов сооружения, что сближает эту классификацию с принятыми в СНиП 2.01.07-85 делением зданий по классу ответственности по назначению зданий. Согласно упомянутой классификации СНиП к I классу относятся здания особо важного значения, такие как ТЭЦ, АЭС и т.п., к III классу – имеющие ограниченное значение – склады сельхозпродуктов, временных сооружений и т.

п. – а ко II – все остальные.

Проведенное деление указывает лишь на опасность или социальную значимость аварии сооружения и не учитывает природных условий и степени урбанизации окружающей среды. Требования к глубине предварительных изысканий, проектным и производственным решениям не выставляются. В Европейских нормах в зависимости от принятой категории сооружения регламентируется объем работ на каждом этапе строительного процесса – от изысканий и проектирования до производства работ. Следует отметить, что кроме относящейся к 3 категории “экскавации в сложных условиях, особенно в городах” в Европейских нормах отсутствует упоминание о возможном влиянии нового строительства на окружающую застройку, а о влиянии сложных инженерно-геологических условий свидетельствует лишь упоминание о “зданиях на структурно-неустойчивых или набухающих грунтах”.

Существенным вкладом в развитие отечественных норм стали изданные в 1998 г. Московские городские строительные кормы по основаниям, фундаментам и подземным сооружениям (МГСН 2.07-97).

В этих нормах впервые в российской практике вводится понятие геотехнической категории. Категория оценивается не только в зависимости от класса ответственности здания, но от степени сложности инженерно-геологических условий. К сожалению, при определении категории не учитывается состояние окружающей застройки.

Представляется наиболее целесообразным оценивать сложность геотехнической категории по комплексу параметров, которые можно разделить на 3 группы. Первая – традиционно (по СНиП 2.01.07-85) оцениваемая категорией нового строительства (или реконструируемого сооружения), вторая – техническим состоянием окружающей застройки либо самого объекта в случае его реконструкции. Последнее может быть оценено, например, по ВСН 490-87 (Проектирование и устройство свайных фундаментов и шпунтовых ограждений в условиях реконструкции промышленных предприятий и городской застройки), где в зависимости от видов дефектов конструкций для зданий различного типа выделена категория по состоянию. Симптоматично, что именно в нормативном документе, посвященном устройству свай и шпунта, приведена наиболее полная классификация дефектов сооружений. В 50-х годах забивка свай в нашем городе привела к многочисленным повреждениям зданий, вследствие чего на основании печального опыта была выявлена зона, в пределах которой сваебойные работы не допускаются – то есть выявлена зона риска для таких работ.

К сожалению, недопустимые деформации развиваются и вследствие выполнения других видов работ и применения непрдуманных проектных решений. Так для условий нашего города, многие здания которого возведены на слабых грунтах или их основание ослаблено с течением времени, аварийная ситуация развивается и при устройстве буровых свай и свай вдавливания, и при возведении зданий–встроек на естественном основании. Таким образом, для прогнозирования последствий реализации того или иного проектного решения необходима 3-я группа параметров, с помощью которых можно выявить зону риска (то есть зону, в пределах которой возможно воздействие того или иного техногенного фактора) и степень и этого воздействия (степень риска). Вариант классификации сложности геотехнической ситуации в зависимости от комплекса признаков сложности возводимого объекта, состояния окружающей городской среды и категории риска представлен на схеме. По каждой группе признаков определяется категория и по их сочетанию определяется геотехническая категория объекта строительства или реконструкции.

Схема определения геотехнической категории сложности реконструкции и нового строительства в условиях городской застройки:

х – категория технического состояния окружающей застройки; – категория риска; – категория ответственности объекта строительства или категория технического состояния объекта реконструкции

К геотехнической категории I следует отнести:

· реконструкцию здания без увеличения нагрузок на основание и изменения статических условий работы основания (без устройства новых фундаментов, углубления существующих подвалов и т.д.) при условии, что техническое состояние здания оценивается категорией 1;

· новое строительство зданий и сооружений, инженерных коммуникаций, оцениваемых категорией ответственности 1 и не оказывающих статических и техногенных воздействий на основание окружающей застройки.

Геотехническая категория II распространяется на сочетания категорий , не вошедшие в геотехнические категории I и III.

В геотехническую категорию III попадают такие сочетания, в которых хотя бы одна компонента представлена категорией 3. Исключениями являются случаи, когда имеет место категория 1 риска, а ответственность объекта нового строительства или техническое состояние реконструируемого здания характеризуются категориями 1 и 2 – этим случаям соответствуют геотехнические категории I и II.

Геотехническая категория сложности нового строительства или реконструкции подлежит уточнению на всех этапах геотехнического сопровождения.

В соответствии с геотехнической категорией сложности определяется объем работ по каждой составляющей геотехнического сопровождения – от инженерных изысканий и обследований и геотехнического обоснования проекта до мониторинга при производстве работ.

Проекты домов, зданий, сооружений любой сложности. Консультация. Строительство в Беларуси. Инжиниринг. Комплексный подход (мы с вами от идеи до ввода в эксплуатацию)

За успешный 17-ти летний инжиниринговый стаж, выполнено огромное количество проектов завершенных строительством, возведением (новое строительство), реконструкции, модернизации объектов частного строительства в их многообразии строительных материалов и материалов основных несущих конструкций в различных уголках Республики Беларусь. И практически все они не остались только проектами, а поменяли свой статус с проекта на объект строительства, успешно введены в эксплуатацию и радуют своих пользователей!

подробнее

Виды проектной документации

Для соблюдения требований законодательства , выбора правильного пути реализации проекта (строительства дома, коттеджа, бани и других строений) на участке, а так же для принятия взвешенного решения по старту инвестиций в строительство (начала .

..

подробнее

Разделы проектной документации

Проектная (проектно-сметная) документация – это в первую очередь перечень необходимых разделов проекта , которые между собой в целом взаимоувязаны и служат основой для строительства по ним (возведения), реконструкции жилого дома и других зданий и …

подробнее

Строительство фундамента «под ключ» в Минске

Строительство, устройство, возведение фундамента «под ключ» в Минске, Минском районе, Минской области (К-5) Какой фундамент выбрать для дома, коттеджа, гаража, бани, навеса, хозяйственной постройки на участке? Какой фундамент лучше? Какой фундамент …

подробнее

Фундамент, фундаменты под дом, здание или сооружение на участке. Ленточный, плитный, столбчатый свайный фундамент. Проект фундамента

Что такое фундамент дома, здания, строения или сооружения и для чего он необходим? И нужен ли проект фундамента или рискнете строить без него? В самой основе слова и заложен его смысл и назначение, «fundus» – основа .

Эта основа всего строения, …

подробнее

Индивидуальный проект

Проект индивидуального одноквартирного, блокированного жилого дома, здания или сооружения. Заказчика, как конечного потребителя, на этом начальном этапе интересует все и вопросов на много больше чем ответов! Так как имеющиеся идей о будущем здании …

подробнее

Эскизный проект. Концепт-проект (Архитектурная концепция). Предпроектная документация

Этап, на котором в связке «Заказчик – Архитектор» нам необходимо перейти от виртуальности к действиям и начать воплощать мечту в реальность! Здесь мы совместно дадим ответы на все важные и основополагающие вопросы. Превратим хаос и размытость мыслей …

подробнее

ПОМОЖЕМ ОПРЕДЕЛИТЬСЯ КАКОЙ ПРОЕКТ вам НЕОБХОДИМ Консультация со специалистом

Информация

© 2023 Archiline (Project Pro)


Поддержка

+375 29 604-34-49
+375 29 736-69-84 (Viber / WhatsApp)
mail@project-pro. by

Контакты

Республика Беларусь, 220040, г. Минск,
ул. Некрасова, 114




Что такое временная сложность и ее алгоритмы?

Содержание

Что такое временная сложность?

Временная сложность определяется как количество времени, необходимое алгоритму для выполнения, в зависимости от длины входных данных. Он измеряет время, необходимое для выполнения каждого оператора кода в алгоритме. Он не собирается проверять общее время выполнения алгоритма. Скорее, он будет давать информацию об изменении (увеличении или уменьшении) времени выполнения при увеличении количества операций (увеличении или уменьшении) в алгоритме. Да, как говорится в определении, количество затраченного времени зависит только от длины ввода.

Время Сложность Введение

Пространство и Время определяют любой физический объект во Вселенной. Точно так же сложность пространства и времени может определять эффективность алгоритма. Хотя мы знаем, что существует несколько способов решения проблемы в программировании, знание того, как алгоритм работает эффективно, может повысить ценность того, как мы программируем. Чтобы определить эффективность программы/алгоритма, знание того, как оценить их с помощью пространственной и временной сложности, может заставить программу вести себя в требуемых оптимальных условиях, и тем самым делает нас эффективными программистами.

Пока мы оставляем место для понимания пространственной сложности на будущее, давайте сосредоточимся на временной сложности в этом посте. Время – деньги! В этом посте вы познакомитесь с нежным введением во временную сложность алгоритма и в то, как оценивать программу на основе временной сложности.

Прочитав этот пост, вы узнаете:

1. Почему временная сложность так важна?
2. Что такое временная сложность?
3. Как рассчитать временную сложность?
4. Временная сложность алгоритмов сортировки
5. Временная сложность алгоритмов поиска
6. Пространственная сложность

Приступим.

Давайте сначала разберемся, что определяет алгоритм.

Алгоритм в компьютерном программировании представляет собой конечную последовательность четко определенных инструкций, обычно выполняемых на компьютере для решения класса проблем или выполнения общей задачи. Исходя из определения, должна быть последовательность определенных инструкций, которые должны быть даны компьютеру для выполнения алгоритма/выполнения конкретной задачи. В этом контексте могут возникать вариации в способе определения инструкций. Способов может быть сколько угодно, для выполнения одной и той же задачи может быть определен определенный набор инструкций. Кроме того, с возможностью выбора любого из доступных языков программирования инструкции могут иметь любую форму синтаксиса вместе с границами производительности выбранного языка программирования. Мы также указали алгоритм, который должен быть выполнен на компьютере, что приводит к следующему варианту с точки зрения используемой операционной системы, процессора, оборудования и т. д., что также может повлиять на способ выполнения алгоритма.

Теперь, когда мы знаем, что на результат выполнения алгоритма могут влиять различные факторы, целесообразно понять, насколько эффективно такие программы используются для выполнения задачи. Чтобы оценить это, нам нужно оценить как пространственную, так и временную сложность алгоритма.

По определению, объемная сложность алгоритма количественно определяет объем пространства или памяти, занимаемый алгоритмом для выполнения, в зависимости от длины входных данных. В то время как временная сложность алгоритма количественно определяет количество времени, затрачиваемое алгоритмом на выполнение, в зависимости от длины входных данных. Теперь, когда мы знаем, почему временная сложность так важна, пришло время понять, что такое временная сложность и как ее оценить.

Python — отличный инструмент для реализации алгоритмов, если вы хотите стать программистом. Пройдите сертификационный курс по машинному обучению и улучшите свои навыки, чтобы продвинуться по карьерной лестнице.

Чтобы уточнить, временная сложность измеряет время, необходимое для выполнения каждого оператора кода в алгоритме. Если оператор настроен на многократное выполнение, то количество раз, когда этот оператор выполняется, равно N, умноженному на время, необходимое для выполнения этой функции каждый раз.

Первый алгоритм определен для печати инструкции только один раз. Время, необходимое для выполнения, отображается как 0 наносекунд . В то время как второй алгоритм определен для печати одного и того же оператора, но на этот раз он настроен на выполнение одного и того же оператора в цикле FOR 10 раз. Во втором алгоритме время, затрачиваемое на выполнение как строки кода — цикла FOR, так и оператора печати, составляет 2 мс . И затрачиваемое время увеличивается по мере увеличения значения N, поскольку оператор будет выполняться N раз.

Примечание: Этот код запускается в ноутбуке Python-Jupyter с 64-разрядной ОС Windows + процессором Intel Core i7 ~ 2,4 ГГц. Вышеупомянутое значение времени может варьироваться в зависимости от аппаратного обеспечения, разных ОС и разных языков программирования, если они используются.

К настоящему моменту вы могли бы сделать вывод, что когда алгоритм использует операторы, которые выполняются только один раз, всегда будет требоваться одинаковое количество времени, а когда оператор находится в состоянии цикла, требуемое время увеличивается в зависимости от того, сколько раз цикл настроен на выполнение. А когда в алгоритме есть комбинация как отдельных выполняемых операторов, так и операторов LOOP или вложенных операторов LOOP, время увеличивается пропорционально количеству выполнений каждого оператора.

Это приводит нас к следующему вопросу о том, как определить взаимосвязь между вводом и временем, учитывая оператор в алгоритме. Чтобы определить это, мы увидим, как каждый оператор получает порядок записи для описания временной сложности, который называется Big O Notation .

Какие используются различные типы обозначений временной сложности?

Как мы видели, временная сложность определяется временем как функцией длины входных данных. И существует связь между объемом входных данных (n) и количеством выполненных операций (N) по времени. Это отношение обозначается как порядок роста временной сложности и обозначается как O[n], где O — порядок роста, а n — длина входных данных. Его еще называют ‘Big O Notation’

Big O Notation выражает время выполнения алгоритма с точки зрения того, насколько быстро оно растет относительно входных данных n, определяя N операций, которые над ним выполняются. Таким образом, временная сложность алгоритма обозначается комбинацией всех O[n], назначенных для каждой строки функции.

Используются различные типы временных сложностей, давайте рассмотрим по порядку:

1. Постоянное время – O (1)

2. Линейное время – O (n) 93)

и многие другие сложные обозначения, такие как Экспоненциальное время, квазилинейное время, факторное время и т. д. используются в зависимости от типа определенных функций.

Постоянное время – O (1)

Говорят, что алгоритм имеет постоянное время с порядком O (1), когда он не зависит от размера входных данных n. Независимо от размера ввода n время выполнения всегда будет одинаковым.

Приведенный выше код показывает, что независимо от длины массива (n) время выполнения для получения первого элемента в массиве любой длины одинаково. Если время выполнения рассматривается как 1 единица времени, то для запуска обоих массивов требуется только 1 единица времени, независимо от длины. Таким образом, функция входит в постоянное время с порядком O (1).

Линейное время – O(n)

Говорят, что алгоритм имеет линейную временную сложность, когда время выполнения увеличивается линейно с длиной входных данных. Когда функция включает проверку всех значений во входных данных, с этим порядком O (n).

Приведенный выше код показывает, что в зависимости от длины массива (n) время выполнения линейно увеличивается. Если время выполнения рассматривается как 1 единица времени, то для запуска массива требуется всего n раз 1 единица времени. Таким образом, функция работает линейно с размером входных данных, и это происходит с порядком O (n).

Логарифмическое время – O (log n)

Говорят, что алгоритм имеет логарифмическую временную сложность, когда он уменьшает размер входных данных на каждом шаге. Это указывает на то, что количество операций не совпадает с размером ввода. Количество операций уменьшается по мере увеличения размера входных данных. Алгоритмы можно найти в бинарных деревьях или функциях бинарного поиска. Это включает в себя поиск заданного значения в массиве путем разделения массива на две части и начала поиска в одной части. Это гарантирует, что операция не будет выполняться для каждого элемента данных. 9m), которые называются функциями полиномиальной временной сложности .

Таким образом, приведенная выше иллюстрация дает четкое представление о том, как каждая функция получает нотацию порядка на основе соотношения между временем выполнения и количеством размеров входных данных и количеством операций, выполняемых над ними.

Как рассчитать временную сложность ?

Мы видели, как обозначение порядка дается каждой функции, и связь между временем выполнения и количеством операций, размером ввода. Теперь пришло время узнать, как оценить временную сложность алгоритма на основе нотации порядка, которую он получает для каждой операции и размера ввода, и вычислить общее время выполнения, необходимое для запуска алгоритма для данного n.

Проиллюстрируем, как оценить временную сложность алгоритма на примере:

Алгоритм определяется как: каждый элемент в обеих матрицах выбирается случайным образом с помощью функции np.random Y, а результирующее значение сохраняется в матрице результатов

5. Затем полученная матрица преобразуется в тип списка 

6. Для каждого элемента в списке результатов складывается вместе, чтобы получить окончательный ответ

Предположим, что функция стоимости C соответствует единице времени, затраченной на выполнение функции. в то время как «n» представляет количество раз, когда оператор определен для запуска в алгоритме.

Например, если время, необходимое для запуска функции печати, составляет, скажем, 1 микросекунду (C) и если алгоритм определен для запуска функции PRINT 1000 раз (n),

, тогда общее время выполнения = (C * n) = 1 микросекунда * 1000 = 1 миллисекунда

Время выполнения для каждой строки определяется как: 

Строка 1 = С1 * 1
Строка 2 = С2 * 1
Строка 3,4,5 = (С3 * 1) + (С3 * 1) + (С3 * 1)
Строка 6,7,8 = (C4*[n+1]) * (C4*[n+1]) * (C4*[n+1])
Строка 9 = C4*[n]
Строка 10 = С5 * 1
Строка 11 = С2 * 1
Строка 12 = C4*[n+1]
Строка 13 = C4*[n]
Строка 14 = С2 * 1
Строка 15 = С6 * 1
 

Общее время работы = (C1*1) + 3(C2*1) + 3(C3*1) + (C4*[n+1]) * (C4*[n+1]) * (C4*[ n+1]) + (C4*[n]) + (C5*1) + (C4*[n+1]) + (C4*[n]) + (C6*1) 92) + О(п) + О (1)

Заменив все функции стоимости на C, мы можем получить степень размера входных данных равной 3, что говорит о порядке временной сложности этого алгоритма. Здесь, из окончательного уравнения, очевидно, что время выполнения зависит от полиномиальной функции размера ввода «n», поскольку оно относится к кубической, квадратичной и линейной формам размера ввода.

Таким образом оценивается порядок для любого заданного алгоритма и оценивается, насколько он расширяется с точки зрения времени выполнения, если размер ввода увеличивается или уменьшается. Также обратите внимание, что для простоты все значения стоимости, такие как C1, C2, C3 и т. д., заменены на C, чтобы знать порядок записи. В режиме реального времени нам нужно знать значение для каждого C, что может дать точное время выполнения алгоритма при заданном входном значении «n». 92).

Какова временная сложность сортировки слиянием?

Этот метод сортировки подходит для всех случаев. Сортировка слиянием в лучшем случае — O(nlogn). В худшем случае временная сложность составляет O(nlogn). Это связано с тем, что сортировка слиянием реализует одинаковое количество шагов сортировки для всех типов случаев. 2). 92). Quicksort считается самым быстрым из алгоритмов сортировки из-за его производительности O (nlogn) в лучшем и среднем случаях.

Временная сложность алгоритмов поиска

Давайте теперь погрузимся во временные сложности некоторых алгоритмов поиска и поймем, какой из них быстрее.

Временная сложность линейного поиска:

Линейный поиск следует за последовательным доступом. Временная сложность линейного поиска в лучшем случае составляет O(1). В худшем случае временная сложность составляет O(n).

Временная сложность двоичного поиска:

Двоичный поиск является более быстрым из двух алгоритмов поиска. Однако для меньших массивов линейный поиск работает лучше. Временная сложность бинарного поиска в лучшем случае составляет O(1). В худшем случае временная сложность составляет O(log n).

Пространственная сложность

Возможно, вы слышали об этом термине «Пространственная сложность», который часто упоминается, когда речь идет о временной сложности. Что такое космическая сложность? Ну, это рабочее пространство или хранилище, которое требуется любому алгоритму. Он напрямую зависит или пропорционален количеству входных данных, которые принимает алгоритм. Чтобы вычислить сложность пространства, все, что вам нужно сделать, это вычислить пространство, занимаемое переменными в алгоритме. Чем меньше места, тем быстрее выполняется алгоритм. Также важно знать, что сложность времени и пространства не связаны друг с другом.

Резюме

В этом блоге мы представили основные понятия временной сложности и важность того, почему нам нужно использовать ее в разрабатываемом нами алгоритме. Кроме того, мы увидели, какие существуют типы временных сложностей, используемых для различных видов функций, и, наконец, мы узнали, как назначать порядок обозначений для любого алгоритма на основе функции стоимости и количества раз, когда выражение определяется для запустить.

Учитывая состояние мира VUCA и эпоху больших данных, поток данных безоговорочно увеличивается с каждой секундой, и разработка эффективного алгоритма для выполнения конкретной задачи требуется час. А знание временной сложности алгоритма при заданном размере входных данных может помочь нам эффективно и результативно планировать наши ресурсы, обрабатывать и предоставлять результаты. Таким образом, знание временной сложности вашего алгоритма может помочь вам в этом, а также сделает вас эффективным программистом. Удачного кодирования!

Не стесняйтесь оставлять свои вопросы в комментариях ниже, и мы свяжемся с вами как можно скорее.

Три типа шаблонов проектирования (поведенческие, креативные, структурные)

GofPatterns

• Карта сайта

Шаблоны проектирования «Пред. Следующий”
• Шаблоны проектирования
• Определение шаблонов
• Три типа шаблонов проектирования
• Поведенческий Творческий Структурный
• Компоненты шаблона проектирования
• Преимущества шаблона проектирования
• Область действия шаблона проектирования
• Шаблоны трех категорий
• Одноэлементные шаблоны
• Singleton Pattern-Викторина
• Реальные примеры
• Элементы шаблона проектирования
• Творческие шаблоны
• Последствия заводского метода
• Заводской метод-упражнение
• Общие творческие шаблоны
• Структурные модели
• Пример структуры конструкции
• Шаблоны в помощь программистам
• Общие структурные модели
• Модель наилегчайшего веса
• Последствия наилегчайшего веса
• Структурные модели GOF
• Композитный мост-переходник
• Пригодность для наилегчайшего веса
• Модели поведения
• Определение моделей поведения
• Применимость шаблона посредника
• Компромиссы шаблона наблюдателя
• Программное обеспечение для проектирования
• Как выбрать рисунок
• Объединение шаблонов проектирования
• Ограничения шаблона проектирования
• Как применить шаблон
• Гофпаттернс
• Шаблоны проектирования
• Определение шаблонов
• Одноэлементный шаблон
• Креативные шаблоны
• Структурные модели
• Шаблоны поведенческого проектирования

Урок 6	Три типа шаблонов проектирования:
Цель	Различать поведенческие, креативные и структурные шаблоны проектирования.

Гофпаттернс

Шаблоны проектирования делятся на три основные группы:

1. Поведенческий,
2. Творческий и
3. Структурный

Модели поведения

Поведенческие паттерны описывают взаимодействие между объектами и фокусируются на том, как объекты взаимодействуют друг с другом. Они могут свести сложные блок-схемы к простым взаимосвязям между объектами различных классов. Поведенческие шаблоны также используются для того, чтобы сделать алгоритм, в котором класс использует просто еще один параметр, который можно настроить во время выполнения. Поведенческие паттерны связаны с алгоритмами и распределением обязанностей между объектами. Поведенческие паттерны описывают не только паттерны объектов или классов, но и паттерны связи между ними. Эти шаблоны характеризуют сложный поток управления, которому трудно следовать во время выполнения. Они отвлекают ваше внимание от потока управления, чтобы вы могли сосредоточиться только на том, как объекты взаимосвязаны. Шаблоны поведенческих классов используют наследование для распределения поведения между классами.
Шаблонный метод является более простым и распространенным из двух. Метод шаблона — это абстрактное определение алгоритма. Он определяет алгоритм шаг за шагом. Каждый шаг вызывает либо абстрактную операцию, либо примитивную операцию. Подкласс конкретизирует алгоритм, определяя абстрактные операции. Другой поведенческий шаблон класса — это шаблон интерпретатора, который представляет грамматику как иерархию классов и реализует интерпретатор как операцию над экземплярами этих классов.




Шаблоны создания

Порождающие шаблоны используются для создания объектов для подходящего класса, который служит решением проблемы. Обычно, когда доступны экземпляры нескольких разных классов. Они особенно полезны, когда вы пользуетесь преимуществами полиморфизм и необходимость выбирать между различными классами во время выполнения, а не во время компиляции.

Шаблоны создания поддерживают создание объектов в системе. Шаблоны порождения позволяют создавать объекты в системе без указания конкретного типа класса в коде, поэтому вам не нужно писать большой и сложный код для создания экземпляра объекта. Это достигается за счет того, что подкласс класса создает объекты. Однако это может ограничить тип или количество объектов, которые могут быть созданы в системе.


Банда четырех узоров


Структурные модели

Структурные модели образуют более крупные структуры из отдельных частей, как правило, разных классов.
Структурные паттерны сильно различаются в зависимости от того, какая структура создается для какой цели.

Структурные шаблоны связаны с тем, как классы и объекты составляются для формирования более крупных структур.
Шаблоны структурных классов использовать наследование для создания интерфейсов или реализаций. В качестве простого примера рассмотрим, как множественное наследование смешивает два или более классов в один.