哪种设计模式适合这种情况？

Question

我有2D液压数据，这些数据是千兆字节的文本文件，其中包含网格中每个点的深度和速度信息，并分为多个时间步长。 每个时间步长都包含网格中每个点的深度/速度值。 因此，您可以在每个时间步长关注一个点，并查看其深度/速度如何变化。 我想一次读取一个时间步长的数据，计算各种东西-网格单元达到的最大深度，最大速度，水深超过2英尺的第一个时间步长的数量，等等。这些计算将是一个网格-每个点的最大深度，等等。

到目前为止，这听起来像是Decorator模式。 但是，我不确定如何从各种计算中得出结果-每个计算都会产生不同的网格。 创建装饰器后，我必须保留对每个装饰器的引用，以便从装饰器中提取结果，或者添加getResults()方法以返回不同结果的映射图，等等，这两种方法都不理想。

另一种选择是策略模式。 每种计算都是一个不同的算法，它按时间步长（当前深度/速度）和前几轮的结果（到目前为止的最大深度，到目前为止的最大速度等）进行运算。 但是，这些先前的结果对于每次计算而言都是不同的-这意味着算法类变为有状态的，或者成为跟踪先前结果并将其输入的调用者的工作。我还不喜欢“策略”模式，因为在模型上循环的行为timesteps成为调用者的责任-我想在时间步长上给“计算器”一个迭代器（根据需要从磁盘中获取它们），并使其产生所需的结果。

其他限制：

• 输入量很大，并且可以从磁盘读取，因此按时间步长仅迭代一次是唯一实用的方法
• 网格很大，因此应该尽可能多地进行计算

Answer 1

如果我正确理解您的问题，那么您将拥有一个grid_points，其中包含许多时间步长，每个时间步长都具有深度和速度。 现在有GB的数据。

我建议对数据进行一次传递并将解析后的数据存储在RDBMS中。 然后对该数据运行查询或存储过程。 这样，至少应用程序不会耗尽内存

Answer 2

首先，也许我不太了解这个问题，错过了答案的重点，在这种情况下，我很抱歉浪费您的时间。

乍一看，我会想到一种更类似于“策略模式”的方法，结合面向数据的基础，类似于以下伪代码：

foreach timeStamp

  readGridData

  foreach activeCalculator in activeCalculators

    useCalculatorPointerListToAccessSpecificStoredDataNeededForNewCalculation

    performCalculationOnFreshGridData

    updateUpdatableData

    presentUpdatedResultsToUser

    storeGridResultsInDataPool(OfResultBaseClassType)

    discardNoLongerNeededStoredGridResults

  next calculator
next timeStep

再次，抱歉，这是不可能的。