algorithms-for-computing-li.../LinearRegressionTool/src/main/java/de/wwwu/awolf/presenter/Presenter.java

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5.1 KiB
Java

package de.wwwu.awolf.presenter;
import de.wwwu.awolf.model.Line;
import de.wwwu.awolf.model.communication.AlgorithmData;
import de.wwwu.awolf.model.communication.Data;
import de.wwwu.awolf.model.communication.EvaluationData;
import de.wwwu.awolf.presenter.data.DataHandler;
import de.wwwu.awolf.presenter.evaluation.EvaluatationHandler;
import de.wwwu.awolf.presenter.util.Logging;
import javafx.application.Platform;
import javax.swing.*;
import java.io.File;
import java.util.Set;
/**
* Implementierung verschiedener Algorithmen zur Berechnung von Ausgleichsgeraden.
*
* @Author: Armin Wolf
* @Email: a_wolf28@uni-muenster.de
* @Date: 28.05.2017.
*/
public class Presenter extends AbstractPresenter {
private static Presenter instance;
private Presenter() {
super();
}
public static Presenter getInstance() {
if (instance == null) {
instance = new Presenter();
}
return instance;
}
@Override
protected void visualizeAlgorithm(Data data) {
AlgorithmData algorithmData = (AlgorithmData) data;
Platform.runLater(() -> {
getView().getAlgorithmTabControllers().get(algorithmData.getAlgorithmType()).updatePlot(getModel(), algorithmData.getLineData());
});
Logging.logInfo("Type: " + algorithmData.getType() + ". Result: " + algorithmData.getLineData().toString());
}
@Override
protected void evaluatedDatas(Data data) {
EvaluationData evaluationData = (EvaluationData) data;
SwingUtilities.invokeLater(() -> getView().appendEvalResults(evaluationData.getMultipleColumnResult()));
}
/***************************************************************************************************************************
* Hilfsmethoden
***************************************************************************************************************************/
/**
* Startet den Export des akteullen Datensatzes (nur der Geraden)
*
* @param file Datei in der die Informationen gespeichert werden sollen
*/
public void exportDataset(File file) {
getDataHandler().exportData(file, getModel().getLines());
}
/**
* Startet den Export des akteullen Datensatzes im Rahmen der Evaluation (nur der Geraden)
*
* @param file Datei in der die Informationen gespeichert werden sollen
*/
public void exportEvaluationDataset(File file) {
getDataHandler().exportData(file, getEvaluatationHandler().getData());
Logging.logInfo("Export was successful");
}
/**
* Startet den Import des Datensatzes.
*
* @param file importierender Datensatz
*/
public Set<Line> importDataset(File file) {
Set<Line> data = getDataHandler().getData(file);
getModel().setLines(data);
//Berechnung der Schnittpunkte und vis. der Ergebnisse (anz. Geraden, anz. Schnittpunkte)
Logging.logInfo("Import was successful! ");
Platform.runLater(() -> {
getView().getAlgorithmTabControllers().values().forEach(e -> e.updatePlot(getModel(), null));
});
return data;
}
/**
* Startet das generieren der Datensätze der Größe <code>n</code>
*
* @param n Größe des Datensatzes
* @param type Art der Datensatzes
*/
public Set<Line> generateDataset(int n, DataHandler.DataType type) {
Set<Line> data = getDataHandler().getData(type, n);
getModel().setLines(data);
Logging.logInfo("Generate was successful!");
Platform.runLater(() -> {
getView().getAlgorithmTabControllers().values().forEach(e -> e.updatePlot(getModel(), null));
});
return data;
}
/**
* Startet die Evaluation zu einen gegegbenen Typ mit den Informationen zu den Datensatz.
* Beispielsweise kann ein Alg. auf mit verschiedenen Datensätzen untersucht werden, oder mehrere Algorithmen
* auf einem gegebenen Datensatz.
*
* @param typ Typ der Evaluation
* @param n Größe des Datensatzes
* @param alg code für die auszuführenden Algorithmen (siehe <code>EvaluationPanel.checkSelection()</code> Method)
* @param datasetTyp Typ des Datensatzes (Geradem Punktwolke, Kreis und Gerade)
*/
public void startEvaluation(int typ, int n, int alg, DataHandler.DataType datasetTyp) {
getExecutor().submit(new EvaluatationHandler(typ, n, alg, datasetTyp));
}
/**
* Startet die Evaluation zu einen gegegbenen Datensatz, der importiert wird.
* Beispielsweise kann ein Alg. auf mit verschiedenen Datensätzen untersucht werden, oder mehrere Algorithmen
* auf einem gegebenen Datensatz.
*
* @param typ Typ der Evaluation
* @param alg code für die auszuführenden Algorithmen (siehe <code>EvaluationPanel.checkSelection()</code> Method)
* @param file Typ des Datensatzes (Geradem Punktwolke, Kreis und Gerade)
*/
public void startEvaluation(int typ, int alg, File file) {
getExecutor().submit(new EvaluatationHandler(typ, alg, file));
}
}