C#抽象类和接口

C# 接口和抽象类 文章目录1. 什么是接口和抽象类2. 接口与单元测试3. 依赖&耦合4. 依赖翻转5. 单元测试 1. 什么是接口和抽象类 接口和抽象类都是“软件工程产物” 具体类->抽象类->接口:越来越抽象,内部实现的东西越来越少 抽象类是未完全实现逻辑的类(可以有字段和非public成员,它们代表了“具体逻辑”) 抽象类为复用而生:专门作为基类来使用,也具有解耦功能 封装确定的,开放不确定的,推迟到合适的子类中去实现 接口是完全未实现逻辑的“类”(“纯虚类”;只有函数成员;成员全部publi 阅读详情

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抽象类

  不与具体事物相联系,表达一种抽象的概念,仅是作为其派生类的一个基类。主要用来提供多个派生类可共享的基类的公共定义。

  以Animal类为例,动物是一个抽象的名词,没有具体对象与之对应。所以我们完全可以考虑把实例化没有任何意义的父类,改成抽象类,对于Animal类的GetShoutSound方法,将virtual修饰符改为abstract,使之成为抽象方法。C#允许把类和方法声明为abstract,即抽象类和抽象方法。

Abstract class Animal

{

……

Protected abstract string getShoutSound();

}

 

抽象类的特征:

1、抽象类不能实例化。

2、抽象类可以包含抽象方法和抽象访问器。

3、抽象类通常代表一个抽象概念,它提供一个继承的出发点,当设计一个新的抽象类时,一定是用来继承的,多以,在一个以继承关系形成的等级结构里面,树叶节点应当是具体类,而树枝节点均应当时抽象类。

抽象方法:抽象方法是必须被子类重写的方法。

只允许在抽象类中使用抽象方法声明。

抽象方法声明不提供实现,所以没有方法体;方法声明只是以一个分号结束,并且在签名后没有大括号 ({ })。

例如: publicabstract void Update();

 

接口

  是一种用来定义程序的协议,它描述可属于任何类或结构的一组相关行为,可以看成是实现一组类的模板。

  例如,两个完全不相干的对象,鸟和飞机,它们都可以飞,但是它们是完全不同的对象,如果硬要把它们放在一起的话,用一飞行行为的接口Ifly来处理

Interface IFly

{

String FlyThing(string thing);

}

接口的特征:

1、接口是把隐式公共方法和属性组合起来,以封装特定功能的一个集合。一旦类实现了接口,类就可以支持接口所指定的所有属性和成员。

2、声明接口在语法上与声明抽象类完全相同,但不允许提供接口中任何成员的执行方法。

3、所以接口不能实例化,不能有构造方法和字段,不能有修饰符public、private等,不能声明虚拟的或静态的等。

4、实现接口的类就必须要实现接口中的所有方法和属性。

 

抽象类和接口的区别:

1、类是对对象的抽象;抽象类是对类的抽象;接口是对对象的抽象。

      接口是对类的局部(行为)进行的抽象,而抽象类是对类整体(字段、属性、方法)的抽象。

2、如果行为跨越不同类的对象,可使用接口;对于一些相似的类对象,用继承抽象类。

3、从设计角度讲,抽象类是从子类中发现了公共的东西,泛华出父类,然后子类继承父类,而接口是根本不知子类的存在方法如何实现还不确认,预先定义。

不论是接口、抽象类、类甚至对象,都是在不同层次、不同角度进行抽象的结果,它们的共性就是抽象。

 

以上的对抽象类和接口的总结,要想合理应用抽象类和接口,就必须真正把设计模式理解好了。


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plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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