9.认识类与对象

本文深入讲解面向对象编程的三大特性:封装、继承和多态,通过对比面向过程和面向对象的开发方式,阐述了类与对象的概念及其实现方法。

类与对象(三大特征:封装,继承,多态)

数据存储:
**变量:**只能存储一个,内容多了 麻烦
**数组:**可以存储一组相同数据类型的数据(数据类型相同 长度不可变)
对象:
**编码方面:(程序的架构)**​
**面向过程开发:**想让他干啥,你就写对应的代码(代码无法重用,扩展性差可维护性差,阅读性差)​
**面向方法/功能开发:**本阶段我们将会将以前重复的代码,按功能切分,抽取成为一个方法。以后直接调用方法即可快速实现功能。​
面向对象开发(oop):

掌握类和对象的关系

什么是对象?
万物皆对象。你身边的任何一个,你可以叫得出名或者单独区分出来的一个实体,它就是对象。

对象:
描述客观事物的一个实体,它有一组属性和方法组成。
属性(特征):
描述一个对象的信息
例如:姓名,性别
方法(操作):
描述一个对象的行为
例如:猫吃鱼,狼吃肉
类:
由一组具有相同属性(不是指属性值一样,而是指属性名, 例如:学生对象都有姓名、年龄等属性)和相同行为的对象中抽取出来的一个抽象的概念(分类)。

程序中的类和对象
**类和对象的关系:**类是一个模板,对象是类的一个具体实例。
**编程:**吧现实中的场景以计算机指令的形式描述出来。
Java是一个不完全面向对象的编程语言(因为Java中有基本数据类型byte short int long float double boolean char…)
所有的Java程序都是以类为组织单元。

二.掌握如何定义类(对象的模板)

public class Student{
//一组属性
//姓名
public String name;
//年龄
public int age;
//班级
public String sclass;
//爱好
public String hobby;

//一组方法
//自我介绍
public void study() {
System.out.println(“学员姓名:”+name);
System.out.println(“年龄:”+age);
System.out.println(“就读于:”+sclass);
System.out.println(“爱好:”+hobby);

}

在Eclipse中,Ctrl+shift+t 搜索全局
注意事项:
1.一个类并不是必须要有main方法!main方法是程序的入口!一个程序只要有一个main方法作为程序入口即可!(大门只有一个!)
2.在Java的文件中 可以定义多个类,但是只能有一个是public修饰的,被public修饰的类名和文件名必须相同 。 (但是在无特殊情况下,一个Java文件最好只定义一个类。)

三.掌握如何定义对象

类名 对象名 = new 类名();

四.熟悉基本的定义方法

**方法:**就是一个代码的组合,是一个功能。(方便以后重复使用)
初识方法的基本的语法:

//方法声明
权限修饰符(如public)  返回值类型  方法名(){
    // 方法体
}
public void printInfo(){
    System.out.print();
}

今天我们学习的方法 没有返回值类型,没有返回值类型的话 定义为void(空、无效的)
方法调用的注意事项:
1.同一个累中(不包含static情况),调用方法只需要直接写 方法名();即可。
2.不同的类中(不包含static情况),方法间相互调用,需要先创建对象,然后对象名.方法名();不同类中,你不创建对象,我怎么知道你是谁的方法。

需求响应动态冰蓄冷系统需求响应策略的优化研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“需求响应动态冰蓄冷系统需求响应策略的优化研究”展开,基于Matlab代码实现,重点探讨了冰蓄冷系统在电力需求响应背景下的动态建模优化调度策略。研究结合实际电力负荷电价信号,构建系统能耗模型,利用优化算法对冰蓄冷系统的运行策略进行求解,旨在降低用电成本、平衡电网负荷,并提升能源利用效率。文中还提及该研究为博士论文复现,涉及系统建模、优化算法应用仿真验证等关键技术环节,配套提供了完整的Matlab代码资源。; 适合人群:具备一定电力系统、能源管理或优化算法基础,从事科研或工程应用的研究生、高校教师及企业研发人员,尤其适合开展需求响应、综合能源系统优化等相关课题研究的人员。; 使用场景及目标:①复现博士论文中的冰蓄冷系统需求响应优化模型;②学习Matlab在能源系统建模优化中的具体实现方法;③掌握需求响应策略的设计思路仿真验证流程,服务于科研项目、论文写作或实际工程方案设计。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析,重点关注系统建模逻辑优化算法的实现细节,按文档目录顺序系统学习,并尝试调整参数进行仿真对比,以深入理解不同需求响应策略的效果差异。
综合能源系统零碳优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“综合能源系统零碳优化调度研究”,提供了基于Matlab代码实现的完整解决方案,重点探讨了在高比例可再生能源接入背景下,如何通过优化调度实现零碳排放目标。文中涉及多种先进优化算法(如改进遗传算法、粒子群优化、ADMM等)在综合能源系统中的应用,涵盖风光场景生成、储能配置、需求响应、微电网协同调度等多个关键技术环节,并结合具体案例(如压缩空气储能、光热电站、P2G技术等)进行建模仿真分析,展示了从问题建模、算法设计到结果验证的全流程实现过程。; 适合人群:具备一定电力系统、能源系统或优化理论基础,熟悉Matlab/Simulink编程,从事新能源、智能电网、综合能源系统等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①开展综合能源系统低碳/零碳调度的科研建模算法开发;②复现高水平期刊(如SCI/EI)论文中的优化模型仿真结果;③学习如何将智能优化算法(如遗传算法、灰狼优化、ADMM等)应用于实际能源系统调度问题;④掌握Matlab在能源系统仿真优化中的典型应用方法。; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码网盘资源,边学习理论模型边动手调试程序,重点关注不同优化算法在调度模型中的实现细节参数设置,同时可扩展应用于自身研究课题中,提升科研效率模型精度。
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