面向对象

“”"
一家公司有如下几种岗位:
程序员:底薪 + 项目分红
测试员:底薪 + Bug * 5

创建员工管理器
记录所有员工
提供计算总工资的功能
叙述:
三大特征:
封装:根据需求划分为员工管理器、程序员、测试员
继承:创建员工类,隔离员工管理器与具体员工的变化
多态:员工管理器调用员工,具体员工重写员工的计算薪资方法,添加具体员工对象
(调父) (重写) (创建子类对象)
总结多态步骤:面对变化点,需要使用3步进行处理。
价值(作用):程序灵活(扩展性强 = 开闭原则)
六大原则:
开闭原则:增加员工种类,员工管理器不变.
单一职责:员工管理器:统一管理所有员工(薪资…)
程序员:定义该员工的薪资算法(底薪 + 项目分红)
测试员:定义该员工的薪资算法(底薪 + Bug * 5)
依赖倒置:员工管理器调用员工,不调用程序员/测试员
组合复用:员工管理器通过组合关系,使用各种员工的薪资算法.
里氏替换:向员工管理器添加的是员工子类对象
员工子类先调用员工类计算薪资方法返回底薪,再添加自己的薪资逻辑.
迪米特:每个具体员工类之间低耦合
员工管理器与具体员工之间低耦合

"""

class EmployeeManager:
    def __init__(self):
        self.__list_employees = []

    def add_employee(self, emp):
        self.__list_employees.append(emp)

    def get_total_salary(self):
        total_salary = 0
        for item in self.__list_employees:
            # 调用父类
            total_salary += item.calculate_salary()
        return total_salary

class Employee:
    def __init__(self, base_salary=0):
        self.base_salary = base_salary

    def calculate_salary(self):
        return self.base_salary

# --------------------------
class Programmer(Employee):
    def __init__(self, base_salary=0, bonus=0):
        super().__init__(base_salary)
        self.bonus = bonus

    # 重写
    def calculate_salary(self):
        return super().calculate_salary() + self.bonus

class Tester(Employee):
    def __init__(self, base_salary=0, bug_count=0):
        super().__init__(base_salary)
        self.bug_count = bug_count

    def calculate_salary(self):
        return super().calculate_salary() + self.bug_count * 5


manager = EmployeeManager()
# 创建子类对象
manager.add_employee(Programmer(8000, 20000))
manager.add_employee(Tester(5000, 100))
print(manager.get_total_salary())
考虑柔性负荷的综合能源系统低碳经济优化调度【考虑碳交易机制】(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“考虑柔性负荷的综合能源系统低碳经济优化调度”展开,重点研究在碳交易机制下如何实现综合能源系统的低碳化与经济性协同优化。通过构建包含风电、光伏、储能、柔性负荷等多种能源形式的系统模型,结合碳交易成本与能源调度成本,提出优化调度策略,以降低碳排放并提升系统运行经济性。文中采用Matlab进行仿真代码实现,验证了所提模型在平衡能源供需、平抑可再生能源波动、引导柔性负荷参与调度等方面的有效性,为低碳能源系统的设计与运行提供了技术支撑。; 适合人群:具备一定电力系统、能源系统背景,熟悉Matlab编程,从事能源优化、低碳调度、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研究碳交易机制对综合能源系统调度决策的影响;②实现柔性负荷在削峰填谷、促进可再生能源消纳中的作用;③掌握基于Matlab的能源系统建模与优化求解方法;④为实际综合能源项目提供低碳经济调度方案参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解模型构建与求解过程,重点关注目标函数设计、约束条件设置及碳交易成本的量化方式,可进一步扩展至多能互补、需求响应等场景进行二次开发与仿真验证。
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