UML关系(泛化,实现,依赖,关联(聚合,组合))

本文详细介绍了UML中的四种关系:泛化、实现、依赖和关联,并深入探讨了这些关系的具体含义及其在Java语言中的体现。

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UML的构造快包含3种: 

(1) 事物(4种):结构事物,行为事物,分组事物,注释事物

(2) 关系(4种):泛化关系,实现关系,依赖关系,关联关系

(3) 图(10种):用例图,类图,对象图,包图,组件图,部署图,状态图,活动图,序列图,协作图

事物是对模型中最具代表性的成分的抽象;关系把事物结合在一起;图聚集了相关的事物。

 

 

(2) 关系(4种)

UML 中类与类, 类与接口, 接口与接口这间的关系有泛化(generalization) 关系, 关联(association)关系( 关联, 聚合, 合成), 依赖(dependency)关系,实现(realization)关系. 

 

泛化(generalization)关系是一个类(称为子类、子接口)继承另外的一个类(称为父类、父接口)的功能,并可以增加它自己的新功能的能力,继承是类与类或者接口与接口之间最常见的关系;在Java中此类关系通过关键字extends明确标识,在设计时一般没有争议性。

实现(realization)关系指的是一个class类实现interface接口(可以是多个)的功能;实现是类与接口之间最常见的关系;在Java中此类关系通过关键字implements明确标识,在设计时一般没有争议性;


依赖(dependency)关系: 也是类与类之间的连接. 表示一个类依赖于另一个类的定义. 依赖关系总是单向 。可以简单的理解,就是一个类A使用到了另一个类B,而这种使用关系是具有偶然性的、、临时性的、非常弱的,但是B类的变化会影响到A;比如某人要过河,需要借用一条船,此时人与船之间的关系就是依赖;表现在代码层面,为类B作为参数被类A在某个method方法中使用。
java 中. 依赖关系体现为: 局部变量, 方法中的参数, 和对静态方法的调用.



 

关联(association)关系: 表示类与类之间的联接, 它使一个类知道另一个类的属性和方法. 
关联可以使用单箭头表示单向关联, 使用双箭头或不使用箭头表示双向关联, 不建议使用双向关联. 关联有两个端点, 在每个端点可以有一个基数, 表示这个关联的类可以有几个实例. 
常见的基数及含义: 
0..1:0 或1 个实例. 
0..*: 对实例的数目没有限制. 
1: 只能有一个实例. 
1..*: 至少有一个实例. 

他体现的是两个类、或者类与接口之间语义级别的一种强依赖关系,比如我和我的朋友;这种关系比依赖更强、不存在依赖关系的偶然性、关系也不是临时性的,一般是长期性的,而且双方的关系一般是平等的,表现在代码层面,为被关联类B以类属性的形式出现在关联类A中,也可能是关联类A引用了一个类型为被关联类B的全局变量;java 语言中关联关系是使用实例变量实现的. 



 
聚合
(aggregation)关系: 关联关系的一种特例, 是强的关联关系. 聚合是整体和个体之间的关系,has-a的关系,此时整体与部分之间是可分离的,他们可以具有各自的生命周期,部分可以属于多个整体对象,也可以为多个整体对象共享;比如计算机与CPU、公司与员工的关系等;表现在代码层面,和关联关系是一致的,只能从语义级别来区分;

聚合关系也是使用实例变量实现的. java 语法上是分不出关联和聚合的. 

关联关系中两个类是处于相同的层次, 而聚合关系中两不类是处于不平等的层次, 一个表示整体, 一个表示部分. 



 
组合(合成)关系(composition)也是关联关系的一种特例,他体现的是一种contains-a的关系,这种关系比聚合更强,也称为强聚合;他同样体现整体与部分间的关系,但此时整体与部分是不可分的整体的生命周期结束也就意味着部分的生命周期结束;比如你和你的大脑;
合成关系不能共享. 。表现在代码层面,和关联关系是一致的,只能从语义级别来区分。

组合跟聚合几乎相同,唯一的区别就是“部分”不能脱离“整体”单独存在,就是说, “部分”的生命期不能比“整体”还要长。


总结:

对于继承、实现这两种关系没多少疑问,他们体现的是一种类与类、或者类与接口间的纵向关系;其他的四者关系则体现的是类与类、或者类与接口间的引用、横向关系,是比较难区分的,有很多事物间的关系要想准备定位是很难的,前面也提到,这几种关系都是语义级别的,所以从代码层面并不能完全区分各种关系;但总的来说,后几种关系所表现的强弱程度依次为:组合>聚合>关联>依赖

标题基于SpringBoot+Vue的学生交流互助平台研究AI更换标题第1章引言介绍学生交流互助平台的研究背景、意义、现状、方法与创新点。1.1研究背景与意义分析学生交流互助平台在当前教育环境下的需求及其重要性。1.2国内外研究现状综述国内外在学生交流互助平台方面的研究进展与实践应用。1.3研究方法与创新点概述本研究采用的方法论、技术路线及预期的创新成果。第2章相关理论阐述SpringBoot与Vue框架的理论基础及在学生交流互助平台中的应用。2.1SpringBoot框架概述介绍SpringBoot框架的核心思想、特点及优势。2.2Vue框架概述阐述Vue框架的基本原理、组件化开发思想及与前端的交互机制。2.3SpringBoot与Vue的整合应用探讨SpringBoot与Vue在学生交流互助平台中的整合方式及优势。第3章平台需求分析深入分析学生交流互助平台的功能需求、非功能需求及用户体验要求。3.1功能需求分析详细阐述平台的各项功能需求,如用户管理、信息交流、互助学习等。3.2非功能需求分析对平台的性能、安全性、可扩展性等非功能需求进行分析。3.3用户体验要求从用户角度出发,提出平台在易用性、美观性等方面的要求。第4章平台设计与实现具体描述学生交流互助平台的架构设计、功能实现及前后端交互细节。4.1平台架构设计给出平台的整体架构设计,包括前后端分离、微服务架构等思想的应用。4.2功能模块实现详细阐述各个功能模块的实现过程,如用户登录注册、信息发布与查看、在线交流等。4.3前后端交互细节介绍前后端数据交互的方式、接口设计及数据传输过程中的安全问题。第5章平台测试与优化对平台进行全面的测试,发现并解决潜在问题,同时进行优化以提高性能。5.1测试环境与方案介绍测试环境的搭建及所采用的测试方案,包括单元测试、集成测试等。5.2测试结果分析对测试结果进行详细分析,找出问题的根源并
内容概要:本文详细介绍了一个基于灰狼优化算法(GWO)优化的卷积双向长短期记忆神经网络(CNN-BiLSTM)融合注意力机制的多变量多步时间序列预测项目。该项目旨在解决传统时序预测方法难以捕捉非线性、复杂时序依赖关系的问题,通过融合CNN的空间特征提取、BiLSTM的时序建模能力及注意力机制的动态权重调节能力,实现对多变量多步时间序列的精准预测。项目不仅涵盖了数据预处理、模型构建与训练、性能评估,还包括了GUI界面的设计与实现。此外,文章还讨论了模型的部署、应用领域及其未来改进方向。 适合人群:具备一定编程基础,特别是对深度学习、时间序列预测及优化算法有一定了解的研发人员和数据科学家。 使用场景及目标:①用于智能电网负荷预测、金融市场多资产价格预测、环境气象多参数预报、智能制造设备状态监测与预测维护、交通流量预测与智慧交通管理、医疗健康多指标预测等领域;②提升多变量多步时间序列预测精度,优化资源调度和风险管控;③实现自动化超参数优化,降低人工调参成本,提高模型训练效率;④增强模型对复杂时序数据特征的学习能力,促进智能决策支持应用。 阅读建议:此资源不仅提供了详细的代码实现和模型架构解析,还深入探讨了模型优化和实际应用中的挑战与解决方案。因此,在学习过程中,建议结合理论与实践,逐步理解各个模块的功能和实现细节,并尝试在自己的项目中应用这些技术和方法。同时,注意数据预处理的重要性,合理设置模型参数与网络结构,控制多步预测误差传播,防范过拟合,规划计算资源与训练时间,关注模型的可解释性和透明度,以及持续更新与迭代模型,以适应数据分布的变化。
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