带你轻松玩转Java继承

清华毕业大佬用一个坦克大战项目,轻松带你玩转Java23种设计模式(奥利给) 先给大家讲述一下坦克大战是怎么进行运行的。 坦克大战第一节: new 出一个窗口; 设定标题栏内容; TankFrame从Frame继承+显示; 认识paint方法,重写; 坦克大战第二节 学习graphics类,画图; 学习repaint方法; 实现MyKeyListener,对键盘作出响应; MyKeyListener从KeyAdapter继承; 坦克大战第三节 取得具体... 阅读详情

Java 继承简介

  1. 继承是java面向对象编程技术的一块基石,因为它允许创建分等级层次的类
  2. 继承就是子类继承父类的特征和行为,使得子类对象(实例)具有父类的实例域和方法,或子类从父类继承方法,使得子类具有父类相同的行为

2. Java继承案例图

  1. 兔子和羊属于食草动物类,狮子和豹属于食肉动物类。
  2. 食草动物和食肉动物又是属于动物类。
  3. 所以继承需要符合的关系是:is-a,父类更通用,子类更具体。
  4. 虽然食草动物和食肉动物都是属于动物,但是两者的属性和行为上有差别,所以子类会具有父类的一般特性也会具有自身的特性。

3. 类的继承格式

class father {
}

class son extends father {
}

4. 继承代码实例

4.1 Animal 类

public class Animal { 
    private String name;  
    private int id; 
    public Animal(String myName, int myid) { 
        name = myName; 
        id = myid;
    } 
    public void eat(){ 
        System.out.println(name+"正在吃"); 
    }
    public void sleep(){
        System.out.println(name+"正在睡");
    }
    public void introduction() { 
        System.out.println("大家好!我是"         + id + "号" + name + "."); 
    } 
}

4.2 Penhuin 类(企鹅类)

public class Penguin extends Animal { 
    public Penguin(String myName, int myid) { 
        super(myName, myid); 
    } 
}

4.3 Mouse 类 (老鼠类)

public class Mouse extends Animal { 
    public Mouse(String myName, int myid) { 
        super(myName, myid); 
    } 
}

5. 继承类型图

6. 继承的特性

  1. 子类拥有父类非 private 的属性、方法
  2. 子类可以拥有自己的属性和方法,即子类可以对父类进行扩展
  3. 子类可以用自己的方式实现父类的方法
  4. Java 的继承是单继承,但是可以多重继承,单继承就是一个子类只能继承一个父类,多重继承就是,例如 B 类继承 A 类,C 类继承 B 类,所以按照关系就是 B 类是 C 类的父类,A 类是 B 类的父类,这是 Java 继承区别于 C++ 继承的一个特性
  5. 提高了类之间的耦合性(继承的缺点,耦合度高就会造成代码之间的联系越紧密,代码独立性越差)

7. 继承关键字

7.1 继承关键字简介

  1. 继承可以使用 extends 和 implements 这两个关键字来实现继承
  2. 而且所有的类都是继承于java.lang.Object,当一个类没有继承的两个关键字,则默认继承object(这个类在 java.lang 包中,所以不需要 import)祖先类

7.2 extends关键字

在 Java 中,类的继承是单一继承,也就是说,一个子类只能拥有一个父类,所以 extends 只能继承一个类

public class Animal { 
    private String name;   
    private int id; 
    public Animal(String myName, String myid) { 
        //初始化属性值
    } 
    public void eat() {  //吃东西方法的具体实现  } 
    public void sleep() { //睡觉方法的具体实现  } 
} 

public class Penguin  extends  Animal{ 
}

7.3 implements关键字

  1. 使用 implements 关键字可以变相的使java具有多继承的特性,使用范围为类继承接口的情况,可以同时继承多个接口(接口跟接口之间采用逗号分隔)
public interface A {
    public void eat();
    public void sleep();
}

public interface B {
    public void show();
}

public class C implements A,B {
}

7.4 super 与 this 关键字

  1. super关键字:我们可以通过super关键字来实现对父类成员的访问,super用来引用当前对象的父类
  2. this关键字:指向自己的引用
class Animal {
  void eat() {
    System.out.println("animal : eat");
  }
}

class Dog extends Animal {
  void eat() {
    System.out.println("dog : eat");
  }
  void eatTest() {
    this.eat();   // this 调用自己的方法
    super.eat();  // super 调用父类方法
  }
}

public class Test {
  public static void main(String[] args) {
    Animal a = new Animal();
    a.eat();
    Dog d = new Dog();
    d.eatTest();
  }
}

7.5 final关键字

  1. final 关键字声明类可以把类定义为不能继承的,即最终类
  2. 或者用于修饰方法,该方法不能被子类重写

声明类:

final class className {//类体}

声明方法:

修饰符(public/private/default/protected) final 返回值类型 方法名(){//方法体

8. 构造器

8.1 构造器简介

  1. 子类是不继承父类的构造器(构造方法或者构造函数)的,它只是调用(隐式或显式)
  2. 如果父类的构造器带有参数,则必须在子类的构造器中显式地通过 super 关键字调用父类的构造器并配以适当的参数列表
  3. 如果父类的构造器没有参数,则在子类的构造器中不需要使用 super 关键字调用父类构造器,系统会自动调用父类的无参构造器

8.2 代码实例

class SuperClass {
  private int n;
  SuperClass(){
    System.out.println("SuperClass()");
  }
  SuperClass(int n) {
    System.out.println("SuperClass(int n)");
    this.n = n;
  }
}
// SubClass 类继承
class SubClass extends SuperClass{
  private int n;

  SubClass(){ // 自动调用父类的无参数构造器
    System.out.println("SubClass");
  }  

  public SubClass(int n){ 
    super(300);  // 调用父类中带有参数的构造器
    System.out.println("SubClass(int n):"+n);
    this.n = n;
  }
}
// SubClass2 类继承
class SubClass2 extends SuperClass{
  private int n;

  SubClass2(){
    super(300);  // 调用父类中带有参数的构造器
    System.out.println("SubClass2");
  }  

  public SubClass2(int n){ // 自动调用父类的无参数构造器
    System.out.println("SubClass2(int n):"+n);
    this.n = n;
  }
}
public class TestSuperSub{
  public static void main (String args[]){
    System.out.println("------SubClass 类继承------");
    SubClass sc1 = new SubClass();
    SubClass sc2 = new SubClass(100); 
    System.out.println("------SubClass2 类继承------");
    SubClass2 sc3 = new SubClass2();
    SubClass2 sc4 = new SubClass2(200); 
  }
}
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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; 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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weixin_32867357的博客 1026

小白如何玩转Java的数据结构—轻松理解学习

Java从零基础到入门 2016-11-12 23:28 Java的工具包提供了非常强大的数据结构,在Java中的数据结构呢,主要是包括以下几种接口和类:枚举,位集合,向量,栈,字典,哈希表,属性。 下面来简单理解下这些类的关键点在哪里。 枚举: 枚举借口虽然它本身不属于数据结构,但它在其他数据结构的范畴里面试应用非常广的。枚举接口定义了一种从数据机构中取回连续元素方式。 例如,枚举

u011277123的博客 1656

玩转包装类,轻松入门 Java 泛型

本文摘要:Java中的基本数据类型与包装类通过装箱/拆箱机制相互转换,其中Integer等包装类通过缓存数组优化性能。泛型通过类型参数(如<E>)实现类型安全,编译器检查后擦除为Object类型。泛型类和方法可以约束类型边界(如<E extends Comparable<E>>),确保类型具备特定功能。泛型解决了容器类型混乱和强制转换问题,如MyArray<E>类可安全存储指定类型元素。通过泛型方法(如findMax)可实现类型自适应的功能,参数类型决定方法行

h_Maennn的博客 374

Dozer 轻松高效玩转DTO(Data Transfer Object)

现状 对于分布式系统,需要在不同系统之间传递与转换域对象。因为我们不希望外部公开内部域对象,也不允许外部域对象渗入系统。传统上,数据对象之间的映射通过手工编码(getter/setter)的方式实现,或对象组装器(或转换器)来解决。我们可能会开发某种自定义映射框架来满足我们的映射转换需求,但这一切都显得不够灵巧。 Dozer Dozer 是 Java Bean 到 Java Bean 映射器,它以...

日拱一兵 3947

【Python-Day 33】OOP核心之继承(Inheritance):代码复用与扩展的艺术

本文是 Python 面向对象编程(OOP)核心概念系列文章的第三篇,将深入探讨“继承”(Inheritance)。继承是面向对象三大特性之一,它允许我们创建一个新类(子类),该类可以获取一个已存在类(父类)的属性和方法,从而实现代码的高度复用和逻辑扩展。本文将从继承的基本概念、语法结构、方法重写(Method Overriding)等多个维度,结合生活中的类比和丰富的代码示例,带您全面掌握 Python 中的继承机制,为构建清晰、可维护的类层次结构打下坚实的基础。

吴师兄大模型的博客 1406
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