黑马程序员 多态

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猫可以有多种形态。强调在对象上的体现。函数也有多态,比如重写,覆盖啊,重载啊,都是。提高了扩展性。

(本人认为实现是继承的一种演变,它有几个特点:1是父类必须是抽象类,且其中的方法全部为抽象方法,2)接口之间存在多实现,因为接口之间都为抽象函数,没有函数主体3.子类在继承父类时,不一定将父类中的抽象函数全部具体化,但是子类实现接口时则需要。

1.多态的表现形式。

父类的引用指向了自己的子类对象!Animal a=new Cat();      Human h=new man();

父类的引用也可以

2.多态的前提

必须是类与类之间有关系,要么继承要么实现。

通常还有一个前提就是存在覆盖

3.多态的好处

大大得提高了程序的扩展性

4.多态的弊端:

只能访问父类中的成员。


多态的转换,可以向上转型,类似于byte型和int型,向下转型的话需要强制转换。之所以会有强制转换,是因为之前进行了向上转换,如果没有向上转换,就无法实现强制转换。

多态自始至终都是子类对象做着变化!我认为子父类之间举例不要使用父亲和儿子来举例,而是使用猫科和猫更加合适。

instanceof是判断是不是所属类型

6.多态的应用



多态期间的非静态函数:编译时看得是引用变量所属的的类有没有调用的方法,运行时期看右边的对象!(因为要参考对象)

多态期间的成员变量:编译和运行都看左边!

多态期间的静态函数:编译和运行都看左边!(因为不参考对象)

动态绑定:涉及到对象this。 静态绑定:类。。。。。所以静态成员变量就参考引用类。


Object类是上帝,是其他类的间接或者直接的父类。 equals比较的是地址!!!重写equals函数,进行个性比较!toString一般要重写,父类写的是地址,太没意义了。

Object类中的方法都有可能被复写。




内容概要:本书《Deep Reinforcement Learning with Guaranteed Performance》探讨了基于李雅普诺夫方法的深度强化学习及其在非线性系统最优控制中的应用。书中提出了一种近似最优自适应控制方法,结合泰勒展开、神经网络、估计器设计及滑模控制思想,解决了不同场景下的跟踪控制问题。该方法不仅保证了性能指标的渐近收敛,还确保了跟踪误差的渐近收敛至零。此外,书中还涉及了执行器饱和、冗余解析等问题,并提出了新的冗余解析方法,验证了所提方法的有效性和优越性。 适合人群:研究生及以上学历的研究人员,特别是从事自适应/最优控制、机器人学和动态神经网络领域的学术界和工业界研究人员。 使用场景及目标:①研究非线性系统的最优控制问题,特别是在存在输入约束和系统动力学的情况下;②解决带有参数不确定性的线性和非线性系统的跟踪控制问题;③探索基于李雅普诺夫方法的深度强化学习在非线性系统控制中的应用;④设计和验证针对冗余机械臂的新型冗余解析方法。 其他说明:本书分为七章,每章内容相对独立,便于读者理解。书中不仅提供了理论分析,还通过实际应用(如欠驱动船舶、冗余机械臂)验证了所提方法的有效性。此外,作者鼓励读者通过仿真和实验进一步验证书中提出的理论和技术。
多态是面向对象编程中的一个重要概念,它允许不同类型的对象对同一个消息做出不同的响应。基于多态的冲突通常是指在继承关系中存在多个同名方法,导致在调用时产生歧义或冲突的情况。 在黑马程序员的教学中,关于基于多态的冲突一般会涉及到两种情况: 1. 方法重载冲突:方法重载是指在同一个类中存在多个同名方法,但它们的参数类型和/或个数不同。当我们调用这个方法时,编译器会根据参数类型选择最合适的方法。但如果存在多个方法都符合调用要求,就会产生冲突。这种情况下,编译器无法确定到底应该调用哪个方法,会报错。 2. 方法覆盖冲突:方法覆盖是指子类重写了父类中的同名方法。当我们通过父类的引用调用这个方法时,实际执行的是子类中重写的方法。但如果存在多个子类同时重写了这个方法,并且我们使用父类引用指向不同的子类对象,就会产生冲突。这种情况下,编译器同样无法确定到底应该调用哪个方法,会报错。 为了解决基于多态的冲突,我们可以采取以下方法: 1. 方法重载冲突:避免在同一个类中定义多个同名方法,或者通过修改参数类型和/或个数来消除冲突。 2. 方法覆盖冲突:使用强制类型转换或者将父类引用指向具体的子类对象,明确调用具体的重写方法。 在实际开发中,我们需要注意避免基于多态的冲突,保持代码的清晰和可维护性。
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