Java:类与继承

Java讲课笔记13:类的继承 1. 理解继承的概念 2. 掌握方法的重写 3. 掌握super关键字 阅读详情

Java:类与继承

  对于面向对象的程序设计语言来说,类毫无疑问是其最重要的基础。抽象、封装、继承、多态这四大特性都离不开类,只有存在类,才能体现面向对象编程的特点,今天我们就来了解一些类与继承的相关知识。首先,我们讲述一下与类的初始化相关的东西,然后再从几个方面阐述继承这一大特性。以下是本文的目录大纲:

  一.你了解类吗?

  二.你了解继承吗?

  三.常见的面试笔试题

  若有不正之处,请多多谅解并欢迎批评指正。

  请尊重作者劳动成果,转载请标明原文链接:

  http://www.cnblogs.com/dolphin0520/p/3803432.html

一.你了解类吗?

  在Java中,类文件是以.java为后缀的代码文件,在每个类文件中最多只允许出现一个public类,当有public类的时候,类文件的名称必须和public类的名称相同,若不存在public,则类文件的名称可以为任意的名称(当然以数字开头的名称是不允许的)。

  在类内部,对于成员变量,如果在定义的时候没有进行显示的赋值初始化,则Java会保证类的每个成员变量都得到恰当的初始化:

  1)对于  char、short、byte、int、long、float、double等基本数据类型的变量来说会默认初始化为0(boolean变量默认会被初始化为false);

  2)对于引用类型的变量,会默认初始化为null。

  如果没有显示地定义构造器,则编译器会自动创建一个无参构造器,但是要记住一点,如果显示地定义了构造器,编译器就不会自动添加构造器。注意,所有的构造器默认为static的。

  下面我们着重讲解一下 初始化 顺序:

  当程序执行时,需要生成某个类的对象,Java执行引擎会先检查是否加载了这个类,如果没有加载,则先执行类的加载再生成对象,如果已经加载,则直接生成对象。

  在类的加载过程中,类的static成员变量会被初始化,另外,如果类中有static语句块,则会执行static语句块。static成员变量和static语句块的执行顺序同代码中的顺序一致。记住,在Java中,类是按需加载,只有当需要用到这个类的时候,才会加载这个类,并且只会加载一次。看下面这个例子就明白了:

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public  class  Test {
     public  static  void  main(String[] args)  throws  ClassNotFoundException {
         
         Bread bread1 =  new  Bread();
         Bread bread2 =  new  Bread();
     }
}
 
 
class  Bread {
     static {
         System.out.println( "Bread is loaded" );
     }
     public  Bread() {
         System.out.println( "bread" );
     }
}

  运行这段代码就会发现"Bread is loaded"只会被打印一次。

  在生成对象的过程中,会先初始化对象的成员变量,然后再执行构造器。也就是说类中的变量会在任何方法(包括构造器)调用之前得到初始化,即使变量散步于方法定义之间。

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public  class  Test {
     public  static  void  main(String[] args)  {
         new  Meal();
     }
}
 
 
class  Meal {
     
     public  Meal() {
         System.out.println( "meal" );
     }
     
     Bread bread =  new  Bread();
}
 
class  Bread {
     
     public  Bread() {
         System.out.println( "bread" );
     }
}

  输出结果为:

  View Code

二.你了解继承吗?

  继承是所有OOP语言不可缺少的部分,在java中使用extends关键字来表示继承关系。当创建一个类时,总是在继承,如果没有明确指出要继承的类,就总是隐式地从根类Object进行继承。比如下面这段代码:

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class  Person {
     public  Person() {
         
     }
}
 
class  Man  extends  Person {
     public  Man() {
         
     }
}

  类Man继承于Person类,这样一来的话,Person类称为父类(基类),Man类称为子类(导出类)。如果两个类存在继承关系,则子类会自动继承父类的方法和变量,在子类中可以调用父类的方法和变量。在java中,只允许单继承,也就是说 一个类最多只能显示地继承于一个父类。但是一个类却可以被多个类继承,也就是说一个类可以拥有多个子类。

  1.子类继承父类的成员变量

  当子类继承了某个类之后,便可以使用父类中的成员变量,但是并不是完全继承父类的所有成员变量。具体的原则如下:

  1)能够继承父类的public和protected成员变量;不能够继承父类的private成员变量;

  2)对于父类的包访问权限成员变量,如果子类和父类在同一个包下,则子类能够继承;否则,子类不能够继承;

  3)对于子类可以继承的父类成员变量,如果在子类中出现了同名称的成员变量,则会发生隐藏现象,即子类的成员变量会屏蔽掉父类的同名成员变量。如果要在子类中访问父类中同名成员变量,需要使用super关键字来进行引用。

  2.子类继承父类的方法

  同样地,子类也并不是完全继承父类的所有方法。

  1)能够继承父类的public和protected成员方法;不能够继承父类的private成员方法;

  2)对于父类的包访问权限成员方法,如果子类和父类在同一个包下,则子类能够继承;否则,子类不能够继承;

  3)对于子类可以继承的父类成员方法,如果在子类中出现了同名称的成员方法,则称为覆盖,即子类的成员方法会覆盖掉父类的同名成员方法。如果要在子类中访问父类中同名成员方法,需要使用super关键字来进行引用。

  注意:隐藏和覆盖是不同的。隐藏是针对成员变量和静态方法的,而覆盖是针对普通方法的。(后面会讲到)

  3.构造器

  子类是不能够继承父类的构造器,但是要注意的是,如果父类的构造器都是带有参数的,则必须在子类的构造器中显示地通过super关键字调用父类的构造器并配以适当的参数列表。如果父类有无参构造器,则在子类的构造器中用super关键字调用父类构造器不是必须的,如果没有使用super关键字,系统会自动调用父类的无参构造器。看下面这个例子就清楚了:

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class  Shape {
     
     protected  String name;
     
     public  Shape(){
         name =  "shape" ;
     }
     
     public  Shape(String name) {
         this .name = name;
     }
}
 
class  Circle  extends  Shape {
     
     private  double  radius;
     
     public  Circle() {
         radius =  0 ;
     }
     
     public  Circle( double  radius) {
         this .radius = radius;
     }
     
     public  Circle( double  radius,String name) {
         this .radius = radius;
         this .name = name;
     }
}

  这样的代码是没有问题的,如果把父类的无参构造器去掉,则下面的代码必然会出错:

  改成下面这样就行了:

  4.super

  super主要有两种用法:

  1)super.成员变量/super.成员方法;

  2)super(parameter1,parameter2....)

  第一种用法主要用来在子类中调用父类的同名成员变量或者方法;第二种主要用在子类的构造器中显示地调用父类的构造器,要注意的是,如果是用在子类构造器中,则必须是子类构造器的第一个语句。

三.常见的面试笔试题

1.下面这段代码的输出结果是什么?

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public  class  Test {
     public  static  void  main(String[] args)  {
         new  Circle();
     }
}
 
class  Draw {
     
     public  Draw(String type) {
         System.out.println(type+ " draw constructor" );
     }
}
 
class  Shape {
     private  Draw draw =  new  Draw( "shape" );
     
     public  Shape(){
         System.out.println( "shape constructor" );
     }
}
 
class  Circle  extends  Shape {
     private  Draw draw =  new  Draw( "circle" );
     public  Circle() {
         System.out.println( "circle constructor" );
     }
}
  View Code

  这道题目主要考察的是类继承时构造器的调用顺序和初始化顺序。要记住一点:父类的构造器调用以及初始化过程一定在子类的前面。由于Circle类的父类是Shape类,所以Shape类先进行初始化,然后再执行Shape类的构造器。接着才是对子类Circle进行初始化,最后执行Circle的构造器。

2.下面这段代码的输出结果是什么?

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public  class  Test {
     public  static  void  main(String[] args)  {
         Shape shape =  new  Circle();
         System.out.println(shape.name);
         shape.printType();
         shape.printName();
     }
}
 
class  Shape {
     public  String name =  "shape" ;
     
     public  Shape(){
         System.out.println( "shape constructor" );
     }
     
     public  void  printType() {
         System.out.println( "this is shape" );
     }
     
     public  static  void  printName() {
         System.out.println( "shape" );
     }
}
 
class  Circle  extends  Shape {
     public  String name =  "circle" ;
     
     public  Circle() {
         System.out.println( "circle constructor" );
     }
     
     public  void  printType() {
         System.out.println( "this is circle" );
     }
     
     public  static  void  printName() {
         System.out.println( "circle" );
     }
}
  View Code

  这道题主要考察了隐藏和覆盖的区别(当然也和多态相关,在后续博文中会继续讲到)。

  覆盖只针对非静态方法(终态方法不能被继承,所以就存在覆盖一说了),而隐藏是针对成员变量和静态方法的。这2者之间的区别是:覆盖受RTTI(Runtime type  identification)约束的,而隐藏却不受该约束。也就是说只有覆盖方法才会进行动态绑定,而隐藏是不会发生动态绑定的。在Java中,除了static方法和final方法,其他所有的方法都是动态绑定。因此,就会出现上面的输出结果。

【ARM Trace32(劳特巴赫) 使用介绍 1.3 - ARM 系统调试中常见的挑战】 每一个独立的gust os或者一个OS 内部里面美格独立的进程它使用虚拟地址是可能是重叠的,比如linux中每个用户进程它的运行地址(虚拟地址)都是0x0,这时如果想去同时调试所有进程,那么必须要有个办法把这些进程区分开来,trace32 就在虚拟地址前面加前缀的方法,这个前缀称为space id, 这个space id 实际上就是processor id或者是task id, 这样就可以把一个os内部的不同的进程区分开来。如果工具和内核中的连接是可以建立起来的,那么接下来就是调试工具使用的问题了。 阅读详情

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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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