关于java的多态

什么是多态?如何在Java中实现多态? 多态(Polymorphism)是面向对象编程(OOP)的核心概念之一。它指的是一个接口或基类可以有多种不同的实现方式,程序在运行时可以动态地选择具体的实现方法。多态性允许对象以多种形式表现,从而使得代码更加灵活和可扩展。编译时多态性(静态多态性):通过方法重载(Method Overloading)实现。运行时多态性(动态多态性):通过方法重写(Method Overriding)和接口实现。多态是Java面向对象编程的重要特性,通过方法重载实现编译时多态性,通过方法重写和接口实现运行时多态性。 阅读详情

关于java的多态

我们在上一篇文章中,了解了方法的重写,以及super的使用方法和含义,我们本篇文章来了解一下面向对象最后一个特性,多态😀,它可以实现动态变量。

一、面向对象理解顺序

首先我们学习面向对象的时候,一定要注意学习顺序,不要跳着学习,要逐步渗透,下面我把顺序列出来,一步一步学习然后再了解多态。

1、关于java的封装

2、关于java的继承

3、关于java中的Super详解

4、关于java的方法重写

5、关于java的多态

二、多态

  • 动态编译:类型:可扩展性。

1、我们还是老样子,新建一个软件包,在里面新建一个人类和学生类,让学生类继承人类。

package oop.Demo07;

public class Person 
{
    public void run()
    {
        System.out.println("run");
    }
}

package oop.Demo07;

public class Student extends Person
{

}

2、我们在main方法中,调用哪个类,就是哪个类。

import oop.Demo07.Person;
import oop.Demo07.Student;

public class Application {
    public static void main(String[] args)
    {
        //一个对象的实际类型是确认的
        new Person();
        new Student();
    }
}

所以我们可以发现,一个对象的实际类型是确认的。

import oop.Demo07.Person;
import oop.Demo07.Student;

public class Application {
    public static void main(String[] args)
    {
        new Person();
        new Student();
		//可以指向的引用类型不确定:父类的引用指向子类
        Student s1 = new Student();
        Person p1 = new Student();
        Object o1 = new Student();//Object是Person的父类
    }
}

通过引用,我们也可以得出一个结论:可以指向的引用类型不确定:父类的引用指向子类。

import oop.Demo07.Person;
import oop.Demo07.Student;

public class Application {
    public static void main(String[] args)
    {
        Student s1 = new Student();
        Person p1 = new Student();
        Object o1 = new Student();
        p1.run();
    }
}

我们在父类中,写了run方法,我们执行以下代码,因为p1是new的Person类,引用的Person类,所以输出的方法是Person中的方法。

run

我们在子类中,重写父类的方法,ctrl+O。

package oop.Demo07;

public class Student extends Person
{
    @Override
    public void run() 
    {
       System.out.println("son");
    }
}

我们再来用Student引用的类去调用一下。

import oop.Demo07.Person;
import oop.Demo07.Student;

public class Application 
{
    public static void main(String[] args)
    {
        Student s1 = new Student();
        Person p1 = new Student();
        Object o1 = new Student();
        p1.run();//子类重写了父类的方法,执行子类的方法
        s1.run();
    }
}

我们发现执行的结果是Student中重写的方法,子类重写了父类的方法,执行子类的方法。

son
son

如果再定义一个方法,在Student类中,定义一个eat方法,Person中没有这个方法。

package oop.Demo07;

public class Student extends Person
{
    @Override
    public void run() 
    {
       System.out.println("son");
    }
    
    public void eat()
    {
        System.out.println("eat");
    }
}

我们调用的时候,发现Student引用的类可以直接调用,但是父类Person不可以直接调用,但是可以用一种别的办法调用。

public class Application 
{
    public static void main(String[] args)
    {
        Student s1 = new Student();
        Person p1 = new Student();
        Object o1 = new Student();
        p1.run();
        ((Student) p1).eat();//编译器会自动帮我们转换方式
        s1.eat();//自己调用,没问题
    }
}
  • 子类没有重写父类,调用的就是父类的方法。
  • 子类重写父类,调用的就是子类的方法。
  • 对象能执行那些方法,主要看对象左边的类型,和右边的关系不大。
Student s1 = new Student();
//Student能调用的方法,都是自己的或者继承父类的。
Person p1 = new Student();
//Person是父类,虽然可以指向子类,但是不能调用子类独有的方法。
((Student) p1).eat();
//强制转换类型,高类型转低类型。

三、多态注意事项

  • 多态是方法的多态,属性没有多态。

  • 父类和子类,有联系,不能随意转换,比如String类型转成刚刚咱们的Person类型,这肯定是不行的😊

  • 类型不对应,编译器会报错,类型转换异常(ClassCastException)!

  • 多态存在的条件:

    1、继承关系。

    2、方法的重写。

    3、父类的引用,指向的是子类。

  • 但是有些方法不能被重写:

    1、static方法,属于类不属于实例。

    2、final 常量。

    3、private方法,私有方法不能重写。

四、总结

  • 同一方法,可以根据发送对象的不同采用多种不同的行为方式。
  • 一个对象的实际类型是确定的,但是可以指向对象的引用类型会很多(父类或者有关系的类)。
  • instanceof关键词(类型转换):引用类型之间的转换,我们放在以后详细介绍。
6-2 GPU GART 绑定机制与 TLB 失效 本文详细解析了AMD GPU的GART(Graphics Address Remapping Table)绑定机制实现。主要内容包括: 绑定流程:从ttm_tt_bind()到硬件PTE更新的完整调用链,重点分析amdgpu_gart_bind()函数实现。 关键函数: amdgpu_gart_bind():执行安全检查、记录映射关系、更新页表等操作 amdgpu_gart_map():将CPU页映射为多个GPU页并填充PTE amdgpu_gmc_set_pte_pde():处理硬件特定的PTE格式 内存 阅读详情

相关推荐

别再乱点U盘里的.exe了!手把手教你彻底清除那个伪装成Usb Disk的蠕虫病毒

本文详细介绍了如何识别、清除和预防伪装成Usb Disk的蠕虫病毒。从识别感染迹象到安全备份文件,再到深度清理病毒残留和构建防护策略,提供了一套完整的U盘病毒解决方案。特别提醒用户注意U盘病毒的风险,并养成良好的使用习惯。

weixin_30496999的博客 665

Java中编译时多态与运行时多态

文章目录1. 什么是多态2. 编译时多态3. 运行时多态总结Reference 口诀:成员变量,静态方法看左边;非静态方法:编译看左边,运行看右边 当父类变量引用子类对象时(Father f = new Son();),在这个引用变量f指向的对象中,它的成员变量和静态方法与父类是一致的,他的非静态方法,在编译时是与父类一致的,运行时却与子类一致(发生了复写) 1. 什么是多态 多态是指允许不同子类型的对象对同一行为作出不同的响应。例如在生活中,比如跑的动作,小猫、小狗和大象,跑起来是不一样的。再比如飞

xylitolz的博客 9380

在win10系统上安装opnet14.5注意事项和步聚

opnet 14.5安装避坑!

miracle_eicont的专栏 1037

Java多态性:Java什么是多态?

多态性是面向对象编程的又一个重要特征,它是指在父类中定义的属性和方法被子类继承之后,可以具有不同的数据类型或表现出不同的行为,这使得同一个属性或方法在父类及其各个子类中具有不同的含义。 对面向对象来说,多态分为编译时多态和运行时多态。其中编译时多态是静态的,主要是指方法的重载,它是根据参数列表的不同来区分不同的方法。通过编译之后会变成两个不同的方法,在运行时谈不上多态。而运行时多态是动态的,它是通...

jijiangpeng的博客 5548

MDM主数据清洗和编码集成说明

绝大多数的企业业务系统是伴随业务发展而建设的,但随着业务发展单一系统难以支撑企业业务闭环。MDM主数据管理平台可以满足企业数据治理的需求,本文针对主数据清洗和编码集成进行梳理。...

数通畅联 3318

Coze智能体网页集成实战:从零搭建免登录AI助手

本文详细介绍了如何利用Coze Chat SDK从零开始为网站集成免登录AI助手。通过获取访问令牌和智能体ID,仅需几行JavaScript代码即可将功能完整的对话窗口嵌入网页,实现开箱即用的智能交互。文章重点讲解了核心部署步骤、会话隔离方案以及UI深度定制方法,帮助开发者快速打造贴合品牌、提升用户体验的网页AI助手。

gold8的专栏 557

Java的多态

Java多态是面向对象编程的核心特性,包括编译时多态和运行时多态。

2401_84284464的博客 1157

Open3D 基于法线的双边滤波

基于法线的双边滤波是一种用于点云平滑的技术,它结合了点与其邻域点之间的几何距离和法线方向的相似性,从而在去除噪声的同时保留几何特征。这种滤波方法广泛应用于点云处理领域,尤其是在需要保留表面细节和边缘的场景中。

纵马踏花向自由 2500

Java中多态

目录 1、概述 2、多态的定义与使用格式 3、多态的特点 4、多态成员的特点 5、instanceof 关键字 6、多态转型 7、多态的优缺点 1、概述 多态就是描述一个事物的多种形态,如小明是一个学生,他既是人,也是学生,出现两种形态。Java中多态的代码体现在一个子类对象(实现类对象)既可以给这个子类(实现类对象)引用变量赋值,又可以给这个子类(实现类对象)的父类(接口)变...

ONESTARの博客 4285

vue2/3 - [超详细] 实现企业微信扫码登录完整流程及代码,vue项目接入企业微信扫码登录功能教程,支持新跳页显示二维码或div容器里内嵌登录二维码(详细代码注释,一键复制开箱即用)

vue企业微信扫码登录,vue网页网站企业微信扫码登录教程,vue如何实现企业微信扫码登录功能,vue详细企业微信扫码登录功能实现,vue2实现企业微信扫码登录,前端vue企业微信扫码登录教程,vue pc电脑端企业微信扫码登录详细教程,vue项目中怎么做企业微信扫码注册登录,vue实现网站接入企业微信扫码登录,vue2做企业微信扫码登录的优质文章教程,vue网站对接企业微信扫码登录,vue企业微信扫码登录如何新开一页全屏显示登录二维码,vue企业微信登录二维码 内嵌在div容器里/跳页显示登录二维码,vu

✅ 精选推荐文章 5701

Winform从入门到精通(1)——Label(史上最全)

本篇文章是对专栏《winform控件从入门到精通》的详细介绍

qq_34059233的博客 4万+

Java 多态以及多态的实现

编译环境 windows 10 JDK 1.8 eclipse 目录    一、多态的基本概念    二、继承    三、多态的实现    四、多态存在的三个必要条件    五、重写    六、抽象类和抽象方法    七、接口    八、向上转型实现多态    九、多态的优缺点 前言   多态,多态,多态到底是一个什么样的定义呢,充满着好奇心,决定去研究一番。 多态(Polymorphism)的基本概念   多态意味着父类的变量可以指向子类对象。多态是同一个行为具有多个不同表现形式或形态的能力,就

Karbob 2447

Android 13.0 framework层系统手势增加上滑手势home事件功能(相当于Home键)

在13.0的定制化开发系统手势功能的时候,客户需求要求在上滑手势的时候,在底部上滑时候进入系统桌面,也就是增加 home键功能,所以就需要分析相关的系统手势上滑事件,然后添加home事件这样 就可以实现这个功能了

安卓兼职framework和app工程师的博客 1132

java的多态

java的多态

听海边涛声 806

老版QQ原生表情gif动态

这是老版的QQ表情,不过全是动态的的,Windows照片查看器是不会动的,可以右击用浏览器打开查看,再说一遍是老版的,只是分享给宁愿用老版也要动态的人。

深度学习工具包 DeepLearningToolbox

深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. 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")

Java多态

我们继续来看创建对象"狗"的这一行代码//Animal为父类,dog和cat为子类此时" = "的左边为Animal,其编译类型就为Animal," = "的右边为Animal,其运行类型就为dog。

qq_65501197的博客 1160

复分析 阿尔福斯(Ahlfors) 第三版答案 英文

答案分为十章,有部分习题没有答案,全英文复分析阿尔福斯(Ahlfors) 第三版答案

Java中的多态:什么是多态?

Java中的多态:什么是多态? 多态性是面向对象编程的三大重要特征之一,它是指在父类中定义的属性和方法被子类继承之后,可以具有不同的数据类型或表现出不同的行为,这使得同一个属性或方法在父类及其各个子类中具有不同的含义。 对面向对象来说,多态分为编译时多态和运行时多态。 其中编译时多态是静态的,主要是指方法的重载,它是根据参数列表的不同来区分不同的方法。通过编译之后会变成两个不同的方法,在运行时谈不上多态。而运行时多态是动态的,它是通过动态绑定来实现的,也就是大家通常所说的多态性。 Java实现多态有 3

java领域分享 9728

jre9下载 jdk9

(Java SE Runtime Environment 9.0) 9.0u175 官方最新版 【x86|x64】

什么是Java多态?如何实现Java多态?

java多态这个概念在同学们深入学习java的时候就会被提出,很多同学并不知道是什么意思,如何实现。今天小千就来给大家介绍一下什么是java多态和java如何实现多态。 什么是多态? 指允许不同类的对象对同一消息做出响应。即同一消息可以根据发送对象的不同而采用多种不同的行为方式。(发送消息就是函数调用) 实现多态的技术称为:动态绑定(dynamic binding),是指在执行期间判断所引用对象的实际类型,根据其实际的类型调用其相应的方法。 多态的作用:消除类型之间的耦合关系。 现实中,关于多态的例子不胜

xiaoxijinger的博客 6219

java的两种多态

     1. Java中除了static和final方法外,其他所有的方法都是运行时绑定的。private方法都被隐式指定为final的,因此final的方法不会在运行时绑定。当在派生类中重写基类中static、final、或private方法时,实质上是创建了一个新的方法。     2.在派生类中,对于基类中的private方法,最好采用不同的名字。     3.包含抽象方法的类叫做抽

JavaTiger 4595

Java中的多态

提示:以下是本篇文章正文内容 一、Java中的多态 多态,就是方法或对象有多种形态,包括方法的多态和对象的多态。 1. 方法的多态: 重写override和重载overload就体现多态,重写和重载不多赘述。 2. 对象的多态 (关键) 编译类型 对象名 = new 运行类型(); 编译类型:简单理解 javac 编译时看的类型,要编译过的去不能报语法错误; 运行类型:过了编译阶段,到了运行阶段 java 要看的类型。 编译类型看 = 的左边,运行类型看 = 的右边: 如:Animal animal .

积沙成塔的博客 2572

Java 多态

对象的多态性允许我们编写更加灵活和可扩展的代码。通过继承和接口,我们可以设计出能够以统一的方式处理不同对象的系统。多态性是面向对象设计中实现“开闭原则”(对扩展开放,对修改封闭)的关键技术之一。向上转型:子类对象转为父类类型,是自动且安全的,但访问范围受限于父类。向下转型:父类对象转为子类类型,需要显式转换且要确保类型安全,可以访问子类特有属性和方法。

y123916的博客 1387

Java基础之Java的多态

在本文中,我们深入探讨了Java多态性的概念、实现方式以及它在面向对象编程中的重要性。多态性是Java语言的核心特性之一,它允许我们通过父类引用调用子类的方法,从而增强了代码的灵活性和可扩展性。我们学习了多态的两种类型:编译时多态和运行时多态,以及它们在实际编程中的应用。编译时多态主要通过方法重载和重写实现,而运行时多态则依赖于继承和方法重写。同时,我们也指出了多态的一些限制,例如无法访问子类特有的方法和属性。

daadaddc的博客 2310

Java中关于多态的总结

多态(Polymorphism)指同一操作作用于不同的对象,可以有不同的解释,产生不同的执行结果。

2301_80391652的博客 938

java之多态

java多态

DJQ351044djqDJQ的博客 1143

java中多态_java之多态

1.多态的概述:是面向对象的三大特性之一,封装、继承、多态。①一个具体的对象有多种形态,老虎既属于猫科动物(因为子父类是相对的,所以猫科动物也可以看做子类),又属于哺乳动物,所以老虎既可以拥有猫科动物的属性,又有哺乳动物的属性。②Java中多态的代码体现在一个子类对象(实现类对象)既可以给这个子类(实现类对象)引用变量赋值,又可以给这个子类(实现类对象)的父类(接口)变量赋值。普通类与普通类,抽象...

weixin_36457551的博客 3717
上一篇: 关于java的方法重写
下一篇: 关于java的instanceof类型转换
落满樱花的羊
博客等级 码龄5年 1021粉丝 54原创
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值