判别Class是否属于Interface

本文介绍了一种在不修改现有方法的情况下,通过新增接口来解决问题的方法,并详细展示了如何使用instanceof关键字判断类实例属于哪个接口。

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本人在最近的项目中遇到一个问题,需要往一个接口方法中增加参数,但由于项目已经稳定运行了很长一段时间,不可能去改造现有方法,只能通过新增接口的方式去解决。
对于新增的接口,现有程序就要判断类实例究竟属于哪个接口,然后进行调用,关键点是通过关键字 instanceof 进行判断。下面是一些测试代码,请大家参考。

-示例代码:

IFaceA.java

public class ClassB implements IFaceB {
    @Override
    public String execute(String arg0) {
        System.out.println("execute with args.........");
        return "args";
    }
}

IFaceB.java

public interface IFaceB {
    public String execute(String arg0);
}

ClassA.java

public class ClassA implements IFaceA {
    @Override
    public void execute() {
        System.out.println("execute........");
    }
}

ClassB.java

public class ClassB implements IFaceB {
    @Override
    public String execute(String arg0) {
        System.out.println("execute with args.........");
        return "args";
    }
}

TestMain.java

public class TestMain {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        String clsnameA="com.gzsolartech.smartforms.utils.ClassA";
        Class<?> clzA = Class.forName(clsnameA);
        Object objA=clzA.newInstance();
        String clsnameB="com.gzsolartech.smartforms.utils.ClassB";
        Class<?> clzB = Class.forName(clsnameB);
        Object objB=clzB.newInstance();

        System.out.println(objA instanceof IFaceA);
        System.out.println(objA instanceof IFaceB);
        System.out.println(objB instanceof IFaceA);
    }
}
  • 输出结果
    true
    false
    false
    true
import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import pennylane as qml from torchvision import datasets, transforms from torch.utils.data import DataLoader import numpy as np # 量子电路参数 n_qubits = 4 # 量子比特总数 n_a_qubits = 1 # 辅助量子比特数 q_depth = 1 # 参数化量子电路深度 n_generators = 49 # 子生成器数量(49×16=784) # 量子模拟器 dev = qml.device("default.qubit", wires=n_qubits) device = torch.device("cpu") # 量子生成器电路 @qml.qnode(dev, interface="torch", diff_method="parameter-shift") def quantum_circuit(noise, weights): weights = weights.reshape(q_depth, n_qubits) # 初始化噪声 for i in range(n_qubits): qml.RY(noise[i], wires=i) # 参数化量子电路 for i in range(q_depth): for y in range(n_qubits): qml.RY(weights[i][y], wires=y) for y in range(n_qubits - 1): qml.CZ(wires=[y, (y + 1) % n_qubits]) return qml.probs(wires=list(range(n_qubits))) def partial_measure(noise, weights): probs = quantum_circuit(noise, weights) probsgiven0 = probs[:(2 ** (n_qubits - n_a_qubits))] probsgiven0 /= torch.sum(probs) return probsgiven0 / torch.max(probsgiven0) # 量子生成器 class PatchQuantumGenerator(nn.Module): def __init__(self, q_delta=1): super().__init__() self.q_params = nn.ParameterList([ nn.Parameter(q_delta * torch.rand(q_depth * n_qubits)) for _ in range(n_generators) ]) # 经典后处理网络 self.post_process = nn.Sequential( nn.Linear(n_generators * 16, 512), nn.ReLU(), nn.Linear(512, 784), nn.Tanh() ) def forward(self, x): patches = [] for params in self.q_params: patch = torch.cat([partial_measure(elem, params) for elem in x]) patches.append(patch) images = torch.cat(patches, dim=1) return self.post_process(images).view(-1, 1, 28, 28) # 量子判别class Quanv1d(nn.Module): def __init__(self, kernel_size=4, stride=4): supe
03-12
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