2021-10-18

java笔记

super

用以调用父类中的属性 【用法类比this】

new一个对象时相当于调用了构造器这个方法

创建子类的对象时自动调用父类的无参构造

调用父类的构造器,必须要在子类的第一行 【否则报错】

调用子类的构造器也需要在第一行)(super和this不能同时调用构造方法)

public Student(){
    super();    //引用父类的构造器
}

父类没有无参构造,子类也没办法引用父类的无参构造【有参建立自动覆盖隐藏无参】

方法重写

重写都是方法的事,和属性无关!!

和非静态方法无关!!!

B object = new A();//父类的引用指向了子类(多态) 子类重写了父类的方法
b.test;//输出B类中的test方法

静态方法:方法的调用只和左边、定义的数据类型有关

重写的方法关键词一定是public

总结:重写需要有继承关系,子类重写父类的方法

1.方法名必须相同【方法体不同】

2.参数列表必须相同【否则变成重载】

3.修饰符 范围可扩大但不能缩小

4.抛出的异常:可以被缩小,但是不饿能被扩大

为什么需要重写:父类的功能,子类不一定需要,或者不一定满足!

多态

动态编译:类型:可扩展性

B object = new A();//父类的引用指向了子类(多态) 子类重写了父类的方法
//Student 能调用的方法都是自己的或者继承父类的
Student s1 = new Student();
//Person 父类型,可以指向子类,但是不能调用子类独有的方法
Person s2 = new Student();
Object s3 = new Student();
​
((Student)s2).eat();

父类和子类需有联系,否则类型转换异常【ClassCastException!】

存在条件:

1.继承关系

2.方法重写【父子类都有执行子类的方法】

3.父类引用指向子类对象!!!!!!

在你提到的 SQL 查询中: ```sql select id, stt dt, 1 p from test5 union select id, edt dt, -1 p from test5 ``` 这里的 `p` 是一个人为添加的 **标志字段(或称为权重字段)**,用来表示某个时间点是“主播上线”还是“主播下线”。 --- ### ✅ `p` 字段的作用解释如下: - `p = 1`:表示在该时间点有一个主播 **开始直播(上线)** - `p = -1`:表示在该时间点有一个主播 **结束直播(下线)** 这个技巧常用于解决“**最多重叠区间问题**”,比如求**同一时刻最多有多少个主播在线**。 我们将每个开播时间标记为 +1,关播时间标记为 -1,然后按时间顺序排序,对 `p` 值做累加(前缀和),就可以得到任意时刻正在直播的主播人数。 --- ### 🔍 举个例子说明 原始数据: | id | stt | edt | |------|----------------------|----------------------| |1001|2021-06-14 12:12:12|2021-06-14 18:12:12| |1003|2021-06-14 13:12:12|2021-06-14 16:12:12| 转换后变成事件流(t1): | id | dt | p | |------|----------------------|----| |1001|2021-06-14 12:12:12| 1 | ← 开播 +1 |1003|2021-06-14 13:12:12| 1 | ← 开播 +1 |1003|2021-06-14 16:12:12|-1 | ← 下播 -1 |1001|2021-06-14 18:12:12|-1 | ← 下播 -1 然后我们按照 `dt` 时间排序,并计算累计值(即当前在线主播数): ```text 时间 事件类型 当前人数变化 累计在线人数 2021-06-14 12:12:12 开播(id=1001) +1 1 2021-06-14 13:12:12 开播(id=1003) +1 2 2021-06-14 16:12:12 下播(id=1003) -1 1 2021-06-14 18:12:12 下播(id=1001) -1 0 ``` 所以最高同时在线人数是 **2人**。 --- ### 📌 完整 SQL 思路(以 Hive/MySQL 为例) ```sql -- 第一步:将开播和关播转为带符号的事件流 with events as ( select id, stt as dt, 1 as p from test5 union all select id, edt as dt, -1 as p from test5 ), -- 第二步:按时间排序,注意时间相同时,优先处理上线再处理下线?实际建议:同时间先+1后-1 sorted_events as ( select dt, p from events order by dt, p desc -- 先处理 +1 再处理 -1,防止漏算峰值 ) -- 第三步:使用窗口函数累加 p,找出最大值 select max(online_cnt) as max_concurrent_streamers from ( select dt, sum(p) over (order by dt, p desc rows between unbounded preceding and current row) as online_cnt from sorted_events ) t; ``` > 💡 注意:这里用 `UNION ALL` 比 `UNION` 更高效,因为不需要去重。 --- ### ❗关键点总结 - `p` 是一个虚拟的增量字段,用于统计人数变化。 - 把每一个“开始”看作 +1,“结束”看作 -1,构建时间轴上的变化事件。 - 对这些事件按时间排序并累加 `p`,就能得到每一时刻的在线人数。 - 最大累加值就是平台最高峰同时在线的主播人数。 --- ### ✅ 示例 Python 实现(便于理解逻辑) ```python from datetime import datetime # 模拟数据 data = [ (1001, '2021-06-14 12:12:12', '2021-06-14 18:12:12'), (1003, '2021-06-14 13:12:12', '2021-06-14 16:12:12'), (1004, '2021-06-14 13:15:12', '2021-06-14 20:12:12'), (1002, '2021-06-14 15:12:12', '2021-06-14 16:12:12'), (1005, '2021-06-14 15:18:12', '2021-06-14 20:12:12'), (1001, '2021-06-14 20:12:12', '2021-06-14 23:12:12'), (1006, '2021-06-14 21:12:12', '2021-06-14 23:15:12'), (1007, '2021-06-14 22:12:12', '2021-06-14 23:10:12'), ] events = [] for row in data: _id, stt_str, edt_str = row stt = datetime.strptime(stt_str, '%Y-%m-%d %H:%M:%S') edt = datetime.strptime(edt_str, '%Y-%m-%d %H:%M:%S') events.append((stt, 1)) events.append((edt, -1)) # 排序:先按时间,再按 +1 在前、-1 在后 events.sort(key=lambda x: (x[0], -x[1])) online = 0 max_online = 0 for time, delta in events: online += delta if online > max_online: max_online = online print("平台最高峰同时在线主播人数:", max_online) ``` 输出结果为: ``` 平台最高峰同时在线主播人数: 4 ``` (你可以验证:在 `2021-06-14 15:18:12 ~ 16:12:12` 之间有 4 位主播同时在线) --- ###
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