黑马程序员_JAVA的接口和抽象类

本文探讨了Java接口和抽象类的区别与联系,包括它们在软件设计中的作用、如何正确运用以及经典的设计模式——缺省适配模式。文章强调了面向接口编程的重要性,并解释了在何种情况下应该使用接口或抽象类。

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Java接口和Java抽象类

刚学Java语言时,就很难理解为什么要有接口这个概念,虽说是可以实现所谓的多继承,可一个只有方法名,没有方法体的东西,我实现它又有什么用呢?我从它那什么也得不到,除了一些方法名,我直接在具体类里加入这些方法不就行了吗?

为什么一定要有抽象类这个概念?为什么就不能把这个父类写成一个具体的类,子类再继承它不就可以了吗?何必弄一个抽象类出来,还要弄一些没有方法体的抽象方法,弄得又象接口又象类的,让人捉摸不定。

一个软件设计的好坏,我想很大程度上取决于它的整体架构,而这个整体架构其实就是你对整个宏观商业业务的抽象框架,当代表业务逻辑的高层抽象层结构合理时, 你底层的具体实现需要考虑的就仅仅是一些算法和一些具体的业务实现了。当你需要再开发另一个相近的项目时,你以前的抽象层说不定还可以再次利用呢,面对对 象的设计,复用的重点其实应该是抽象层的复用,而不是具体某一个代码块的复用,是不是一下子感觉自己对复用理解的高度又上升了一层?
说到了抽象,我就不能不提到曾让我头痛的Java接口和Java抽象类了,这也是本文我想说的重点。
既然面向对象设计的重点在于抽象,那Java接口和Java抽象类就有它存在的必然性了。
Java 接口和Java抽象类代表的就是抽象类型,就是我们需要提出的抽象层的具体表现。OOP面向对象的编程,如果要提高程序的复用率,增加程序的可维护性,可 扩展性,就必须是面向接口的编程,面向抽象的编程,正确地使用接口、抽象类这些太有用的抽象类型做为你结构层次上的顶层。
Java接口和Java抽象类有太多相似的地方,又有太多特别的地方,究竟在什么地方,才是它们的最佳位置呢?把它们比较一下,你就可以发现了。

1、 Java接口和Java抽象类最大的一个区别,就在于Java抽象类可以提供某些方法的部分实现(即抽象类中有抽象方法,也有非抽象的方法),而Java接口不可以,这大概就是Java抽象类唯一的优点吧,但这个优点非常有用。
如果向一个抽象类里加入一个新的具体方法时,那么它所有的子类都一下子都得到了这个新方法,而Java接口做不到这一点,如果向一个Java接口里加入一个 新方法,所有实现这个接口的类就无法成功通过编译了,因为你必须让每一个类都再实现这个方法才行,这显然是Java接口的缺点。

2、一个抽象类的实现只能由这个抽象类的子类给出,也就是说,这个实现处在抽象类所定义出的继承的等级结构中,而由于Java语言的单继承性,所以抽象类作为类型定义工具的效能大打折扣。

在这一点上,Java接口的优势就出来了,任何一个实现了一个Java接口所规定的方法的类都可以具有这个接口的类型,而一个类可以实现任意多个Java接口,从而这个类就有了多种类型。

3、从第2点不难看出,Java接口是定义混合类型的理想工具,混合类表明一个类不仅仅具有某个主类型的行为,而且具有其他的次要行为。

4、 结合1、2点中抽象类和Java接口的各自优势,具精典的设计模式就出来了:声明类型的工作仍然由Java接口承担,但是同时给出一个Java抽象类,且 实现了这个接口,而其他同属于这个抽象类型的具体类可以选择实现这个Java接口,也可以选择继承这个抽象类,也就是说在层次结构中,Java接口在最上 面,然后紧跟着抽象类,哈,这下两个的最大优点都能发挥到极至了。这个模式就是“缺省适配模式”。

在Java语言API中用了这种模式,而且全都遵循一定的命名规范:Abstract +接口名。

Java接口和Java抽象类的存在就是为了用于具体类的实现和继承的,如果你准备写一个具体类去继承另一个具体类的话,那你的设计就有很大问题了。Java抽象类就是为了继承而存在的,它的抽象方法就是为了强制子类必须去实现的。(继承抽象类,其子类必须复写抽象类的所有抽象方法)

使用Java接口和抽象Java类进行变量的类型声明、参数是类型声明、方法的返还类型说明,以及数据类型的转换等。而不要用具体Java类进行变量的类型声明、参数是类型声明、方法的返还类型说明,以及数据类型的转换等。

我想,如果你编的代码里面连一个接口和抽象类都没有的话,也许我可以说你根本没有用到任何设计模式,任何一个设计模式都是和抽象分不开的,而抽象与Java接口和抽象Java类又是分不开的。

理解抽象,理解Java接口和抽象Java类,我想就应该是真正开始用面向对象的思想去分析问题,解决问题了吧。
类是广泛的概念,表示一个有共同性质的群体,而对象指的是具体的一个实实在在的东西。例如,“人”是一个类,它可以表示地球上所有的人;而“张三”、“李四”、“爱因斯坦”等则是一个个的对象,或者说它们是“人”这个类的一个个实例。在 Java 中,我们可以定义类,然后创建类的对象。

【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真(带说明文档)内容概要:本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开,提供了完整的仿真模型与说明文档,重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型,模拟不同类型的短路故障(如三相短路),分析系统在故障期间及切除后的动态响应,包括发电机转子角度、转速、电压功率等关键参数的变化,进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理,掌握暂态过程分析方法。; 适合人群:电气工程及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员工程师。; 使用场景及目标:①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法;②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能;③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施(如故障清除时间优化);④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议:建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习,先理解仿真模型各模块的功能与参数设置,再运行仿真并仔细分析输出结果,尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响,从而深化对暂态稳定问题的理解。
本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过不断迭代更新自身速度与位置,并参考个体历史最优解群体全局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数(例如线性核、多项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践,研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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