Java 泛型(基础)

Java 泛型


1.1 泛型的格式

  • 泛型类定义
[访问权限] class 类名称<泛型类型标识1, 泛型类型标识2,...,泛型类型标识n>{
	[访问权限] 泛型类型标识 变量名;
	[访问权限] 泛型类型标识 方法名称(){};
	[访问权限] 返回值类型声明 方法名称(泛型类型标识 变量名称){};
}
class Point<T>{}
  • 泛型对象定义
类名称<具体类> 对象名称 = new 类名称<具体类>();
Point<Integer> p = new Point<Integer>();

只能使用包装类
在泛型的指定中是无法指定基本数据类型的,必须设置成一个类,这样在设置一个数字时就必须使用包装类。

  • 构造方法上使用泛型
[访问权限] 构造方法([<泛型类型> 参数名称]){}
//例如:
public Point(T var){
	this.var = var;
}
  • 指定多个泛型
class Notepad<K, V> {
	private K key;
	private V value;
	...
}

1.2 通配符

Info<String> i = new Info<String>();
...
//Object不匹配 String,所以会报错
public void fun(Info<Object> temp){}

Java 中引入了通配符 ,可以表示接收此类型的任意泛型对象。

public void fun(Info<?> temp){}

1.3 受限泛型

在引用传递中,在泛型操作中可以设置一个泛型对象的范围上限和下限。范围上限使用extends关键字声明,表示参数化的类型可能是所指定的类型或者是此类型的子类。而范围下限使用super关键字进行声明,表示参数化的类型可能是所指定的类型,或者是此类型的父类型,或者是 Object 类

  • 设置上限
声明对象:类名称<? extends 类> 对象名称
定义类:[访问权限] 类名称<泛型标识 extends 类>

范围上限设置为 Number,所以只能接收数字类型:

public void fun(Info<? extends Number> temp){}
...
//正确的泛型传递
Info<Integer> i1 = new Info<Integer>();
Info<Float> i2 = new Info<Float>();
//错误的泛型传递
Info<String> i1 = new Info<String>();
  • 设置下限
声明对象:类名称<? super 类> 对象名称
定义类:[访问权限] 类名称<泛型标识 extends 类>
public void fun(Info<? super String> temp){}
...
//正确的泛型传递
Info<Object> i1 = new Info<Object>();
Info<String> i2 = new Info<String>();
//错误的泛型传递
Info<Integer> i1 = new Info<Integer>();

1.4 泛型不能向上转型

Info<String> i1 = new Info<String>();
Info<Object> i2 = null;
i2 = i1;//编译错误

为什么不能使用使用向上转型?
String 是 Obect 的子类,通过对象的多态性 Object 类可以接收任意引用类型的对象,为什么到了泛型中却无法使用了?
回答:如果将子类泛型变为了父类,则表示扩大了子类的内容
以商场购物为例,现在假设把以上的两个对象 Info<Object> 和 Info<String> 分别当作商场的全部商品和个人已购买的商品信息。一个人购买的肯定是商场中很少的一部分商品,而如果使用“ Info<Object> = Info<String>”,就相当于在个人已购物的商品中加入了全部的商品,相当于个人把整个商场的商品全部买走了,这基本上是不可能的,所以程序无法编译通过。

1.5 泛型接口

[访问权限] interface 接口名称<泛型标识>{}

为了便于区分可以这样命名:

  • 接口:IMessage
  • 抽象类:AbstractMessage
  • 普通类:Message

接口的两种实现方式

  • 在子类的定义上声明泛型类型
interface Info<T>{}
...
class InfoImpl<T> implements Info<T>{}
  • 直接在接口中指定具体类型
interface Info<T>{}
...
class InfoImpl implements Info<String>{}

参考:Java 开发实战经典(李兴华) 第10章

【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,模拟不同类的短路故障(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、电压和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和工程师。; 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)算法对模的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典实践,其核心在于利用SVM构建分类模,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和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相结合,以解决模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!
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
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
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