黑马程序员——继承,抽象,接口

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一.继承

1、  什么是继承,继承的特点?

子类继承父类的特征和行为,使得子类具有父类的各种属性和方法。或子类从父类继承方法,使得子类具有父类相同的行为。

特点:在继承关系中,父类更通用、子类更具体。父类具有更一般的特征和行为,而子类除了具有父类的特征和行为,还具有一些自己特殊的特征和行为。

在继承关系中。父类和子类需要满足is-a的关系。子类是父类。

表示父类和子类的术语:父类和子类、超类和子类、基类和派生类,他们表示的是同一个意思。

2、  为什么需要继承?什么时候应该继承?

使用继承可以有效实现代码复用,避免重复代码的出现。

当两个类具有相同的特征(属性)和行为(方法)时,可以将相同的部分抽取出来放到一个类中作为父类,其它两个类继承这个父类。

继承实现了面向对象的原则:writeonce,only once(编写一次、且只编写一次)

3、  如何实现继承?

在java语言中,用extends(扩展)关键字来表示一个类继承了另一个类。

在父类中只定义一些通用的属性和方法。

子类自动继承父类的属性和方法,子类中可以定义特定的属性和方法。或子类重新定义父类的属性、重写父类的方法可以获得与父类不同的功能。

 

例子

 

class Fu
{
    privateint num = 4;
 
    publicint getNum()
    {
        returnnum;
    }
}
 
 
class Zi extends Fu
{
   
    voidshow()
    {
        System.out.println(super.getNum());//子类不能直接访问父类中私有的内容,但可以间接访问
    }
}


 

 

二.抽象类

1抽象定义:

抽象就是从多个事物中将共性的,本质的内容抽取出来。

例如:狼和狗共性都是犬科,犬科就是抽象出来的概念。

抽象类:

Java中可以定义没有方法体的方法,该方法的具体实现由子类完成,该方法称为抽象方法,

包含抽象方法的类就是抽象类。

抽象方法的由来:

多个对象都具备相同的功能,但是功能具体内容有所不同,那么在抽取过程中,只抽取了功能定义,

并未抽取功能主体,那么只有功能声明,没有功能主体的方法称为抽象方法。

例如:狼和狗都有吼叫的方法,可是吼叫内容是不一样的。所以抽象出来的犬科虽然有吼叫功能,

但是并不明确吼叫的细节。

 

2抽象类的特点

抽象类和抽象方法必须用abstract关键字来修饰。

抽象方法只有方法声明,没有方法体,定义在抽象类中。

格式:修饰符abstract返回值类型函数名(参数列表);

抽象类不可以被实例化,也就是不可以用new创建对象。原因如下:

抽象类是具体事物抽取出来的,本身是不具体的,没有对应的实例。

例如:犬科是一个抽象的概念,真正存在的是狼和狗。

而且抽象类即使创建了对象,调用抽象方法也没有意义。

抽象类通过其子类实例化,而子类需要覆盖掉抽象类中所有的抽象方法后才可以创建对象,

否则该子类也是抽象类。

public abstract class Employee {
    publicabstract void setName(String name);
 
    publicabstract String getName();
 
    publicabstract void setSex(char sex);
 
    publicabstract char getSex();
 
    publicabstract void setAge(int age);
 
    publicabstract int getAge();
 
    publicabstract void setJob(String job);
 
    publicabstract String getJob();
}
 
public class User extends Employee {
    privateString name;
    privateString job;
    privatechar sex;
    privateint age;
    publicString like; // 爱好
 
    publicvoid worker() {
        System.out.println(this.name+ "工作中");
    }
 
    publicString getName() {
        returnname;
    }
 
    publicvoid setName(String name) {
        this.name= name;
    }
 
    publicString getJob() {
        returnjob;
    }
 
    publicvoid setJob(String job) {
        this.job= job;
    }
 
    publicchar getSex() {
        returnsex;
    }
 
    publicvoid setSex(char sex) {
        this.sex= sex;
    }
 
    publicint getAge() {
        returnage;
    }
 
    publicvoid setAge(int age) {
        this.age= age;
    }
 
    publicString getLike() {
        returnlike;
    }
 
    publicvoid setLike(String like) {
        this.like= like;
    }
 
}
 
public class Company {
    publicString companyName;// 公司名称
    publicString companyAdress;// 公司地址
    publicString companyBoss;// 公司老总
    publicList<Employee> employees;// 公司员工
}


 

三.接口

格式:publicinterface接口名称{}

接口中的成员修饰符是固定的。

成员常量:publicstaticfinal

成员函数:publicabstract

发现接口中的成员都是public的。

接口的出现将“多继承”通过另一种形式体现出来,即“多实现”。

 

1接口的特点

接口是对外暴露的规则。

接口是程序的功能扩展。

接口的出现降低耦合性。

接口可以用来多实现。

类与接口之间是实现关系,而且类可以继承一个类的同时实现多个接口。

接口与接口之间可以有继承关系。

 

2接口与抽象的区别于共性:

共性:都是不断抽取出来的抽象的概念

区别:

1)抽象类体现继承关系,一个类只能单继承接口体现实现关系,一个类可以多实现

2)抽象类是继承,是"isa"关系

接口是实现,是"likea"关系

3)抽象类中可以定义非抽象方法,供子类直接使用

接口的方法都是抽象,接口中的成员都有固定修饰符

 


标题基于SpringBoot+Vue的学生交流互助平台研究AI更换标题第1章引言介绍学生交流互助平台的研究背景、意义、现状、方法与创新点。1.1研究背景与意义分析学生交流互助平台在当前教育环境下的需求及其重要性。1.2国内外研究现状综述国内外在学生交流互助平台方面的研究进展与实践应用。1.3研究方法与创新点概述本研究采用的方法论、技术路线及预期的创新成果。第2章相关理论阐述SpringBoot与Vue框架的理论基础及在学生交流互助平台中的应用。2.1SpringBoot框架概述介绍SpringBoot框架的核心思想、特点及优势。2.2Vue框架概述阐述Vue框架的基本原理、组件化开发思想及与前端的交互机制。2.3SpringBoot与Vue的整合应用探讨SpringBoot与Vue在学生交流互助平台中的整合方式及优势。第3章平台需求分析深入分析学生交流互助平台的功能需求、非功能需求及用户体验要求。3.1功能需求分析详细阐述平台的各项功能需求,如用户管理、信息交流、互助学习等。3.2非功能需求分析对平台的性能、安全性、可扩展性等非功能需求进行分析。3.3用户体验要求从用户角度出发,提出平台在易用性、美观性等方面的要求。第4章平台设计与实现具体描述学生交流互助平台的架构设计、功能实现及前后端交互细节。4.1平台架构设计给出平台的整体架构设计,包括前后端分离、微服务架构等思想的应用。4.2功能模块实现详细阐述各个功能模块的实现过程,如用户登录注册、信息发布与查看、在线交流等。4.3前后端交互细节介绍前后端数据交互的方式、接口设计及数据传输过程中的安全问题。第5章平台测试与优化对平台进行全面的测试,发现并解决潜在问题,同时进行优化以提高性能。5.1测试环境与方案介绍测试环境的搭建及所采用的测试方案,包括单元测试、集成测试等。5.2测试结果分析对测试结果进行详细分析,找出问题的根源并
内容概要:本文详细介绍了一个基于灰狼优化算法(GWO)优化的卷积双向长短期记忆神经网络(CNN-BiLSTM)融合注意力机制的多变量多步时间序列预测项目。该项目旨在解决传统时序预测方法难以捕捉非线性、复杂时序依赖关系的问题,通过融合CNN的空间特征提取、BiLSTM的时序建模能力及注意力机制的动态权重调节能力,实现对多变量多步时间序列的精准预测。项目不仅涵盖了数据预处理、模型构建与训练、性能评估,还包括了GUI界面的设计与实现。此外,文章还讨论了模型的部署、应用领域及其未来改进方向。 适合人群:具备一定编程基础,特别是对深度学习、时间序列预测及优化算法有一定了解的研发人员和数据科学家。 使用场景及目标:①用于智能电网负荷预测、金融市场多资产价格预测、环境气象多参数预报、智能制造设备状态监测与预测维护、交通流量预测与智慧交通管理、医疗健康多指标预测等领域;②提升多变量多步时间序列预测精度,优化资源调度和风险管控;③实现自动化超参数优化,降低人工调参成本,提高模型训练效率;④增强模型对复杂时序数据特征的学习能力,促进智能决策支持应用。 阅读建议:此资源不仅提供了详细的代码实现和模型架构解析,还深入探讨了模型优化和实际应用中的挑战与解决方案。因此,在学习过程中,建议结合理论与实践,逐步理解各个模块的功能和实现细节,并尝试在自己的项目中应用这些技术和方法。同时,注意数据预处理的重要性,合理设置模型参数与网络结构,控制多步预测误差传播,防范过拟合,规划计算资源与训练时间,关注模型的可解释性和透明度,以及持续更新与迭代模型,以适应数据分布的变化。
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