重读java编程思想之向上转型一

本文通过一个具体的Java代码示例,介绍了向上转型的概念及其工作原理。示例展示了如何将子类对象引用转换为父类引用,并通过父类的静态方法调用子类的方法。

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本文的内容和例子很多都来源于java编程思想



package com.scujcc.base.seven;


/**
 * <b>修改记录:</b> 
 * <p>
 * <li>
 * 
 * </li>
 * </p>
 * 
 * <b>类说明:</b>
 * <p> 
 * 
 * </p>
 */
public class Wind extends Instrument{


/**
 * <b>方法说明:</b>
 * <ul>
 * 
 * </ul>
 * @param args 
 */
public static void main(String[] args) {


Wind f = new Wind();
Instrument.tune(f);
}


}


class Instrument{

public void play(){
System.out.println("play");
}

}

// console: play

从上面的例子可以看出一个很有趣的东西,Instrument里面有的play(),子类wnid()也具备,特别是tune()本身可以接受Instrument引用,但是在Wind.main()中传给tune()的确实一个Wind引用,由于java的检查机制,竟然通过了,那么除非java检查机制默认Wind对象同样也是一种特殊的Instrument对象,且不存在任何tune()方法是可以通过Instrument来调用,同时又不存在Wind对象之中,而这种程序可以对Instrument和它所有的导出类起作用,我们把Wind对象引用转换成了Instrument引用的动作和行为称之为向上转型。







内容概要:该论文研究增程式电动汽车(REEV)的能量管理策略,针对现有优化策略实时性差的问题,提出基于工况识别的自适应等效燃油消耗最小策略(A-ECMS)。首先建立整车Simulink模型和基于规则的策略;然后研究动态规划(DP)算法和等效燃油最小策略;接着通过聚类分析将道路工况分为四类,并设计工况识别算法;最后开发基于工况识别的A-ECMS,通过高德地图预判工况类型并自适应调整SOC分配。仿真显示该策略比规则策略节油8%,比简单SOC规划策略节油2%,并通过硬件在环实验验证了实时可行性。 适合人群:具备定编程基础,特别是对电动汽车能量管理策略有兴趣的研发人员和技术爱好者。 使用场景及目标:①理解增程式电动汽车能量管理策略的基本原理;②掌握动态规划算法和等效燃油消耗最小策略的应用;③学习工况识别算法的设计和实现;④了解基于工况识别的A-ECMS策略的具体实现及其优化效果。 其他说明:此资源不仅提供了详细的MATLAB/Simulink代码实现,还深入分析了各算法的原理和应用场景,适合用于学术研究和工业实践。在学习过程中,建议结合代码调试和实际数据进行实践,以便更好地理解策略的优化效果。此外,论文还探讨了未来的研究方向,如深度学习替代聚类、多目标优化以及V2X集成等,为后续研究提供了思路。
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