Java中的多态

在实际操作中,多态可以让我不用关心某个对象到底是什么具体类型,就可以使用该对象的某些方法,而这些方法通过一个抽象类或者接口来实现,多态就是提供父类调用子类代码的一个手段而已
abstract class Person
{
    
private String name;
    
private int age;
    Person(String name,
int age)
    
{
        
this.name = name;
        
this.age = age;
    }

    
    
abstract void say();
}


class Student extends Person
{
    Student(String name,
int age)
    
{
        
super(name,age);
    }

    
public void say()
    
{
        System.out.println(
"I'am a Student");
    }

}


class Teacher extends Person
{
    
private String profession;
    Teacher(String name,
int age,String profession)
    
{
        
super(name,age);
        
this.profession = profession;
    }

    
public void say()
    
{
        System.out.println(
"I'am a Teacher");
    }

}


class School
{
    
private String schoolname;
    
private Person person;
    School(String schoolname,Person person)
    
{
        
this.schoolname = schoolname;
        
this.person = person;
    }

    
public void foundPerson()
    
{
        person.say();
    }

}


public class TestPolymoph 
{
    
public static void main(String[] args) 
    
{
        Student studnet 
= new Student("lisi",21);
        Teacher teacher 
= new Teacher("dudu",29,"maths");
        School school1 
= new School("changning",studnet);
        School school2 
= new School("changning",teacher);
        school1.foundPerson();
//I'am a Student
        school2.foundPerson();//I'am a Teacher
    }

}
School方法传递了抽象类Person,具体调用时是根据具体的实际实例化的对象调用对应的方法
内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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