多态、自动转型和抽象类的使用

本文深入探讨了Java中面向对象编程的核心概念,包括自动转型、多态和抽象类的使用。通过实例解析,展示了如何在实际编程中灵活运用这些特性,以减少代码量并提高代码复用性。重点阐述了自动转型的便利性和限制,多态带来的代码灵活性,以及抽象类在设计模式中的重要作用。
一,自动转型:
先有继承,才会有重写和自动转型,如电脑中short类型变为int类型,就是自动转型,但反过来则不行,必须得强制转型。继承以后,子类对象会自动转变为父类对象,如果子类重写了父类中的方法,调用的是子类的方法,否则就是父类中的方法。例如:
Student uns=new UNStudent();
此时,此时的uns是学生类型的
自动转型的好处:减少代码数量的编写。


二,多态:
相同类型的对象调用相同的方法,由于继承和重写机制,得到的结果不一定相同。


三,抽象类的使用:
抽象类是介于类和接口之间的定义,即可以定义已实现的方法,也可以定义像接口中没有实现的方面——继承的子类就必须实现
六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论与Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程与科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真与优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学与动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导与仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究与复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模与神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法与仿真方法拓展自身研究思路。
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