面向对象设计 3 —— PHP5面向对象进阶(类的继承)

本文深入讲解PHP中的继承机制,包括如何实现类的复用、子类如何继承父类的属性和方法,以及构造函数的继承特性。同时,还探讨了私有属性和方法的不可继承性,并提供了具体的代码示例。

<?
/**
* 继承是面向对象最重要的特点之一,就是可以实现对类的复用。
* 通过“继承”一个现有的类,可以使用已经定义的类中的方法和属性。
* 继承而产生的类叫做子类。
* 被继承的类,叫做父类,也被成为超类。

* PHP是单继承的,一个类只可以继承一个父类,但一个父类却可以被多个子类所继承。
* 从子类的角度看,它“ 继承(inherit , extends)”自父类;而从父类的角度看,
* 它“派生(derive)”子类。它们指的都是同一个动作,只是角度不同而已。
* 子类不能继承父类的私有属性和私有方法。
* 在PHP5中类的方法可以被继承,类的构造函数也能被继承。
*/

//例子 动物类与犬类的关系。
//animal.php
class Animal{
private $weight;
public function getWeight(){
return $this->weight;
}
public function setWeight($w){
$this->weight = $w;
}
}
?>



<?
//Dog类继承自animal 类。
//dog.php
require_once('animal.php');
class Dog extends Animal{
/**
*子类新增方法
*/
public function Bark(){
echo "Wang ~!~! Wang ~!~!";
}
}
?>



<?
/**
* 当我们实例化animal类的子类Dog类时, 父类的方法setWeight() 和 getWeight() 被继承。
* 我们可以直接调用父类的方法设置其属性$weight,取得其属性$weight 。
* dog类的实例。
*/
//myDog.php
require_once('dog.php');

$myDog = new Dog();
$myDog->setWeight(20);

echo "myDog`s weight is ".$myDog->getWeight()."<br>";
$myDog->Bark();
?>



<?
/**
* 有些资料上说PHP5的构造函数不被继承。
* 演示的结果证明,PHP5的构造函数被继承了。
* 当子类Dog1被实例化时,继承的构造函数被调用了。
* 屏幕上显示了一句 "I am an Animal.".
*/
class Animal{
public $legNum = 0;
public function __construct(){
$this->legNum = 4;
echo "I am on animal <br>";
}
}

class Dog1 extends Animal{

}

$dog1 = new Dog1();

echo "<br>";

echo "legNum is ".$dog1->legNum;

/**
* 实例化子类时,构造函数被调用
*/
?>



<?
//私有变量和方法不被继承
/**
* 私有变量不被继承,私有方法也不被继承。
* 另外一种说法,私有变量和属性被继承了,但不能被调用。
* 无论怎么说,都不能调用父类的私有属性和私有方法。
*/
class Employee{
private $sal = 3000;
private function getSal(){
return $this->sal;
}
}

class Manager extends Employee{
public function getManagerSal(){
return this->getSal();
}
}

$manager = new Manager();

echo $manager->getManagerSal();
?>
【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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