面向对象三大特性概述[封装、继承、多态]

本文详细阐述了面向对象编程中的三大核心概念:封装、继承和多态。通过具体实例解释了这些概念的意义及其带来的好处,并指出了它们可能存在的局限性。
封装:每个对象都包括自己进行操作所需要的所有信息,而不依赖于其他对象来完成自己的操作。这样的方法和属性通过类的实例来实现。

好处:良好的封装可以降低耦合度;类的内部可以自由修改;类具有对外的清晰接口。

继承:IS-A的关系。A is-a B:A是B,A可以继承B。A是B的一个特例,特殊化,A又可以具备自己独有的个性。三个点:

1.子类拥有父类非private的属性和功能(父类的构造函数例外,可以用base关键字访问,base代表着父类);

2.子类具有自己的属性和功能,即子类可以扩展父类没有的属性和功能;

3.子类可以以自己的方式重写父类的功能。

缺点:父类变,子类不得不变,父子是一种强耦合的关系。

多态:不同的对象可以执行相同的动作,但要通过他们自己的实现代码来执行。三个注意点:

1.子类以父类的身份出现;

2.子类在运行时以自己的方式实现;

3.子类以父类的身份出现时,子类特有的属性和方法不可以使用。

为了使子类的实例完全接替来自父类的类成员,父类必须将该成员声明为虚拟的(virtual),子类可以选择使用override将父类的实现替换为自己的实现,这就是多态。

原理:当方法被调用时,无论是否转换为其父类,都只有位于对象继承链最末端的方法实现会被调用。即,虚方法是按照运行时类型而非编译时类型进行动态绑定调用的。

基于粒子群优化算法的p-Hub选址优化(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于粒子群优化算法(PSO)的p-Hub选址优化问题的研究与实现,重点利用Matlab进行算法编程和仿真。p-Hub选址是物流与交通网络中的关键问题,旨在通过确定最优的枢纽节点位置和非枢纽节点的分配方式,最小化网络总成本。文章详细阐述了粒子群算法的基本原理及其在解决组合优化问题中的适应性改进,结合p-Hub中转网络的特点构建数学模型,并通过Matlab代码实现算法流程,包括初始化、适应度计算、粒子更新与收敛判断等环节。同时可能涉及对算法参数设置、收敛性能及不同规模案例的仿真结果分析,以验证方法的有效性和鲁棒性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法理论知识的高校研究生、科研人员及从事物流网络规划、交通系统设计等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决物流、航空、通信等网络中的枢纽选址与路径优化问题;②学习并掌握粒子群算法在复杂组合优化问题中的建模与实现方法;③为相关科研项目或实际工程应用提供算法支持与代码参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐段理解算法实现逻辑,重点关注目标函数建模、粒子编码方式及约束处理策略,并尝试调整参数或拓展模型以加深对算法性能的理解。
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