JAVA基础篇——02泛型

本文深入解析Java泛型机制,从泛型的概念出发,探讨其在Java5中的引入背景,对比Java5前后泛型实现方式的变化,阐述泛型类型检查时机,并介绍泛型通配符的应用与泛型擦除原理。

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1、什么是泛型,为什么要用泛型?
泛型其实是一种为了实现代码复用的机制,比如几个功能除了对象的基本外,其他的实现方法都是相同的,那么就可以用泛型机制来实现。Java5开始引入了“参数化类型”的概念,也就是泛型。在Java5之前只能通过像Object这样的超类来实现泛型。
2、Java5之前利用Object实现泛型?

public class Cat{
	private Object obj;
	public getObj(){ return this.obj; }
	public void setObj(Object obj){ return this.obj=obj; }
}
public class TestCat{
	public static void main(String[] args){
		Cat  cat = new Cat();
		cat.setObj("123");
		String str = (String)cat.getObj();
		System.out.println(str);
	}
}

上面的示例就是Java5之前的泛型实现,其中注意两个地方:第一,要访问这种对象的一个特定方法,必须要强制转换成正确的类型。第二,不能使用基本类型,因为只有引用类型才能与Object兼容,所以要使用基本类型的包装类使之能够与Object兼容。

3、编译时检查参数类型还是运行时检查?
先看下面的示例代码:

public class NotCheck{
	public static void main(String[] args){
		List list = new ArrayList();
		list.add("asd");
		list.add(5);
		list.forEach(str -> System.out.println(((String)str).length));
	}
}

上段代码在编译时不会进行类型检查,直到运行时才会报ClassCastException.最后的打印语句时Java8引入的Lambda表达式写法,非常有意思,如果将创建list的代码换成如下代码:

	List<String> list = new ArrayList<>();

这样的list会在编译时检查类型,当往list当中添加一个Integer对象时,编译器在检查类型时会报错类型异常。

4、泛型的通配符
泛型集合不是协变的,意思就是在类型检查时,菱形括号里是A类型就必须是A类型,A的子类或父类都不可以,如果想使用跟A类相关的类型作为参数的话,那就要用到泛型的通配符来增加泛型的灵活性。

	List<? extends A>
	List<? super A>

上面的两种写法一个意思,表示A或者A的子类都可以作为集合参数的类型,编译时参数类型检查都正常。

5、Class文件中的泛型擦除
Java中的泛型技术其实是一颗语法糖,就是说只是在Java语言的规范里面看似增强了某种功能,实际编译之后又恢复了原始的模样,这也是编译器在语义分析过程中主要干的一件事就是将复杂的语句转换成简单的语句,比如forEach改成普通for循环,泛型擦除等。
泛型擦除前的代码如下:

public static void main(String[] args){
	Map<String,String> map = new HashMap<>();
	map.put("123","hello");
	System.out.println(map.get("123"));
}

泛型擦除后的反编译代码如下:

public static void main(String[] args){
 Map map = new HashMap();
 map.put("123","hello");
 System.out.println((String)map.get("123"));
}

因为在编译时已经对泛型的类型进行了严格的检查,运行时一般不会发生类型不匹配的问题,所以在生成字节码文件的时候就会将泛型擦除。其实虚拟机在加载Class文件的时候,在验证阶段也会对Class文件的内容进行正确验证,这其实跟编译器的工作有点重复,所以一般Class文件的来源可靠的话,一般会关闭虚拟机的验证功能,这样可以加快虚拟机的运行效率。

其实关于泛型还有很多内容,比如泛型static方法、设置类型通配符的上下限,泛型与数组等等,学无止尽啊,兄弟们。

菜鸟手术,欢迎指正!

内容概要:本文档详细介绍了一个基于MATLAB实现的跨尺度注意力机制(CSA)结合Transformer编码器的多变量时间序列预测项目。项目旨在精准捕捉多尺度时间序列特征,提升多变量时间序列的预测性能,降低模计算复杂度与训练时间,增强模的解释性和可视化能力。通过跨尺度注意力机制,模可以同时捕获局部细节和全局趋势,显著提升预测精度和化能力。文档还探讨了项目面临的挑战,如多尺度特征融合、多变量复杂依赖关系、计算资源瓶颈等问题,并提出了相应的解决方案。此外,项目模架构包括跨尺度注意力机制模块、Transformer编码器层和输出预测层,文档最后提供了部分MATLAB代码示例。 适合人群:具备一定编程基础,尤其是熟悉MATLAB和深度学习的科研人员、工程师和研究生。 使用场景及目标:①需要处理多变量、多尺度时间序列数据的研究和应用场景,如金融市场分析、气象预测、工业设备监控、交通流量预测等;②希望深入了解跨尺度注意力机制和Transformer编码器在时间序列预测中的应用;③希望通过MATLAB实现高效的多变量时间序列预测模,提升预测精度和模解释性。 其他说明:此项目不仅提供了一种新的技术路径来处理复杂的时间序列数据,还推动了多领域多变量时间序列应用的创新。文档中的代码示例和详细的模描述有助于读者快速理解和复现该项目,促进学术和技术交流。建议读者在实践中结合自己的数据集进行调试和优化,以达到最佳的预测效果。
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