构造器内部的多态方法的行为(在构造器内调用正在构造的对象的某个动态绑定方法)

博客介绍了对象初始化的实际过程,包括将存储空间初始化为二进制零、调用基类构造器(期间会调用被覆盖方法)、按顺序调用成员初始化方法、调用子类构造器主体。还指出构造器内安全调用的方法是基类的final或private方法,可避免问题。

初始化的实际过程:

1.在其他任何事物发生之前,将分配给对象的存储空间初始化成二进制的零。
2.先调用基类的构造器。此时,调用被覆盖后的draw()方法(注意这一步是在调用子类RoundGlyph的构造器之前调用的)。由于步骤1,所有此时的radius的值是0。
3.按照声明的顺序调用成员的初始化方法。
4.调用子类的构造器主体。

package com.ran.unit8;
class Glyph{
    void draw(){
        System.out.println("Glyph.draw");
    }
    Glyph(){
        System.out.println("Glyph() before draw()");
        draw();
        System.out.println("Glyph() after draw()");
    }

}

class RoundGlyph extends Glyph{
    private int radius = 1;
    RoundGlyph(int r){
        radius = r;
        System.out.println("RoundGlyph.RoundGlyph(), radius="+ radius);
    }
    void draw(){
        System.out.println("RoundGlyph.draw(), radius="+radius);
    }
}
public class PolyConstructors {
    public static void main(String[] args) {
        new RoundGlyph(5);
    }
}

因此
要用尽可能简单的方法让对象进入正常的状态。在构造器内唯一能够安全调用的那些方法是基类中的final方法(也适用于private方法,它们自动属于final方法)。因为这些方法不可以被覆盖,可以避免上面的问题出现。

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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