Scala 访问修饰符

Scala 访问修饰符

Scala 访问修饰符基本和Java的一样,分别有:private,protected,public。

如果没有指定访问修饰符,默认情况下,Scala 对象的访问级别都是 public。

Scala 中的 private 限定符,比 Java 更严格,在嵌套类情况下,外层类甚至不能访问被嵌套类的私有成员。


私有(Private)成员

用 private 关键字修饰,带有此标记的成员仅在包含了成员定义的类或对象内部可见,同样的规则还适用内部类。

class Outer{
    class Inner{
    private def f(){println("f")}
    class InnerMost{
        f() // 正确
        }
    }
    (new Inner).f() //错误
}

(new Inner).f( ) 访问不合法是因为 f 在 Inner 中被声明为 private,而访问不在类 Inner 之内。

但在 InnerMost 里访问 f 就没有问题的,因为这个访问包含在 Inner 类之内。

Java中允许这两种访问,因为它允许外部类访问内部类的私有成员。


保护(Protected)成员

在 scala 中,对保护(Protected)成员的访问比 java 更严格一些。因为它只允许保护成员在定义了该成员的的类的子类中被访问。而在java中,用protected关键字修饰的成员,除了定义了该成员的类的子类可以访问,同一个包里的其他类也可以进行访问。

package p{
class Super{
    protected def f() {println("f")}
    }
    class Sub extends Super{
        f()
    }
    class Other{
        (new Super).f() //错误
    }
}

上例中,Sub 类对 f 的访问没有问题,因为 f 在 Super 中被声明为 protected,而 Sub 是 Super 的子类。相反,Other 对 f 的访问不被允许,因为 other 没有继承自 Super。而后者在 java 里同样被认可,因为 Other 与 Sub 在同一包里。


公共(Public)成员

Scala中,如果没有指定任何的修饰符,则默认为 public。这样的成员在任何地方都可以被访问。

class Outer {
   class Inner {
      def f() { println("f") }
      class InnerMost {
         f() // 正确
      }
   }
   (new Inner).f() // 正确因为 f() 是 public
}

作用域保护

Scala中,访问修饰符可以通过使用限定词强调。格式为:

private[x] 

或 

protected[x]

这里的x指代某个所属的包、类或单例对象。如果写成private[x],读作"这个成员除了对[…]中的类或[…]中的包中的类及它们的伴生对像可见外,对其它所有类都是private。

这种技巧在横跨了若干包的大型项目中非常有用,它允许你定义一些在你项目的若干子包中可见但对于项目外部的客户却始终不可见的东西。

package bobsrockets{
    package navigation{
        private[bobsrockets] class Navigator{
         protected[navigation] def useStarChart(){}
         class LegOfJourney{
             private[Navigator] val distance = 100
             }
            private[this] var speed = 200
            }
        }
        package launch{
        import navigation._
        object Vehicle{
        private[launch] val guide = new Navigator
        }
    }
}

上述例子中,类Navigator被标记为private[bobsrockets]就是说这个类对包含在bobsrockets包里的所有的类和对象可见。

比如说,从Vehicle对象里对Navigator的访问是被允许的,因为对象Vehicle包含在包launch中,而launch包在bobsrockets中,相反,所有在包bobsrockets之外的代码都不能访问类Navigator。

### NP-Hard 问题概述 NP-hard 问题是计算复杂性理论中的一个重要类别,这类问题至少与 NP 完全问题一样难。即使一个问题不是决策问题或者不属于 NP 类,只要它比任何已知的 NP 问题更困难,则可以被归类为 NP-hard[^1]。 对于 NP-hard 问题的一个显著特点是其难以找到精确解。具体来说,在多项式时间内求得最优解通常是不可能的任务。因此,面对这些挑战时,往往需要采取不同的策略来处理这些问题[^3]。 #### 解决 NP-Hard 问题的方法 针对 NP-hard 问题的特点,常见的解决方案包括但不限于: - **近似算法**:设计能够在合理的时间内给出接近最佳答案的结果; - **启发式方法**:利用特定领域内的经验法则快速获得可行但不一定是最优的解答; - **元启发式技术**:如遗传算法、模拟退火等高级搜索机制,可以在更大范围内探索可能的解空间; 通过上述手段之一或组合使用,可以在一定程度上缓解因问题固有的高复杂度所带来的困扰,并实现较为满意的性能表现。 ### NP 完全问题与 NP-Hard 的区别和联系 NP 完全问题是一组特殊的 NP 问题,即那些既属于 NP 又具有如下性质的问题:任何一个其他 NP 中的问题都可以在多项式时间里转化为该问题。换句话说,如果能够有效地解决某个 NP 完全问题,那么理论上就可以有效解决所有的 NP 问题[^2]。 而 NP-hard 则涵盖了更为广泛的一系列难题,不仅限于 NP 范畴之内。这意味着某些 NP-hard 问题甚至不在 NP 或者更广泛的 co-NP 类别之中。然而,所有 NP 完全问题都是 NP-hard 的子集,因为它们同样具备很高的内在难度并能作为其他 NP 问题的有效转化目标。 ```python def is_np_complete(problem): """判断给定问题是否为NP完全""" # 假设这里实现了具体的逻辑... pass def solve_with_approximation_algorithm(problem_instance): """采用近似算法解决问题实例""" approximate_solution = ... return approximate_solution ```
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值