接口与抽象区别

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Net提供了接口,这个不同于Class或者Struct的类型定义。接口有些情况,看似和抽象类一样,因此有些人认为在.Net可以完全用接口来替换抽象类。其实不然,接口和抽象类各有长处和缺陷,因此往往在应用当中,两者要结合来使用,从而互补长短。

接下来先说说抽象类和接口的区别。
区别一,两者表达的概念不一样。抽象类是一类事物的高度聚合,那么对于继承抽象类的子类来说,对于抽象类来说,属于“是”的关系;而接口是定义行为规范,因此对于实现接口的子类来说,相对于接口来说,是“行为需要按照接口来完成”。这些听起来有些虚,举个例子。例如,狗是对于所有狗类动物的统称,京哈是狗,牧羊犬是狗,那么狗的一般特性,都会在京哈,牧羊犬中找到,那么狗相对于京哈和牧羊犬来说,就属于这类事物的抽象类型;而对于“叫”这个动作来说,狗可以叫,鸟也可以叫。很明显,前者相当于所说的是抽象类,而后者指的就是接口。

区别二,抽象类在定义类型方法的时候,可以给出方法的实现部分,也可以不给出;而对于接口来说,其中所定义的方法都不能给出实现部分。
例如:
    public abstract class AbsTest
    {
        public virtual void Test()
        {
            Debug.WriteLine( "Test" );
        }
        public abstract void NewTest();
    }

    public interface ITest
    {
        void Test();
        void NewTest();
    }

区别三,继承类对于两者所涉及方法的实现是不同的。继承类对于抽象类所定义的抽象方法,可以不用重写,也就是说,可以延用抽象类的方法;而对于接口类所定义的方法或者属性来说,在继承类中必须要给出相应的方法和属性实现。

区别四,在抽象类中,新增一个方法的话,继承类中可以不用作任何处理;而对于接口来说,则需要修改继承类,提供新定义的方法。

知道了两者的区别,再来说说,接口相对于抽象类的优势。
好处一,接口不光可以作用于引用类型,也可以作用于值类型。而抽象类来说,只能作用于引用类型。

好处二,.Net的类型继承只能是单继承的,也就是说一个类型只能继承一个类型,而可以继承多个接口。其实,我对于这一点也比较赞同,多继承会使继承树变的混乱。

好处三,由于接口只是定义属性和方法,而与真正实现的类型没有太大的关系,因此接口可以被多个类型重用。相对于此,抽象类与继承类的关系更紧密些。

好处四,通过接口,可以减少类型暴露的属性和方法,从而便于保护类型对象。当一个实现接口的类型,可能包含其他方法或者属性,但是方法返回的时候,可以返回接口对象,这样调用端,只能通过接口提供的方法或者属性,访问对象的相关元素,这样可以有效保护对象的其他元素。

好处五,减少值类型的拆箱操作。对于Struct定义的值类型数据,当存放集合当中,每当取出来,都需要进行拆箱操作,这时采用Struct+Interface结合的方法,从而降低拆箱操作。
参看如下文章提供的方法。
http://blog.youkuaiyun.com/Knight94/archive/2006/10/08/1326326.aspx

相对于抽象类来说,接口有这么多好处,但是接口有一个致命的弱点,就是接口所定义的方法和属性只能相对于继承它的类型(除非在继承类中修改借口定义的函数标示),那么对于多层继承关系的时候,光用接口就很难实现。因为如果让每个类型都去继承接口而进行实现的话,首先不说编写代码比较繁琐,有时候执行的结果还是错误,尤其当子类型对象隐式转换成基类对象进行访问的时候。
那么这时候,需要用接口结合虚方法来实现。参看IDisposable在继承类型中的实现方法。
http://blog.youkuaiyun.com/Knight94/archive/2006/10/10/1329214.aspx

其实在继承中,到底使用接口还是抽象类。接口是固定的,约定俗成的,因此在继承类中必须提供接口相应的方法和属性的实现。而对于抽象类来说,抽象类的定义方法的实现,贯穿整个继承树,因此其中方法的实现或者重写都是不确定的。因此相对而言,抽象类比接口更灵活一些。

如下给出两者的简单对比表格。
  接口 抽象类
多继承 支持 不支持
类型限制 没有 有,只能是引用类型
方法实现 继承类型中必须给出方法实现 继承类中可以不给出
扩展性 比较麻烦 相对比较灵活
多层继承 比较麻烦,需要借助虚函数 比较灵活

 

     一个抽象类可以包含抽象和非抽象方法,当一个类继承于抽象类,那么这个派生类必须实现所有的
的基类抽象方法。
     一个抽象方法是一个没有方法体的方法。
     但是通过声明派生类也为抽象,我们可以避免所有或特定的虚方法的实现,
     这就是抽象类的部分实现。
     但是通过声明派生类也为抽象,我们可以避免所有或特定的虚方法的实现,
     这就是抽象类的部分实现。
     我们不能把关键字abstract 和 sealed 一起用在C#中,因为一个密封类不能够被抽象。
     抽象方法的声明只能在抽象类中。

 

 

 

 

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plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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