37、深入探索泛型:从约束到容器的全面解析

深入探索泛型:从约束到容器的全面解析

1. 泛型约束总结与组合

泛型类型可以施加多种不同的约束,以下是这些约束的代码总结:

type 
  TSampleClass <T: class> = class
  TSampleRec <T: record> = class
  TCompClass <T: TButton> = class
  TInftClass <T: IGetValue> = class
  TConstrClass <T: constructor> = class

值得注意的是,这些约束是可以组合的。例如,定义一个受限于子层次结构且需要特定接口的泛型类:

type 
  TInftComp <T: TComponent, IGetValue> = class

不过,并非所有组合都有意义。比如,不能同时指定类和记录约束,而将类约束与特定类约束组合则是多余的。此外,不存在方法约束,但可以通过单方法接口约束来实现类似功能。

2. 预定义泛型容器

自 C++ 语言引入模板以来,模板类的一个常见用途就是定义模板容器或列表,C++ 还定义了标准模板库(STL)。在 Object Pascal 中,编译器提供了一组预定义的泛型容器类,位于 Generics.Collections 单元中。核心容器类包括:
| 容器类 | 说

【SCI级别】多策略改进鲸鱼优化算法(HHWOA)和鲸鱼优化算法(WOA)在CEC2017测试集函数F1-F30寻优对比内容概要:本文档主要介绍了一项关于多策略改进鲸鱼优化算法(HHWOA)与标准鲸鱼优化算法(WOA)在CEC2017测试集函数F1-F30上进行寻优性能对比的研究,属于智能优化算法领域的高水平科研工作。文中通过Matlab代码实现算法仿真,重点展示了HHWOA在收敛速度、寻优精度和稳定性方面的优势,体现了多策略改进的有效性。该研究适用于复杂优化问题求解,尤其在工程优化、参数辨识、机器学习超参数调优等领域具有应用潜力。; 适合人群:具备一定算法基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事智能优化算法开发与应用的工程技术人员,尤其适合致力于SCI论文写作与算法创新的研究者。; 使用场景及目标:①用于理解鲸鱼优化算法的基本原理及多策略改进思路(如种群初始化、非线性收敛因子、精英反向学习等);②为智能优化算法的性能测试与对比实验提供CEC2017标准测试平台的实现参考;③支撑学术研究中的算法创新与论文复现工作。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注HHWOA的改进策略模块与WOA的差异,通过重复实验验证算法性能,并可将其思想迁移至其他优化算法的改进中,提升科研创新能力。
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