第五章 继承(java核心技术)

本文详细介绍了Java中的继承机制,包括子类如何覆盖父类方法、构造器调用规则、阻止继承的final关键字使用,以及抽象类的概念。同时,文章还探讨了泛型数组列表的创建和使用,以及对象包装器在处理基本数据类型时的应用。
  • 5.1.2 覆盖方法**

子类的方法不能直接访问父类的私有域
用关键字super.getsalary()可以调用父类的方法
子类不能删除父类的任何域或者方法
在覆盖超类方法的时候.一定要保证返回类型的兼容性,允许子类将覆盖方法返回类型定义为原返回类型的子类型

** 5.1.3子类构造器**

super(参数)调用父类含有相同参数的构造器,super调用的构造器调用的语句必须位于子类的第一条语句
this(参数)可以用来调用该类的其他构造器,同样必须位于第一构造器的第一条语句

5.1.7阻止继承: final类和方法
表示阻止人们定义器的子类,方法也可以被定义为final,这样做子类就不能覆盖该方法(final类中的所有方法自动成为final方法)

final class excutive extends Manager{}

5.1.9 抽象类

public abstract class Person{
	public abstract String getDescription();

包含一个或多个抽象方法的类必须被声明为抽象的
抽象类也可以包含有具体的方法和数据
抽象类不能被实例化

访问修饰符

  1. 仅对本类可见-----private
  2. 对所有类可见-------public
  3. 对本包和所有子类可见------protected
  4. 对本包可见------默认,不需要修饰符

5.2 泛型数组列表

创建(括号中可以加入存储元素的大小)
在这里插入图片描述
确定存储的元素数量(非必要操作)
在这里插入图片描述

返回元素的数量
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述调用后将会将存储区域的大小调整为当前元素数量所需的数目

5.3.1访问数组列表的元素
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
其他的相关操作
在这里插入图片描述5.4对象包装器
由于尖括号中的数据类型不允许使用基本数据类型,这个时候就因该使用对象包装器,所有基本数据类型都有一个对应的包装器

内容概要:本文详细介绍了一个基于C++的养老院管理系统的设计与实现,旨在应对人口老龄化带来的管理挑战。系统通过整合住户档案、健康监测、护理计划、任务调度等核心功能,构建了从数据采集、清洗、AI风险预测到服务调度与可视化的完整技术架构。采用C++高性能服务端结合消息队列、规则引擎和机器学习模型,实现了健康状态实时监控、智能任务分配、异常告警推送等功能,并解决了多源数据整合、权限安全、老旧硬件兼容等实际问题。系统支持模块化扩展与流程自定义,提升了养老服务效率、医护协同水平和住户安全保障,同时为运营决策提供数据支持。文中还提供了关键模块的代码示例,如健康指数算法、任务调度器和日志记录组件。; 适合人群:具备C++编程基础,从事软件开发或系统设计工作1-3年的研发人员,尤其是关注智慧养老、医疗信息系统开发的技术人员。; 使用场景及目标:①学习如何在真实项目中应用C++构建高性能、可扩展的管理系统;②掌握多源数据整合、实时健康监控、任务调度与权限控制等复杂业务的技术实现方案;③了解AI模型在养老场景中的落地方式及系统架构设计思路。; 阅读建议:此资源不仅包含系统架构与模型描述,还附有核心代码片段,建议结合整体设计逻辑深入理解各模块之间的协同机制,并可通过重构或扩展代码来加深对系统工程实践的掌握。
内容概要:本文详细介绍了一个基于C++的城市交通流量数据可视化分析系统的设计与实现。系统涵盖数据采集与预处理、存储与管理、分析建模、可视化展示、系统集成扩展以及数据安全与隐私保护六大核心模块。通过多源异构数据融合、高效存储检索、实时处理分析、高交互性可视化界面及模块化架构设计,实现了对城市交通流量的实时监控、历史趋势分析与智能决策支持。文中还提供了关键模块的C++代码示例,如数据采集、清洗、CSV读写、流量统计、异常检测及基于SFML的柱状图绘制,增强了系统的可实现性与实用性。; 适合人群:具备C++编程基础,熟悉数据结构与算法,有一定项目开发经验的高校学生、研究人员及从事智能交通系统开发的工程师;适合对大数据处理、可视化技术和智慧城市应用感兴趣的技术人员。; 使用场景及目标:①应用于城市交通管理部门,实现交通流量实时监测与拥堵预警;②为市民出行提供路径优化建议;③支持交通政策制定与信号灯配时优化;④作为智慧城市建设中的智能交通子系统,实现与其他城市系统的数据协同。; 阅读建议:建议结合文中代码示例搭建开发环境进行实践,重点关注多线程数据采集、异常检测算法与可视化实现细节;可进一步扩展机器学习模型用于流量预测,并集成真实交通数据源进行系统验证。
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