UML类图的几种关系的总结

本文详细解析了UML类图中的六种关系:泛化、实现、关联、聚合、组合与依赖,并通过实例说明了它们之间的强弱顺序。

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    在UML类图中,常见的有以下几种关系: 泛化(Generalization),  实现(Realization),关联(Association),聚合(Aggregation),组合(Composition),依赖(Dependency)

         1. 泛化(Generalization

        【泛化关系】:是一种继承关系,表示一般与特殊的关系,它指定了子类如何特化父类的所有特征和行为。例如:老虎是动物的一种,即有老虎的特性也有动物的共性。

        【箭头指向】:带三角箭头的实线,箭头指向父类

UML类图几种关系的总结 

        2. 实现(Realization

        【实现关系】:是一种类与接口的关系,表示类是接口所有特征和行为的实现.

        【箭头指向】:带三角箭头的虚线,箭头指向接口

UML类图几种关系的总结 

        3. 关联(Association)

        【关联关系】:是一种拥有的关系,它使一个类知道另一个类的属性和方法;如:老师与学生,丈夫与妻子关联可以是双向的,也可以是单向的。双向的关联可以有两个箭头或者没有箭头,单向的关联有一个箭头。

        【代码体现】:成员变量

        【箭头及指向】:带普通箭头的实心线,指向被拥有者

UML类图几种关系的总结 

        上图中,老师与学生是双向关联,老师有多名学生,学生也可能有多名老师。但学生与某课程间的关系为单向关联,一名学生可能要上多门课程,课程是个抽象的东西他不拥有学生。 

        下图为自身关联: 

UML类图几种关系的总结

        4. 聚合(Aggregation

        【聚合关系】:是整体与部分的关系,且部分可以离开整体而单独存在。如车和轮胎是整体和部分的关系,轮胎离开车仍然可以存在。

        聚合关系是关联关系的一种,是强的关联关系;关联和聚合在语法上无法区分,必须考察具体的逻辑关系。

        【代码体现】:成员变量

        【箭头及指向】:带空心菱形的实心线,菱形指向整体

UML类图几种关系的总结 

        5. 组合(Composition)

        【组合关系】:是整体与部分的关系,但部分不能离开整体而单独存在。如公司和部门是整体和部分的关系,没有公司就不存在部门。

       组合关系是关联关系的一种,是比聚合关系还要强的关系,它要求普通的聚合关系中代表整体的对象负责代表部分的对象的生命周期。

【代码体现】:成员变量

【箭头及指向】:带实心菱形的实线,菱形指向整体

UML类图几种关系的总结

        6. 依赖(Dependency)

        【依赖关系】:是一种使用的关系,即一个类的实现需要另一个类的协助,所以要尽量不使用双向的互相依赖.

        【代码表现】:局部变量、方法的参数或者对静态方法的调用

        【箭头及指向】:带箭头的虚线,指向被使用者

UML类图几种关系的总结 

        各种关系的强弱顺序:

        泛化 = 实现 > 组合 > 聚合 > 关联 > 依赖 

        下面这张UML图,比较形象地展示了各种类图关系:

UML类图几种关系的总结

内容概要:《中文大模型基准测评2025年上半年报告》由SuperCLUE团队发布,详细评估了2025年上半年中文大模型的发展状况。报告涵盖了大模型的关键进展、国内外大模型全景及差距、专项测评基准介绍等。通过SuperCLUE基准,对45个国内外代表性大模型进行了六大任务(数学推理、科学推理、代码生成、智能体Agent、精确指令遵循、幻觉控制)的综合测评。结果显示,海外模型如o3、o4-mini(high)在推理任务上表现突出,而国内模型如Doubao-Seed-1.6-thinking-250715在智能体Agent和幻觉控制任务上表现出色。此外,报告还分析了模型性价比、效能区间分布,并对代表性模型如Doubao-Seed-1.6-thinking-250715、DeepSeek-R1-0528、GLM-4.5等进行了详细介绍。整体来看,国内大模型在特定任务上已接近国际顶尖水平,但在综合推理能力上仍有提升空间。 适用人群:对大模型技术感兴趣的科研人员、工程师、产品经理及投资者。 使用场景及目标:①了解2025年上半年中文大模型的发展现状与趋势;②评估国内外大模型在不同任务上的表现差异;③为技术选型和性能优化提供参考依据。 其他说明:报告提供了详细的测评方法、评分标准及结果分析,确保评估的科学性和公正性。此外,SuperCLUE团队还发布了多个专项测评基准,涵盖多模态、文本、推理等多个领域,为业界提供全面的测评服务。
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