疯狂kotlin-----第七章 面向对象(上)

本文深入解析Kotlin中的面向对象编程,涵盖封装、继承、多态等核心概念,详细讲解类、对象、属性、方法及数据类的定义与使用,探讨继承规则与多态特性,帮助读者掌握Kotlin OOP的关键技巧。

kotlin也支持面向对象的三大特征:封装、继承和多态。

7.1 类和对象

  • 类是某一批对象的抽象,可以把类理解成某种概念;对象才是一个具体存在的实体。
  • kotlin定义类的简单语法:[修饰符] class 类名 [constructor 主构造器 ] {//1.零到多个次构造器定义    //2.零个到多个属性   //3.零到多个方法}
  • 修饰符:public  , internal , private(只能其中之一) , final , open , abstract(只能其中之一),或者完全省略修饰符。
  • 类名只要是一个合法的标识符即可,每个单词首字母大写
  • kotlin通过调用构造返回该类的对象(无须使用new) ,所有kotlin类可以有0-1主构造器和0-N个次构造器,主构造器在类名和泛型声明后。例子:class User constructor(firstName : String){}
  • 主构造器就是在类头使用constructor关键字定义一个无执行体的构造器。如果主构造器没有任何注解或者修饰符,则可以省略constructor关键字,即:class User (firstName : String){}
  • 写类时若没有手动提供构造器,系统会自动提供一个无参构造器,默认用public修饰。
  • 定义属性语法 [修饰符] var | val 属性名 : 类型 [= 默认值]         [<getter>]    [<setter>]
  • 定义构造器的语法:[修饰符] constructor (形参列表) { //由零条到多条可执行语句组成}

  • 通过对象访问方法或属性的语法是:对象.属性|方法(参数)

7.2 方法详解

  •  Kotlin的方法和函数其实是统一的

  • 中缀表示法:使用infix修饰,infix方法只能有一个参数

  • componentN方法与解构:程序希望将对象解构给几个变量,就需要为该类定义几个componentN()方法,且该方法需要使用operator修饰。占位符:下划线“_”

  • Kotlin本身不支持定义返回多个值的函数或方法,但是通过对象解构可以实现函数返回多个值——本质是让Kotlin返回一个支持解构的对象。

  • 解构用到的特殊类:数据类

  • 数据类的特性:除了使用data修饰之外,还要满足以下几个要求

  • 1.主构造器至少需要一个参数。

  • 2.主构造的所有参数需要用val或var声明为属性。

  • 3.数据类不能用abstract、open、sealed修饰,也不能定义成内部类

  • 定义数据类后,系统自动为数据类生成如下内容:

  • 1.生成equals()/hashCode()方法。

  • 2.自动重写toString()方法,返回形式如“User(name = John,age = 42)”的字符串

  • 3.为每个属性自动生成operator修饰的componentN()方法。

  • 4.生成copy()方法,用于完成对象复制

  • Pair和Triple两个数据类

  • 在Lambda表达式中解构,前提是表达式的参数是支持解构的类型

  • //Lambda表达式包含两个参数和使用解构的区别
    
    {a -> ...}         //一个参数
    {a,b -> ...}       //两个参数
    {(a,b)->...}     //一个解构对
    {(a,b),c -> ...} //一个解构对和第三个参数

    Lambda表达式的多个参数是不需要使用圆括号,只要看到在Lambda表达式中的形参列表中出现圆括号了,那就是使用解构了。

7.3属性 和 字段

  •  读写属性与只读属性---》val 定义只读属性,var定义读写属性,系统为只读属性生成getter()方法,为读写属性生成getter()和setter()方法。

  • 定义普通属性时,需要程序员显式指定初始值:要么在定义时指定初始值,要么在构造器中指定初始值。

  • kotlin只能使用点语法访问属性。

  • 定义setter和getter方法时无须使用fun关键字。

  • field 称为幕后字段

  • Kotlin类的属性有幕后字段,则Kotlin要求为该属性显示指定初始值——要么在定义时指定,要么在构造器中指定,如果属性没有幕后字段,则不允许为该属性指定初始值。

  • p148 自定义幕后属性(没有必要)

  • 延迟初始化属性:lateinit修饰的属性可以在定义属性时和在构造器中都不对属性执行初始化

  • lateinit修饰符有以下限制:1.lateinit只能修饰在类体中声明的可变属性。2.修饰的属性不能有自定义的getter和setter方法

  • 3.属性必须是非空类型  4.修饰的属性不能是原生属性(不能是8中基本类型)

  • 内联属性:inline(不懂需要补充学习)

 7.4 隐藏和封装

  • 定义:对象的状态信息隐藏在对象内部,不允许外部程序直接访问对象内部信息,而是通过该类所提供的方法来实现对内部信息的操作和访问。封装需要通过使用包和访问权限修饰符来实现
  • 包和导包,权限修饰符的使用
  • 如果主构造器没有任何注解或可见性修饰符,则可以省略constructor关键字
  • 主构造器的作用:1.初始化块时可以使用主构造器定义的形参 2.在声明属性时可以使用主构造器定义的形参
  • 初始化块的语法:init{//初始化快中的可执行代码,可以使用主构造器定义的参数}
  • 通过把多个构造器中的相同代码提取到初始化块中定义,能更好地提高初始化代码的复用性,提高整个应用的可维护性。
  • 同一个类里具有多个构造器,多个构造器的形参列表不同,即被称为构造器重置。
  • 初始化块总会在所有次构造器之前执行,专业术语叫做:所有的次构造器都要委托调用初始化块。

 7.6 类的继承

  • 语法:修饰符 class SubClass : SuperClass{ //类定义部分}

  • Any类不是java.lang.object类,Any类只有equals()、hashCode()和toString()这三个方法。

  • Kotlin类默认就有final修饰,不能派生子类,为了让一个类能派生子类,需要使用open修饰该类。

  • 主构造,次级构造

  • 方法重写:“两同两小一大”规则,两同--》方法名相同,形参列表相同,两小--》子类方法的返回值类型应比父类方法的返回值类型更小或相等,子类方法声明抛出的异常应比父类方法声明抛出的异常类更小或相等,一大----》指子类方法的访问权限应比父类方法的访问权限更大或相等。

  • 重写父类的属性:重写父类的属性与重写父类的方法相似:父类被重写的属性必须使用open修饰,子类重写的属性必须使用override修饰。此外,属性重写还有如下两个限制。1.重写的子类属性的类型与父类属性的类型要兼容。2.诚谢的子类属性要提供更大的访问权限。

  • super 用于限定该对象调用它从父类继承得到的属性或方法。

  • 强制重写:interface

  • 多态:编译类型与运行类型不一致,就可能出现多态

  • 强制转换符包含as和as?两个。强制转换通常总是向下转型。为了保证类型转换不会出错,Kotlin提供了类型检查运算符:is和!is。

  • as:不安全的强制转型运算符,如果转型失败,程序将会引发ClassCastException异常。

  • as?:安全的强制转型运算符,如果转型失败,程序不会引发异常,而是返回null

标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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