Java基础篇-多态

一、什么是多态?

1.多个子类继承于某同一父类,该父类引用能指向任一子类对象,并能调用被子类重写的方法。
2.实现类与接口之间也存在多态,接口引用可以指向其任一实现类的对象,并能调用其被实现类重写的方法。
3.“子类与父类之间的多态”和“实现类与接口之间的多态”区别在于:
一个类只能继承于一个父类,但能实现多个接口。
4.注意:“能调用被子类(或实现类)重写的方法”指的是,一个父类(或接口)引用能调用当前所指向的子类(或实现类)对象的方法,不能调用非当前引用所指对象的方法。

二、多态中父类引用的特点

1.编译期间,由定义它的类型决定它的引用的类型,只能调用自身的方法和变量。
原因:编译期间,“=”号右边的对象还未被创建出来。如:Plant p = new Tree();
new Tree()这个对象还未被创建出来。
2.运行期间,引用的类型由所创建的对象的类型决定,能调用自身的方法变量及子类的方法变量。
原因:运行期间,“=”号右边的对象已创建。

三、多态的好处

具有良好的扩展性,符合程序设计的开闭原则。

四、多态的体现

1.父类引用作为方法参数实现多态;
2.父类引用作为方法返回值实现多态:如,简单工厂方法。

五、多态的局限性

父类引用只能调用自身的方法和被子类重写的方法,不能调用子类特有的方法。
变量名 instanceof 类型名。运行期间,instanceof判断左边引用是否是继承于右边类 。

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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