18、Swift 中的多态与类型转换

Swift 中的多态与类型转换

1. 子类属性重写

子类可以继承父类的属性,并且可以将其重写为类属性或静态属性。不过,属性重写不存储的规则仍然适用,即使重写的是静态属性。示例代码如下:

class NoisyDog : Dog {
    override static var whatDogsSay : String {
        return "WOOF"
    }
}
2. 多态

当一种计算机语言存在类型和子类型的层次结构时,它必须解决这种层次结构对对象类型和对象引用声明类型之间关系的影响。Swift 遵循多态原则,多态使基于对象的语言转变为成熟的面向对象语言。Swift 的多态原则总结如下:
- 替换原则 :在需要某种类型的地方,可以使用该类型的子类型代替。
- 内部标识原则 :对象的类型取决于其内部本质,而与对象的引用方式无关。

下面通过代码示例来理解这两个原则:

class Dog {
    func bark() {
        print("woof")
    }
}
class NoisyDog : Dog {
    override func bark() {
        for _ in 1...3 {
            super.bark()
        }
    }
}
func tellToBark(_ d:Dog) {
    d.b
【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于蒙特卡洛和拉格朗日方法的电动汽车充电站有序充电调度优化方案,重点在于采用分散式优化策略应对分时电价机制下的充电需求管理。通过构建数学模型,结合不确定性因素如用户充电行为和电网负荷波动,利用蒙特卡洛模拟生成大量场景,并运用拉格朗日松弛法对复杂问题进行分解求解,从而实现全局最优或近似最优的充电调度计划。该方法有效降低了电网峰值负荷压力,提升了充电站运营效率经济效益,同时兼顾用户充电便利性。 适合人群:具备一定电力系统、优化算法和Matlab编程基础的高校研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车相关领域的工程技术人员。 使用场景及目标:①应用于电动汽车充电站的日常运营管理,优化充电负荷分布;②服务于城市智能交通系统规划,提升电网交通系统的协同水平;③作为学术研究案例,用于验证分散式优化算法在复杂能源系统中的有效性。 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解蒙特卡洛模拟拉格朗日松弛法的具体实施步骤,重点关注场景生成、约束处理迭代收敛过程,以便在实际项目中灵活应用改进。
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