2021-1-10 多态

本文介绍了Java语言中的多态语法机制,包括向上转型、向下转型,强调两种类型转换需有继承关系,还提到用instanceof运算符避免向下转型异常。同时以主人喂养宠物为例,说明多态能降低程序耦合度、提高扩展力,倡导面向抽象编程。

多态语法机制

关于java语言当中的多态语法机制:

  1. Animal、Cat、Bird三个类之间的关系:
    Cat继承Animal
    Bird继承Animal
    Cat和Bird之间没有任何继承关系
  2. 面向对象三大特征:封装、继承、多态
  3. 关于多态中涉及到的几个概念:
    (1)向上转型(upcasting)
    子类型–>父类型
    又被称为:自动类型转换。*
    (2)向下转型(downcasting)
    父类型-—>子类型
    又被称为:强制类型转换。【需要加强制类型转换符】
    (3)需要记忆:
    无论是向上转型还是向下转型,两种类型之间必须要有继承关系。
    没有继承关系,程序是无法编译通过的。
public class Test{
public static void main(string[] args){
Animal al=new Animal();
 al. move();
 
 Cat cl=new Cat(); 
 c1. move(); 
 c1. catchMouse(); 
 
 Bird b1=new Bird(); 
 b1. move();
}
}
  1. Animal和Cat之间存在继承关系,Animal是父类,Cat是子类
  2. Cat is a Animal
  3. new Cat()创建的对象的类型是cat,a2这个引用的数据类型是Anima1,可见它们进行了类型转换,子类型转换成父类型,称为向上转型/upcasting,或者称为自动类型转
  4. Java中允许这种语法:父类型引用指向子类型对象。
 Animal a2=new Cat()

*1、java程序永远都分为编译阶段和运行阶段。
*2、先分析编译阶段,再分析运行阶段,编译无法通过,根本是无法运行的。
*3、编译阶段编译器检查a2这个引用的数据类型为Animal,由于Animal.class
*字节码当中有move()方法,所以编译通过了。这个过程我们成为静态绑定,编译阶段绑定。
*只有静态绑定成功之后才有后续的运行。
*4、在程序运行阶段,Jvni内存当中真实创建的对象是Cat对象,那么以下程序在运行阶段
*一定会调用Cat对象的move()方法,此时发生了程序的动态绑定,运行阶段绑定。
a2.move();//猫在走猫步!
*5、无论是Cat类有没有重写move方法,运行阶段一定调用的是Cat对象的move方法,因为底层
*真实对象就是Cat对象。
*6、父类型引用指向子类型对象这种机制导致程序存在编译阶段绑定和运行阶段绑定两种不同的形态/状态,这种机制可以成为一种多态语法机制。

1、以下程序编译是没有问题的,因为编译器检查到a3的数据类型是Animal Animal和cat之间存在继承关系,并且Anima1是父类型,cat是子类型,父类型转换成子类型叫做向下转型,语法合格。
2、程序虽然编译通过了,但是程序在运行阶段会出现异常,因为JV维内存当中真实存在的对象是Bird类型,Bird对象无法转换成Cat对象,因为两种类型之间不存在任何继承关系,此时出现了著名的异常:
java.lang.ClassCastException类型转换异常,这种异常总是在“向下转型”的时候会发生。

1、以上异常只有在强制类型转换的时候会发生,也就是说“向下转型存在隐患(编译过了,但是运行错了!)
2、向上转型只要编译通过,运行一定不会出问题:Animala=new Cat()
3、向下转型编译通过,运行可能错误:Animal as=new Bird():Cat c3=(Cat)a3;
4、怎么避免向下转型出现的ClasscastException呢?
使用instanceof运算符可以避免出现以上的异常。
5.instanceo运算符怎么用?
5.1、否法格式:L
(引用instanceof 数据类型名)
5.2、以上运算符的执行结果类型是布尔类型,结果可能是true/false
5.3、关于运算结果true/false:假设:(a instanceof Animal)
true表示:
a这个引用指向的对象是一个Anima1类型。
false表示:
a这个引用指向的对象不是一个Anima1类型。
6、Java规范中要求:在进行强制类型转换之前,建议采用instanceof运算符进行判断,避免C1asscastException异常的发生。这是一种编程好习惯。

多态在实际开发中的作用

多态在实际开发中的作用,以下以主人喂养宠物为例说明多态的作用:

  1. 分析:主人喂养宠物这个场景要实现需要进行类型的抽象:
    主人【类】
    王人可以喂养宠物,所以主人有喂养的这个动作
    宠物【类】
    宠物可以吃东西,所以宠物有吃东西的这个动作
  2. 面向对象编程的核心:定义好类,然后将类实例化为对象,给一个环境驱使一下,让各个对象之间协作起来形成一个系统。
  3. 多态的作用是什么?
    降低程序的耦合度,提高程序的扩展力。
    能使用多态尽量使用多态。父类型引用指向子类型对象。
    核心:面向抽象编程,尽量不要面向具体编程。

例子

未使用继承和多态`
存在的缺点:Hoster的扩展力很差,因为只要加一个新的宠物,Hoster类就需要添加新的方法。

public class Test {
    public static void main(String[] args) {
        Hoster zhangsan= new Hoster();//创建对象
        Cat tom= new Cat();
        zhangsan.feed(tom);//主人喂养猫
        Dog lasi= new Dog();
        zhangsan.feed(lasi);//主人喂狗
    }
}
public class Hoster {
    //喂养宠物的方法
    public void feed(Cat c) {
        c.eat();
    }
    public void feed(Dog d) {
        d.eat ();
    }
}
public class Cat {
    public void eat(){
        System.out.println("猫在吃鱼");
    }
}
public class Dog {
    public void eat(){
        System.out.println("狗在吃骨头");
    }
}

使用了继承和多态

public class Test {
    public static void main(String[] args) {
        Hoster zhangsan= new Hoster();//创建对象
        Cat tom= new Cat();
        zhangsan.feed(tom);//主人喂养猫
        Dog lasi= new Dog();
        zhangsan.feed(lasi);//主人喂狗
        zhangsan.feed(new Snake());
    }
}
public class Hoster {
    //喂养宠物的方法
    //Hoster主人类面向的是一个抽象的Pet,不再面向具体的宠物,提倡面向抽象编程,而不是面向具体编程
    public void feed(Pet pet){//Pet pet是一个父类型的引用
        pet.eat();
    }
}
public class Pet {//父类宠物
    public void eat(){
    }
}
//猫喜欢吃鱼

public class Cat extends Pet {
    public void eat(){
        System.out.println("猫在吃鱼");
    }
}
//狗喜欢吃骨头
public class Dog extends Pet{
    public void eat(){
        System.out.println("狗在吃骨头");
    }
}
public class Snake extends Pet {
    public void eat(){
        System.out.println("蛇吞象");
    }
}

内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
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