第6 章 类再生

“Java 引人注目的一项特性是代码的重复使用或者再生。但最具革命意义的是,除代码的复制和修改以外,
我们还能做多得多的其他事情。”
在象C 那样的程序化语言里,代码的重复使用早已可行,但效果不是特别显著。与Java 的其他地方一样,这
个方案解决的也是与类有关的问题。我们通过创建新类来重复使用代码,但却用不着重新创建,可以直接使
用别人已建好并调试好的现成类。
但这样做必须保证不会干扰原有的代码。在这一章里,我们将介绍两个达到这一目标的方法。第一个最简
单:在新类里简单地创建原有类的对象。我们把这种方法叫作“合成”,因为新类由现有类的对象合并而
成。我们只是简单地重复利用代码的功能,而不是采用它的形式。
第二种方法则显得稍微有些技巧。它创建一个新类,将其作为现有类的一个“类型”。我们可以原样采取现
有类的形式,并在其中加入新代码,同时不会对现有的类产生影响。这种魔术般的行为叫作“继承”
(Inheritance),涉及的大多数工作都是由编译器完成的。对于面向对象的程序设计,“继承”是最重要的
基础概念之一。它对我们下一章要讲述的内容会产生一些额外的影响。
对于合成与继承这两种方法,大多数语法和行为都是类似的(因为它们都要根据现有的类型生成新类型)。
在本章,我们将深入学习这些代码再生或者重复使用的机制。
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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