类别与继承简单理解

本文深入探讨类别在软件开发中的作用,包括如何分散类的实现以促进多人开发,创建对私有方法的前向引用,以及如何在不重载原有方法的情况下向对象添加非正式协议。此外,文章还阐述了类别如何被继承,以及在定义类别时仅给出方法定义而不提供具体实现的灵活性。

category的作用

  • 将类的实现分散到多个不同文件或多个不同框架中,并且给类添加新的方法
    这个很好理解,但要注意的是当两个类别同时实现一个同名的方法时编译器不知道会调用那个,导致错误出现,好处就是可以把一个类的实现分散,有助于多人开发,减少一个类代码臃肿

  • 创建对私有方法的前向引用
    就是一个类的私有方法我们是不可以访问的,但是如果用类别添加一个引用,这样我们就可以访问他的私有方法

  • 向对象添加非正式协议

需要注意

  • 在category中,不提倡对原有方法进行重载。原因非常简单,在category中进行重载,无法对原方法进行访问,而继承中可以使用super。

  • 虽然category可以访问类的实例变量,去不能创建新的实例变量,如果要创新的实例变量,请使用继承

  • 一个类可以定义多个category,但是如果不同category中存在相同方法,编译器无法决定使用哪个category

  • category是可以被继承的。在某个父类中定义了category,那么他所有的子类都具有该category

  • 在需要为某个类创建私有成员方法时,也用category的方式来实现

  • 在定义category时,我们可以仅仅给出方法定义,而不需要给出具体的实现

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MOAMOP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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