浅谈封装继承多态

本文深入探讨了面向对象编程中的三个核心概念:封装、继承和多态。封装有助于提高代码的安全性和模块化,通过隐藏对象的具体实现细节,提供统一的访问接口;继承虽然能够复用代码,但也可能带来维护上的挑战;多态则允许程序员编写更为灵活的代码。

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一:封装

封装从字面上来理解就是包装的意思,专业点就是信息隐藏,是指利用抽象数据类型将数据和基于数据的操作封装在一起,使其构成一个不可分割的独立实体,数据被保护在抽象数据类型的内部,尽可能地隐藏内部的细节,只保留一些对外接口使之与外部发生联系。系统的其他对象只能通过包裹在数据外面的已经授权的操作来与这个封装的对象进行交流和交互。也就是说用户是无需知道对象内部的细节(当然也无从知道),但可以通过该对象对外的提供的接口来访问该对象。
对于封装而言,一个对象它所封装的是自己的属性和方法,所以它是不需要依赖其他对象就可以完成自己的操作。

封装的三大好处:

1,良好的封装能减少耦合

2,类内部的结构可以自由修改

public void setAge(int age) {  
        //转换即可   
        this.age = String.valueOf(age);  
    }  


 

3,可以对成员进行更精确的控制

public void setAge(int age) {  
        if(age > 120){  
            System.out.println("ERROR:error age input....");    //提示錯誤信息   
        }else{  
            this.age = age;  
        }  
          
    }  


 

4,隐藏信息,实现细节

public String getSexName() {  
        if("0".equals(sex)){  
            sexName = "女";  
        }  
        else if("1".equals(sex)){  
            sexName = "男";  
        }  
        else{  
            sexName = "人妖???";  
        }  
        return sexName;  
    }  


二: 慎用继承

1、父类变,子类就必须变。
2、继承破坏了封装,对于父类而言,它的实现细节对与子类来说都是透明的。
3、继承是一种强耦合关系。

情景:问一问自己是否需要从子类向父类进行向上转型。如果必须向上转型,则继承是必要的,但是如果不需要,则应当好好考虑自己是否需要继承。

 

三:多态

多态分类:

静态:不同的子类的实现,重写

动态:将对象的实例化在运行期决定

 

 

 

内容概要:本文详细介绍了扫描单分子定位显微镜(scanSMLM)技术及其在三维超分辨体积成像中的应用。scanSMLM通过电调透镜(ETL)实现快速轴向扫描,结合4f检测系统将不同焦平面的荧光信号聚焦到固定成像面,从而实现快速、大视场的三维超分辨成像。文章不仅涵盖了系统硬件的设计与实现,还提供了详细的软件代码实现,包括ETL控制、3D样本模拟、体积扫描、单分子定位、3D重建和分子聚类分析等功能。此外,文章还比较了循环扫描与常规扫描模式,展示了前者在光漂白效应上的优势,并通过荧光珠校准、肌动蛋白丝、线粒体网络和流感A病毒血凝素(HA)蛋白聚类的三维成像实验,验证了系统的性能和应用潜力。最后,文章深入探讨了HA蛋白聚类与病毒感染的关系,模拟了24小时内HA聚类的动态变化,提供了从分子到细胞尺度的多尺度分析能力。 适合人群:具备生物学、物理学或工程学背景,对超分辨显微成像技术感兴趣的科研人员,尤其是从事细胞生物学、病毒学或光学成像研究的科学家和技术人员。 使用场景及目标:①理解和掌握scanSMLM技术的工作原理及其在三维超分辨成像中的应用;②学习如何通过Python代码实现完整的scanSMLM系统,包括硬件控制、图像采集、3D重建和数据分析;③应用于单分子水平研究细胞内结构和动态过程,如病毒入侵机制、蛋白质聚类等。 其他说明:本文提供的代码不仅实现了scanSMLM系统的完整工作流程,还涵盖了多种超分辨成像技术的模拟和比较,如STED、GSDIM等。此外,文章还强调了系统在硬件改动小、成像速度快等方面的优势,为研究人员提供了从理论到实践的全面指导。
内容概要:本文详细介绍了基于Seggiani提出的渣层计算模型,针对Prenflo气流床气化炉中炉渣的积累和流动进行了模拟。模型不仅集成了三维代码以提供气化炉内部的温度和浓度分布,还探讨了操作条件变化对炉渣行为的影响。文章通过Python代码实现了模型的核心功能,包括炉渣粘度模型、流动速率计算、厚度更新、与三维模型的集成以及可视化展示。此外,还扩展了模型以考虑炉渣组成对特性的影响,并引入了Bingham流体模型,更精确地描述了含未溶解颗粒的熔渣流动。最后,通过实例展示了氧气-蒸汽流量增加2%时的动态响应,分析了温度、流动特性和渣层分布的变化。 适合人群:从事煤气化技术研究的专业人士、化工过程模拟工程师、以及对工业气化炉操作优化感兴趣的科研人员。 使用场景及目标:①评估不同操作条件下气化炉内炉渣的行为变化;②预测并优化气化炉的操作参数(如温度、氧煤比等),以防止炉渣堵塞;③为工业气化炉的设计和操作提供理论支持和技术指导。 其他说明:该模型的实现基于理论公式和经验数据,为确保模型准确性,实际应用中需要根据具体气化炉的数据进行参数校准。模型还考虑了多个物理场的耦合,包括质量、动量和能量守恒方程,能够模拟不同操作条件下的渣层演变。此外,提供了稳态求解器和动态模拟工具,可用于扰动测试和工业应用案例分析。
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