pitfall when implementing multiple interfaces

本文探讨了在Java中实现多个接口时可能出现的方法签名和返回类型冲突问题。通过具体代码示例,详细解释了如何解决这些冲突,并提供了有效的解决方案。强调了在设计接口时应避免使用相同方法名以提高代码的可读性和维护性。

An identical method is not a problem in multiple interfaces, but what if the method differs by signature or return type? Here’s an example:

// interfaces/InterfaceCollision.java
// (c)2017 MindView LLC: see Copyright.txt
// We make no guarantees that this code is fit for any purpose.
// Visit http://OnJava8.com for more book information.

interface I1 {
  void f();
}

interface I2 {
  int f(int i);
}

interface I3 {
  int f();
}

class C {
  public int f() {
    return 1;
  }
}

class C2 implements I1, I2 {
  @Override
  public void f() {}

  @Override
  public int f(int i) {
    return 1;
  } // overloaded
}

class C3 extends C implements I2 {
  @Override
  public int f(int i) {
    return 1;
  } // overloaded
}

class C4 extends C implements I3 {
  // Identical, no problem:
  @Override
  public int f() {
    return 1;
  }
}

// Methods differ only by return type:
// - class C5 extends C implements I1 {} // [1]
// - interface I4 extends I1, I3 {} // [2]

After uncomment [1] and [2], we use

$ javac interfaces/InterfaceCollision

the compile error is:

javac: invalid flag: interfaces/InterfaceCollision
Usage: javac <options> <source files>
use -help for a list of possible options

 when we use

$ javac interfaces.InterfaceCollision

 the compile error is:

error: Class names, 'interfaces.InterfaceCollision', are only accepted if annotation processing is explicitly requested
1 error

The solution is to use

$ javac interfaces/InterfaceCollision.java

 My error message is:

interfaces/InterfaceCollision.java:50: error: C5 is not abstract and does not override abstract method f() in I1
class C5 extends C implements I1 {}
^
interfaces/InterfaceCollision.java:52: error: types I3 and I1 are incompatible; both define f(), but with unrelated return
types
interface I4 extends I1, I3 {}
^
2 errors

Using the same method names in different interfaces when you expect those interface to be combined generally causes confusion in the readability of the code. Strive to avoid it.

references:

1. On Java 8 - Bruce Eckel

2. https://github.com/wangbingfeng/OnJava8-Examples/blob/master/interfaces/InterfaceCollision.java

3. https://stackoverflow.com/questions/5063266/javac-error-class-names-are-only-accepted-if-annotation-processing-is-explicitl

MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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