java多态及tostring方法与equals方法的重写

本文详细介绍了Java中多态性的概念及其应用,包括方法的重载与重写、子类对象的多态性等核心内容,并提供了向上转型及虚拟方法调用的示例。此外,还介绍了如何重写equals方法和toString方法。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

1.多态性的表现:①方法的重载与重写 ②子类对象的多态性
2.使用的前提:①要有继承关系 ②要有方法的重写
3.格式:Person p = new Man();//向上转型
// 虚拟方法调用:通过父类的引用指向子类的对象实体,当调用方法时,实际执行的是子类重写父类的方法
p1.eat();
p1.walk();
// p1.entertainment();

4.>编译时,认为p是Person类型的,故只能执行Person里才有的结构,即Man里特有的结构不能够调用
>子类对象的多态性,并不使用于属性。

5.关于向下转型:
①向下转型,使用强转符:()
②为了保证不报ClassCastException,最好在向下转型前,进行判断: instanceof
// 若a是A类的实例,那么a也一定是A类的父类的实例。
if (p1 instanceof Woman) {
System.out.println("hello!");
Woman w1 = (Woman) p1;//强制向下转型
w1.shopping();
}

if (p1 instanceof Man) {
Man m1 = (Man) p1;
m1.entertainment();
}

重写equals方法:

package duotai;

public class equa {
	String name;
	  int age;
public equa(String name,int age){
	this.name=name;
	this.age=age;
}
  public boolean equals(Object obj){
	  
	  if(obj!=null){
		  if(obj instanceof equa){
			  equa eq=(equa)obj;
			  return this.name.equals(eq.name);//这里是需要返回值的,所以需要return
		  }
		  }return false;//等于空直接返回false!
	
  
}}
class equa2{
	public static void main(String[] ages){
	equa e1=new equa("gao",13);
	equa e2=new equa("gao",13);
	
	System.out.println(e1.equals(e2));
}}

toString方法重写:

package duotai;

public class tos {
  String name;
  String sex;
  public String toString(){
	return name+sex;
	  
  }
}
class text{
	public static void main(String[] args){
		tos t=new tos();
		t.name="gao";
		t.sex="nan";
		System.out.println(t.toString());
	}
}

  

 

转载于:https://www.cnblogs.com/gaofangquan/p/7210218.html

内容概要:本文针对国内加密货币市场预测研究较少的现状,采用BP神经网络构建了CCi30指数预测模型。研究选取2018年3月1日至2019年3月26日共391天的数据作为样本,通过“试凑法”确定最优隐结点数目,建立三层BP神经网络模型对CCi30指数收盘价进行预测。论文详细介绍了数据预处理、模型构建、训练及评估过程,包括数据归一化、特征工程、模型架构设计(如输入层、隐藏层、输出层)、模型编译训练、模型评估(如RMSE、MAE计算)以及结果可视化。研究表明,该模型在短期内能较准确地预测指数变化趋势。此外,文章还讨论了隐层节点数的优化方法及其对预测性能的影响,并提出了若干改进建议,如引入更多技术指标、优化模型架构、尝试其他时序模型等。 适合人群:对加密货币市场预测感兴趣的研究人员、投资者及具备一定编程基础的数据分析师。 使用场景及目标:①为加密货币市场投资者提供一种新的预测工具方法;②帮助研究人员理解BP神经网络在时间序列预测中的应用;③为后续研究提供改进方向,如数据增强、模型优化、特征工程等。 其他说明:尽管该模型在短期内表现出良好的预测性能,但仍存在一定局限性,如样本量较小、未考虑外部因素影响等。因此,在实际应用中需谨慎对待模型预测结果,并结合其他分析工具共同决策。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值