依赖倒转原则——里氏代换原则

本文探讨了面向对象设计中的两个核心原则:依赖倒转原则与里氏代换原则。依赖倒转原则强调高层模块不应依赖于低层模块,而应依赖于抽象;里氏代换原则则确保子类可以替换父类,不影响软件单位功能。

一、基本概念

      抽象不应该依赖细节,细节应该依赖抽象。即针对接口编程,不要对实现编程。

A:高层模块不能依赖低层模块,两者都应依赖抽象。

B:抽象不应该依赖细节,细节应该依赖抽象。

     

二、里氏代换原则(LSP)

子类型必须能够替换掉它们的父类型

解释:一个软件实体如果使用的是一个父类的话,那么一定适用于其子类,而且它察觉不出父类对象和子类对象的区别。

        也就是说,在软件里面,把父类都替换成它的子类,程序的行为没有变化。

       只有当子类可以替换父类,软件单位的功能不受到影响时,父类才真正被复用,而子类也能够在父类的基础上增加新的行为。

所以,正是由于子类型的可替换性才使得使用父类类型的模块在无需修改的情况下就可以扩展。

 

三、总结

    高层模块和低层模块都依赖于抽象:

2%XGVP0{ME`GUKI0}`2U_{F

 

 

依赖倒转原则是面向对象的标志,用哪种语言编写程序不重要,如果编写时考虑的是如何针对抽象编程而不是针对细节编程,即程序的所有依赖关系都终止于抽象类或接口。那就是面向对象设计,反之那就是过程化设计。

转载于:https://www.cnblogs.com/steven_oyj/archive/2010/05/25/1743892.html

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。文章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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