重写和重载

重载与重写详解
本文详细解析了面向对象编程中的重载(overload)与重写(override)概念。重载关注方法签名的差异,而重写侧重于继承中的方法实现。通过实例说明了如何确定调用哪个方法。

1.重载(overload)方法 
对重载方法的调用主要看静态类型,静态类型是什么类型,就调用什么类型的参数方法。(这是根据参数类型和参数个数来调用的) 
2.重写(override)方法 
对重写方法的调用主要看实际类型。实际类型如果实现了该方法则直接调用该方法,如果没有实现,则在继承关系中从低到高搜索有无实现。 

如果子类有该方法,则执行子类的方法,如果没有,则执行父类方法

参考博文:

http://blog.youkuaiyun.com/fan2012huan/article/details/50999777

转载于:https://www.cnblogs.com/fengli9998/p/6574506.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)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、模型优化并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础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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