java第六天---面向对象、成员变量、成员方法、封装

1 面向对象的特征

封装、继承、多态

 

2 类与对象

        类:是一组相关的属性和行为的集合      对象:是该类事物的具体体现

        成员变量    和以前定义变量是一样的,只不过位置发生了改变。在类中,方法外。

        成员方法    和以前定义方法是一样的,只不过把static去掉

3 文件名问题

        在一个java文件中写两个类:一个基本的类,一个测试类。
        建议:文件名称和测试类名称一致。

4 一个对象、二个对象、三个对象的内存图

一个对象

二个对象

三个对象

 

5 成员变量与局部变量的区别

     A:在类中的位置不同
        成员变量:在类中方法外
        局部变量:在方法定义中或者方法声明上
    B:在内存中的位置不同
        成员变量:在堆内存
        局部变量:在栈内存
    C:生命周期不同
        成员变量:随着对象的创建而存在,随着对象的消失而消失
        局部变量:随着方法的调用而存在,随着方法的调用完毕而消失
    D:初始化值不同
        成员变量:有默认初始化值
        局部变量:没有默认初始化值,必须定义,赋值,然后才能使用。

注意事项::    局部变量名称可以和成员变量名称一样,在方法中使用的时候,采用的是就近原则。如下图:

 

6 参数传递问题

  
   形式参数
            基本类型:形式参数的改变不影响实际参数(可以理解成局部变量的改变不影响全局变量)
            引用类型:形式参数的改变直接影响实际参数
  方法的参数是类名
        如果你看到了一个方法的形式参数是一个类类型(引用类型),这里其实需要的是该类的对象。

 

7 匿名对象

应用场景       

        调用方法,仅仅只调用一次的时候。
        匿名对象可以作为实际参数传递

 

8 this关键字

为什么要有this:


        当我们的局部变量和成员变量相同的时候,如果我们不使用this关键字,那么会导致一个问题:

就是局部变量隐藏了成员变量的问题。

 

9 内存分配及栈和堆的区别:


    栈: 存放的是局部变量
        局部变量:在方法定义中或者方法声明上的变量都是局部变量。
    堆: 存放的是所有new出来的东西

              1: 每一个new出来的东西都会为其分配一个地制值。
              2: 每一个变量都有一个默认的值
                                     byte,short,int,long  -- 0
                                     float,double                -- 0.0
                                     char                       -- '\u0000'
                                     boolean                 -- false
                                     引用数据类型     -- null        
             3: 使用完毕就变成了垃圾,等待垃圾回收器对其回收

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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