Java面试宝典

本文围绕Java展开,介绍了方法重写与重载的区别,构造函数、构造函数重载及复制构造函数的概念。阐述了Java类不支持多继承但接口支持,对比了接口和抽象类的区别。还讲解了值传递和引用传递,以及创建线程的两种方式和线程的几种状态。
1. Java中方法重写(Overriding)和方法重载(Overloading)是什么意思?有什么区别?

Java中 的方法重载发生在同一个类里面 两个或者是多个方法的方法名相同但是参数不同的情况;而方法重写是说子类重新定义了父类的方法,子类的方法必须与要重写的父类方法有相同的方法名,参数列表和返回类型。
重载(Overloading)
(1) 方法重载是让类以统一的方式处理不同类型数据的一种手段。多个同名函数同时存在,具有不同的参数个数/类型。重载是一个类中多态性的一种表现。
(2) Java的方法重载,就是在类中可以创建多个方法,他们具有相同的名字,但是具有不同的参数和不同的定义。调用方法时通过传递给他们的不同的参数个数和参数类型来决定具体使用哪个方法,这就是多态性。
(3) 重载的时候,方法名要一样,但是参数类型和个数不一样,返回值类型可以相同也可以不同。无法以返回类型作为重载函数的区分标准。
重写(Overriding)
(1) 父类与子类之间的多态性,对父类的喊声进行重新定义。如果在子类中定义某方法与其父类有相同的名称和参数,我们就说该方法被重写。在Java中,子类可以继承父类中的方法,而不需要重新编写相同的方法;但是有时子类并不想原封不动地继承父类的方法,而是想做一定的修改,这就需要采用方法的重写。方法重写又称为方法覆盖。
(2) 若子类中的方法与父类中的某一方法具有相同的方法名、返回类型和参数表,则新方法将覆盖继承自父类的原有方法。如需父类中原有的方法,可以使用super关键字,该关键字引用了当前类的父类。
(3) 子类函数的访问修饰权限不能少于父类的。

2. Java中,什么是构造函数?什么是构造函数重载?什么是复制构造函数?

当新对象被创建的时候,构造函数会被调用。每一个类都有构造函数,在程序员没有给类提供构造函数的情况下,Java编译器会为这个类创建一个默认的构造函数。
Java中构造函数重载和方法重载很相似,可以为一个类创建多个构造函数。每个构造函数必须有他自己唯一的参数列表。
Java不支持像C++中那样的复制构造函数,这个不同点是因为如果你自己不写构造函数的情况下,Java不会创建默认的复制构造函数。

3.Java支持多继承么?

Java中类不支持多继承,只支持单继承(即一个类只能有一个父类)。 但是Java中的接口支持多继承,即一个子接口可以有多个父接口。(接口的作用是用来扩展对象的功能,一个子接口继承多个父接口,说明子接口扩展了多个功能,当类实现接口时,类也就扩展了相应的功能)

4.接口和抽象类的区别是什么?

接口(interface) 可以说成是抽象类的一种特例,接口中的所有方法都必须是抽象的。接口中的方法定义默认为public abstract 类型,接口中的成员变量类型默认为 public static final(一个变量若是被 final 修饰了,那么这个变量也就是一个常量了!接口中的变量必须初始化为常量!)
下面比较一下两者之间的语法区别
1.抽象类可以有构造方法,接口中不能有;
2.抽象类中可以有普通成员变量,接口中没有(重点在”普通“ 即 非静态 和 变量)
3.抽象类中可以包含非抽象的普通方法,接口中的所有方法必须都是抽象的,不能有非抽象的普通方法。
4.抽象类中的抽象方法的访问类型可以是public、protected 和 (默认类型,虽eclipse下不报错,但应该也不行),但接口中的抽象方法只能是public类型的,并且默认即为 public abstract 类型。
5.抽象类中可以包含静态方法(static),接口中不能包含静态方法。
6.抽象类和接口中都可以包含静态成员变量(static),抽象类中的静态成员变量的访问类型可以任意,但是接口中定义的变量只能是 public static final 类型,并且默认即为 public static final 类型。
7.一个类可以实现多个接口,但只能继承一个抽象类。
何时用接口,何时用抽象类?
子类继承抽象类就不能再继承其他类(Java 的单继承原则),所以有抽象方法时优先使用接口定义。
如果所有方法都没有实现,优先使用接口。
一些方法已经可以实现,而另一些方法无法或不想实现时,且继承(实现)关系很简单时,考虑用抽象类定义,留给后代去实现。jdk8 之后,也可以在接口中定义default 方法或 static方法来实现 。

5.什么是值传递和引用传递?

值传递 是对基本类型变量而言的,传递的是该变量的一个副本,改变副本不影响原变量。
引用传递一般是对于对象型变量而言的,传递的是该对象地址的一个副本,并不是原对象本身,所以对引用对象进行操作会同时改变原对象。

6.有哪些方式可以创建线程?

有两种方式可以用来创建线程:
a、继承Thread类;
b、实现Runnable接口
实现Runnable接口这种方式更受欢迎,因为这不需要继承Thread。在应用设计中已经继承了别的对象的情况下,这需要多继承(而Java不支持多继承),只能实现接口。同时,线程池也是非常高效的,很容易实现和使用。

7.概况的解释下线程的几种状态?

1、新建(new):新创建了一个线程对象。
2、可运行(runnable): 线程对象创建后,其他线程(比如 main 线程)调用了该对象的start()方法。 该状态的线程位于可以运行线程池中,等待被线程调度选中,获取cpu的使用权。
3、运行(running): 可运行状态的线程获得了cpu时间片(timeslice),执行程序代码。
4、阻塞(blick):阻塞状态是指线程因为某种原因放弃了cpu使用权,也即让出了cpu timeslice ,暂时停止运行。直到线程进入可运行状态,才有机会再次获得cpu timeslice 转到运行状态。阻塞分三种情况:
a、等待阻塞:运行的线程执行 o.wait() 方法,JVM 会把该线程放入等待队列(waiting queue)中 。
b、同步阻塞: 运行的线程 在获取对象的同步锁时,若该同步锁 被别的线程占用,则JVM 会把该线程放入锁池(lock pool)中
c、其他阻塞:运行的线程执行 Thread.sleep( long ms) 或 t.join() 方法,或者 I/O 处理完毕时,线程重新转入可运行状态。
5、死亡(dead): 线程run()、main() 方法执行结束,或者因异常退出了run()方法,则该线程结束生命周期。死亡的线程不可再次复生。

标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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