Java类与对象

类与对象
类:类是某些对象的共同特征(属性和方法)的表示,对象是类的实例。
对象:客观世界中具有可区分行的、能唯一标识的逻辑单元。

面向对象基础四个重要性质
1、抽象性
  指忽略事物的非本质特征,只注意那些与当前目标有关的本质特征,找出事物的共性,将其抽象为一个类。(过程抽象和数据抽象)
2、封装性
  指把对象的属性和方法结合成一个独立的系统单元,尽可能隐蔽对象的内部细节。在面向对象的程序设计中,类封装了数据和数据的操作,他是程序中的最小模块;禁止了外界直接操作类中的数据,模块一模块之间只能通过严格控制的接口进行交互,这是模块之间的耦合度大大降低;保证了模块具有良好的独立性,程序维护和修改较为容易。
3、继承性
  指特殊类的对象拥有其一般类的全部属性和方法,即新的类可以获得已有类的属性和方法,因此新类为已有类的派生类;子类可以继承父类的属性和方法,也可以修改继承的方法或增加新的方法。
4、多态性
  指在一般类中定义的属性和方法,被特殊类继承之后,可以具有不同的数据类型或表现出不同的行为。

两种程序设计语言的比较
1、面向过程:程序=算法+数据
2、面向对象:程序=对象+消息


1、类的基本构成

  修饰符 class 类名 [extends 父类名] {
	成员变量声明及初始化
	方法声明和方法体;
  }

2、类的详细格式

  [public] [absrart] [final]  class className[ extends superclassName ] [ implements interfaceNameList ] {
	成员变量声明及初始化;
	方法声明及方法体;
  }
 说明:
 	class:关键字。
 	public:定义类的访问权限。
 	abstract:定义为抽象类。
 	final:最终类。
 	extends:表示该className是superclassName的子类。
 	implements:接口

3、简单类设计步骤

找属性,并封装
设计构造方法
为属性设计setter、getter方法
寻找自身类特有的方法
设计toString方法

4、构造方法的一些特性
方法名=类名

   没有返回值和返回类型
   new的时候自动执行
   没有构造方法,系统默认执行系统默认方法
   可以由多个构造方法(方法名相同、参数不同)
单向双向V2G 环境下分布式电源电动汽车充电站联合配置方法(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了在单向和双向V2G(Vehicle-to-Grid)环境下,分布式电源电动汽车充电站的联合配置方法,并提供了基于Matlab的代码实现。研究涵盖电力系统优化、可再生能源接入、电动汽车充放电调度、储能配置及微电网经济调度等多个关键技术领域,重点探讨了在不同电价机制和需求响应策略下,如何通过智能优化算法实现充电站分布式电源的协同规划运行优化。文中还展示了多种应用场景,如有序充电调度、鲁棒优化模型、多目标优化算法(如NSGA-II、粒子群算法)在电力系统中的实际应用,体现了较强的工程实践价值和技术综合性。; 适合人群:具备电力系统、新能源、智能优化算法等相关背景的科研人员、研究生及从事能源系统规划优化的工程技术人员;熟悉Matlab/Simulink仿真工具者更佳。; 使用场景及目标:①用于科研项目中关于电动汽车分布式电源协同配置的模型构建仿真验证;②支持毕业论文、期刊投稿中的案例分析算法对比;③指导实际电力系统中充电站布局能源调度的优化设计。; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码具体案例进行同步实践,重点关注优化模型的数学建模过程算法实现细节,同时可参考文末网盘资源获取完整代码数据集以提升学习效率。
【电动车】【超级棒】基于蒙特卡洛模拟法的电动汽车充电负荷研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于蒙特卡洛模拟法的电动汽车充电负荷研究展开,利用Matlab代码实现对不同型电动汽车(如常规充电、快速充电、换电模式)在不同场景下的充电负荷进行建模仿真。通过蒙特卡洛方法模拟大量电动汽车的充电行为,结合用户出行规律、充电时、电量需求等随机因素,分析电动汽车规模化接入电网后对电力系统负荷的影响,并探讨分时电价策略对充电负荷的引导作用,进而优化电网运行。研究涵盖充电负荷的空分布特性、时分布特征及对电网峰谷差的影响,旨在为电力系统规划和电动汽车有序充电管理提供理论支持和技术工具。; 适合人群:具备一定电力系统、交通工程或新能源汽车背景的研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于研究大规模电动汽车接入对配电网负荷曲线的影响;②支撑分时电价、需求响应等政策制定优化;③为充电站规划、电网调度、储能配置等提供数据支持和仿真平台;④适用于学术研究、课题复现及工程项目前期分析。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注蒙特卡洛模拟的参数设置、充电行为的概率建模过程,并尝试调整输入变量以观察负荷变化趋势,加深对电动汽车充电负荷不确定性和聚合效应的理解。
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