UML类图几种关系的总结

UML类图几种关系的总结

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        在UML类图中,常见的有以下几种关系: 泛化(Generalization),  实现(Realization),关联(Association),聚合(Aggregation),组合(Composition),依赖(Dependency)

         1. 泛化(Generalization)

        【泛化关系】:是一种继承关系,表示一般与特殊的关系,它指定了子类如何特化父类的所有特征和行为。例如:老虎是动物的一种,即有老虎的特性也有动物的共性。

        【箭头指向】:带三角箭头的实线,箭头指向父类

UML类图几种关系的总结 

        2. 实现(Realization)

        【实现关系】:是一种类与接口的关系,表示类是接口所有特征和行为的实现.

        【箭头指向】:带三角箭头的虚线,箭头指向接口

UML类图几种关系的总结 

        3. 关联(Association)

        【关联关系】:是一种拥有的关系,它使一个类知道另一个类的属性和方法;如:老师与学生,丈夫与妻子关联可以是双向的,也可以是单向的。双向的关联可以有两个箭头或者没有箭头,单向的关联有一个箭头。

        【代码体现】:成员变量

        【箭头及指向】:带普通箭头的实心线,指向被拥有者

UML类图几种关系的总结 

        上图中,老师与学生是双向关联,老师有多名学生,学生也可能有多名老师。但学生与某课程间的关系为单向关联,一名学生可能要上多门课程,课程是个抽象的东西他不拥有学生。 

        下图为自身关联: 

UML类图几种关系的总结

        4. 聚合(Aggregation)

        【聚合关系】:是整体与部分的关系,且部分可以离开整体而单独存在。如车和轮胎是整体和部分的关系,轮胎离开车仍然可以存在。

        聚合关系是关联关系的一种,是强的关联关系;关联和聚合在语法上无法区分,必须考察具体的逻辑关系。

        【代码体现】:成员变量

        【箭头及指向】:带空心菱形的实心线,菱形指向整体

UML类图几种关系的总结 

        5. 组合(Composition)

        【组合关系】:是整体与部分的关系,但部分不能离开整体而单独存在。如公司和部门是整体和部分的关系,没有公司就不存在部门。

       组合关系是关联关系的一种,是比聚合关系还要强的关系,它要求普通的聚合关系中代表整体的对象负责代表部分的对象的生命周期。

【代码体现】:成员变量

【箭头及指向】:带实心菱形的实线,菱形指向整体

UML类图几种关系的总结

        6. 依赖(Dependency)

        【依赖关系】:是一种使用的关系,即一个类的实现需要另一个类的协助,所以要尽量不使用双向的互相依赖.

        【代码表现】:局部变量、方法的参数或者对静态方法的调用

        【箭头及指向】:带箭头的虚线,指向被使用者

UML类图几种关系的总结 

        各种关系的强弱顺序:

        泛化 = 实现 > 组合 > 聚合 > 关联 > 依赖 

        下面这张UML图,比较形象地展示了各种类图关系:

UML类图几种关系的总结

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、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、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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