抽象类

本文介绍了抽象类和抽象方法的概念及使用规则,包括抽象方法的特点、抽象类的限制以及它们如何帮助提高代码的灵活性和可扩展性。

       假设有一个Shape类,这个类应该提供一个计算周长的方法calPerimeter(),但是不同的Shape子类对周长的计算方法时不一样的,即Shape类无法准确知道子类计算周长的方法。如果Shape不知道如何实现calPerimeter()方法,就不管他了,那当有一个Shape变量,该变量实际上引用到Shape子类的实例,那么这个Shape变量就无法调用calPerimeter(),必须将其强制类型转换为其子类类型,才可调用calPerimeter(),这就降低了程序的灵活性。

       如何既能让Shape类里包含calPerimeter(),但又无需提供其方法实现呢?使用抽象方法即可满足该需求:抽象方法只有方法签名,没有方法实现的方法。

      抽象方法和抽象类必须使用abstract修饰,有抽象方法的类只能被定义为抽象类,抽象类里可以没有抽象方法。

      抽象方法和抽象类的规则:

      1、抽象类必须使用abstract修饰,抽象方法也是,抽象方法不能有方法体。

      2、抽象类不能被实例化,无法使用new关键字来调用抽象类的构造器创建抽象类的实例。即使抽象类里不包含抽象方法,这个抽象类也不能创建实例。

      3、抽象类可包含:属性、方法(普通方法和抽象方法都可)、构造器、初始化块、内部类、枚举类六种成分。抽象类的构造器不能用于创建实例,主要用于被其子类调用。

      4、含有抽象方法的类只能被定义成抽象类。

     注意:抽象方法和空方法体不是同一个概念。

     例如:public abstract void test();是一个抽象方法,它根本没有方法体,即方法定义后面没有一对花括号;

              public void test(){}方法是一个普通方法,它已经定义了方法体,只是方法体为空,即它的方法什么也不做而已,因此这个方法不可使用abstract修饰。

      abstract修饰类时,表明这个类只能被继承,当abstract修饰方法时,表明这个方法必须由子类提供实现(即重写)。 final修饰类不能被继承,final修饰方法不能被重写。因此,final和abstract不能同时使用。

      static修饰一个方法时,表明这个方法属于当前类,即该方法可以通过类来调用,如果该方法被定义成抽象方法,则将导致该类来调用该方法时出现错误(调用了一个没有方法体的方法肯定出现错误),因此,static和abstract不能同时修饰某个方法,即没有所谓的类抽象方法。

       abstract和private不能同时使用。原因:abstract修饰的方法必须被其子类重写采用意义,否则这个方法永远不会有方法体,而子类不能访问父类的private修饰的方法。

       注意:abstract不能用于修饰属性,不能用于修饰局部变量,也不能用于修饰构造器。抽象类里定义的构造器只能是普通构造器。

      抽象类的作用:抽象类体现的是一种模板模式的设计,抽象类作为多个子类的通用模板,子类在抽象类的基础上进行扩展、改造,但子类总体上会大致保留抽象类的行为模式。从多个具有相同特征的类中抽象出一个抽象类,以这个抽象类作为其子类的模板,从而避免了子类设计的随意性。

 

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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