内部类

本文展示了如何在Java中定义内部类,并通过外部类的实例来创建内部类的实例,同时内部类实现了方向接口,展示了内部类与外部类之间的相互作用。

一个类定义在一个类的里面;

内部类可以随意使用外部类的成员;

要生成内部类对象,要先生成外部类对象;new一个外部类的对象.new一个内部类的对象;


外部类A,内部类B

A a=new A(); 生成外部类对象

A.B b= a.new B(); 生成内部类对象

 

//方向接口
public interface Direction
{
	public static final int LEFT=0;
	public static final int RIGHT=1;
	public static final int UP=2;
	public static final int DOWN=3;
}
 

 

 

public class Line
{
	protected Point p1,p2; //直线的起点和终点
	
	//点类,内部类,实现方向接口
	protected class Point implements Direction 
	{
		protected int x,y;  
		protected Point(int x,int y) //内部类构造方法
		{
			this.x=x;
			this.y=y;
		}
		protected Point(){
		    this(0,0);
 		}
		protected Point(Point p){
			this(p.x,p.y);
		}
		protected String toStr(){
			return "("+this.x+","+this.y+")";
		}
		protected Point another(int interval,int direction){
		//以当前点为基点,返回给定距离和方向的另一个点对象
		Point p2=new Point(this);
		switch(direction){
			case LEFT:
			{
				p2.x-=interval;
				break;
			}
			case RIGHT:
			{
				p2.x+=interval;
				break;
			}
			case UP:
			{
				p2.y+=interval;
				break;
			}
			case DOWN:
			{
				p2.y-=interval;
				break;
			}
			default:
				p2=null;
		}
		return p2;
		}
	}//内部类结束

	public Line(Point p1,int length,int direction) //直线类的构造方法
	{
		this.p1=p1;
		this.p2=p1.another(length,direction);//外部类调用内部类的成员方法
	}
	public Line(int x,int y,int length,int direction){ //直线类构造方法
		this.p1=new Point(x,y);  //外部类创建内部类对象
		this.p2=this.p1.another(length,direction);
    }
	public Line(){
		this(0,0,0,0);
	}

	public void print()
	{
		System.out.println("一条直线,起点为:"+this.p1.toStr()+"终点为"+this.p2.toStr());

	}
	public static void main(String args[]){
		Line line1=new Line(100,100,20,Direction.RIGHT);
		line1.print();
	}
}
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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