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  • 面向对象: ​ Java的核心思想就是OOP 面向过程 & 面向对象: 面向过程思想: 步骤清晰简单,第一步做...对于描述复杂的事物,为了从宏观上把握,从整体上合理分析,我们需要使用面向对象的思路来分析整个系统。

    面向对象:

    ​ Java的核心思想就是OOP

    面向过程 & 面向对象:

    • 面向过程思想:

      • 步骤清晰简单,第一步做什么,第二步做什么…
      • 面对过程适合处理一些较为简单的问题
    • 面向对象思想:

      • 物以类聚,分类的思维模式,思考问题首先会解决问题需要哪些分类,然后对这些分类进行单独思考。最后才对某个分析下的细节进行面向过程的思索。
      • 面向对象适合处理复杂的问题,适合处理需要多人协作的问题!
    • 对于描述复杂的事物,为了从宏观上把握,从整体上合理分析,我们需要使用面向对象的思路来分析整个系统。但是,具体到围观操作,仍然需要面向对象的思路去处理。

    什么是面向对象:

    • 面向对象编译(Object-Oriented Programming,OOP)

    • 面向对象编程的本质就是:以类的方式组织代码,以对象的组织(封装)数据。

    • 抽象

    • 面向对象的三大特征:

      • 分装
      • 继承
      • 多态
    • 从认识论角度考虑是先有对象后有类。对象,是具体的事物。类,是抽象的,是对对象的抽象。

    • 从代码运行角度考虑是先有类后有对象,类是对象的模板。

      类和对象的关系:

    • 类是一种抽象的数据类型,它是对某以类事务整体描述/定义,但是并不能代表某一个具体的事物。

      • 动物,植物,手机,电脑…
      • Person类,Pet类,Car类等,这些类都是用来描述/定义某一类具体的事物应该具备的特点和行为。
    • 对象是抽象概念的具体实例

      • 张三就是人的一个具体实例,张三家里的旺财狗就是一个具体的实例。
      • 能够体现出特点,展现出功能的是具体的实例,而不是一个抽象的概念。
    • 创建与初始化对象

      • 使用New关键字创建对象
      • 使用new关键字创建的时候,除了分配内存空间之外,还会给创建好的对象 进行默认的初始化以及对类中构造器的调用。
    //调用
     public static void main(String[] args) {
    
            //类是抽象的,实例化
            //类实例化后会返回一个自己的对象
            //student对象就是一个Student类的具体实例
            Student xm = new Student();
            Student xh = new Student();
    
            xm.name="小明";
            xm.age=18;
    
            xm.study();
    
    
        }
    // 属性和方法
    public class Student {
    
        //属性:字段
        String name;
        int age;
    
        //方法
        public void study(){
            System.out.println(this.name+"在说话。他现在"+this.age+"岁了");
        }
    
    
    }
    

    类与对象的总结

    1. 类与对象:

      类是一个模板:抽象,对象是一个具体的实例

    2. 方法: 定义 调用

    3. 对应的引用:

      引用类型: 对象是通过引用来操作的: 栈 指向 堆

    4. 属性: 字段 field 成员变量

      默认初始化:

      ​ 数字: 0 0.0

      ​ char : u0000

      ​ boolean: false

      ​ 引用: null

      ​ 修饰符 属性类型 属性名=属性值!

    5. 对象的创建和使用:

      • 必须使用new 关键字创造对象

        构造器 persion wwl=new persion();

      • 对象的属性 wwl.name wwl.age

      • 对象的方法 wwl.shopping();

    6. 类 :

      • 静态的属性 属性
      • 动态的行为 方法
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  • 面向对象思想

    2011-07-18 13:52:56
    1,符合现实中人们思考习惯的一种思想。 2,它让程序员的角色在做这转变,从原来的执行者变成指挥者。 3,将复杂的问题简单化。 对象无处不在,一切皆对象。 对象是现实中实实在在存在个体,那么我们...

    面向对象:
    	1,符合现实中人们思考习惯的一种思想。
    	2,它让程序员的角色在做这转变,从原来的执行者变成指挥者。
    	3,将复杂的问题简单化。
    
    	对象无处不在,一切皆对象。
    
    	对象是现实中实实在在存在个体,那么我们需要使用计算机语言对其进行描述。
    	在java当中,描述事物是通过类来完成,在计算机中操作事物是通过new 该类的对象,并指挥对象完成的。
    
    	例:
    	制造汽车,对汽车进行描述:图纸。对应的就是java中的类class。
    		  通过图纸生成汽车:对象,对应的就是java通过new在堆内存中产生的实例。
    
    	通过java语言编写程序,其实就是在不断的定义类,并定义类中的成员。
    	成员包括:成员变量(事物的属性)和成员函数(事物的行为)。
    
    	对象的存在有什么好处?或者说为什么要创建对象呢?
    	对象可以用于封装数据。可以在对象中定义属性和行为,并被指挥。
    
    	体现在程序中,当要完成功能时,先明确java中是否已提供了已有的对象。如果有,那么可以直接指挥该对象的功能。
    	如过该对象不存在,定义一个对象,并将需要的功能封装到该对象当中,以便以后该对象的重用。
    
    	对象如何使用呢?
    	通过new的方式来建立,并通过 “对象.对象成员” 的方式指挥对象做事情。
    
    	需求:
    	对数组的常见操作:取最值,排序,查找,变量打印。。。
    	每一次出现数组需要这样的操作都需要定义对应的功能。较为麻烦。
    	将这些功能都进行封装。封装到对象当中,以便重用。
    	早期:
    		int[] arr = new int[3];
    
    		public int getMax(int[] arr)
    		{
    			int max = arr[0];
    			for(int x=1; x<arr.length; x++)
    			{
    				if(arr[x]>max)
    					max = arr[x];
    			}
    		}
    		public int getMin(int[] arr)
    		{
    			int min = arr[0];
    			for(int x=1; x<arr.length; x++)
    			{
    				if(arr[x]<min)
    					min = arr[x];
    			}
    		}
    
    		
    	对象的出现。现在常用情况:
    
    		class ArrayTool
    		{
    			public int getMax(int[] arr)
    			{
    				int max = arr[0];
    				for(int x=1; x<arr.length; x++)
    				{
    					if(arr[x]>max)
    						max = arr[x];
    				}
    			}
    			public int getMin(int[] arr)
    			{
    				int min = arr[0];
    				for(int x=1; x<arr.length; x++)
    				{
    					if(arr[x]<min)
    						min = arr[x];
    				}
    			}
    			public void printArray(int[] arr)
    			{
    				for(int x=0; x<arr.length; x++)
    				{
    					if(x!=arr.length-1)
    						System.out.print(arr[x]+",");
    					else
    						System.out.println(arr[x]);
    				}
    			}
    
    		}
    		
    
    		class Demo
    		{
    			public static void main(String[] args)
    			{
    				int[] arr = new int[2];
    
    				ArrayTool at = new ArrayTool();
    				int max = at.getMax(arr);
    
    				at.printArray(arr);
    			}
    		}
    
    	----------------------------了解----
    	匿名对象:其实就是没有名字的对象,可以理解为创建对象的简化形式。
    	使用情况:
    		1,当只对对象的方法进行一次调用的使用,可以使用匿名对象。
    			Car c = new Car();//简化成;new Car().run();
    			c.run();
    			//c.run();
    		2,匿名对象可以作为实际参数进行传递。
    			show(new Car());
    
    			public void show(Car c)//Car c = new Car();
    			{
    				c.run();
    			}
    	-----------------------------------
    
    	面向对象的第一个特征:封装:
    	什么是封装呢?
    		其实就是隐藏实现细节,提高了安全性。
    
    		在代码的体现:
    			函数就是一个最小最直接的封装体。
    			类本身也是一种封装。
    			包也是一个封装体。
    			SSH框架也是一种封装。
    			tomcat服务器软件。
    		
    		在通过类建立对象后,通过对象调用成员,可以使用使用对象的属性。
    		但是直接对属性操作容易出现安全隐患如:人的年龄,如果被直接操作容易出现负数。
    		
    		为了提高安全性,所以避免直接对象属性进行访问,使用了一个关键字:private 私有。
    		私有只修饰成员,并该成员只在本类中有效。
    
    		如何可以对人对象的age进行赋值呢?
    		通过对外提供方法来间接访问age属性。而该方法已有自己的规范。set。get。
    		
    		private只是封装特性的一种体现形式而已。
    
    		class Person
    		{
    			private int age;
    			public void setAge(int x)
    			{
    				age = x;
    			}
    			public int getAge()
    			{
    				return age;
    			}
    			void speak()
    			{
    				System.out.println("age="+age);
    			}
    		}
    		main()
    		{
    			Person p = new Person();
    			p.age = -20;//描述的事物不具备负数值。当age私有时,在如此访问就会编译失败。
    		}
    
    
    
    
    
     
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  • 描述:输入一颗二元查找树,将二元查找树转换成一个排序的双向链表。要求不能创建人新创建的结点,只调整指针的指向。 我的思路:利用递归思想进行解答。 1.分解,将结点P分解成左子树和右自树两个部分。 2....

    描述:输入一颗二元查找树,将二元查找树转换成一个排序的双向链表。要求不能创建人新创建的结点,只调整指针的指向。


    我的思路:利用递归思想进行解答。

    1.分解,将结点P分解成左子树和右自树两个部分。

    2.解决子问题,左子树变成一个双向链表,右子树变成一个双向链表。

    3.合并,将结点P的left 连接到左子树中最大的结点,将结点p的rignt连接到右子树中最小的结点。


    最后,将root指向最小结点。


    代码如下:

    template <class T>
    	struct Node{
    		Node<T>* left;
    		Node<T>* right;
    		T ele;
    	};
    
    	template <class T>
    	class BTree{
    	public:
    		BTree(){
    
    		}
    		virtual ~BTree(){
    
    		}
    
    		Node<T> * getMin(Node<T> *node){
    			if (node==NULL)
    			{
    				return NULL;
    			}
    			while (node->left!=NULL)
    			{
    				node = node->left;
    			}
    
    			return node;
    		}
    
    		Node<T> * getMax(Node<T> * node){
    			if (node==NULL)
    			{
    				return NULL;
    			}
    			while (node->right!=NULL)
    			{
    				node = node->right;
    			}
    
    			return node;
    		}
    		void change(Node<T>* node){
    			changeToList(node);
    
    			while (node->left!=NULL)
    			{
    				node = node->left;
    			}
    			root = node;
    		}
    		void changeToList(Node<T>* node){
    			if (node==NULL)
    			{
    				return;
    			}
    
    			changeToList(node->left);
    			changeToList(node->right);
    
    			node->left = getMax(node->left);
    			if (node->left!=NULL)
    			{
    				node->left->right = node;
    			}
    			
    
    			node->right = getMin(node->right);
    			if (node->right!=NULL)
    			{
    				node->right->left = node;
    			}
    			
    
    		}
    
    		void print(Node<T>* root){
    			while (root)
    			{
    				cout<<root->ele<<" ";
    			}
    			cout<<endl;
    		}
    	private:
    		Node<T>* root;
    	};


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  • 八数码问题解析

    2018-09-20 21:58:00
    八数码的问题描述为: 在3×3的棋盘上,摆有八个棋子,每个棋子上标有1至8的某一数字。棋盘中留有一个空格,空格用-1来表示。空格周围的棋子可以移到空格中。要求解的问题是:给出一种初始布局(初始状态)和目标...

    八数码的问题描述为:
    在3×3的棋盘上,摆有八个棋子,每个棋子上标有1至8的某一数字。棋盘中留有一个空格,空格用-1来表示。空格周围的棋子可以移到空格中。要求解的问题是:给出一种初始布局(初始状态)和目标布局,找到一种最少步骤的移动方法,实现从初始布局到目标布局的转变。

    解决八数码的方法很多,本文采用1.广度优先搜索的策略,和A星算法两种比较常用的算法思想解决此问题
    广度优先搜索的策略一般可以描述为以下过程:

    状态空间的一般搜索过程
    OPEN表:用于存放刚生成的节点
    CLOSE表:用于存放将要扩展或已扩展的节点
    1) 把初始节点S0放入OPEN表,并建立只含S0的图,记为G
    OPEN:=S0,G:=G0(G0=S0)
    2) 检查OPEN表是否为空,若为空则问题无解,退出
    LOOP:IF(OPEN)=() THEN EXIT(FAIL)
    3) 把OPEN表的第一个节点取出放入CLOSE表,记该节点为节点n
    N:=FIRST(OPEN),REMOVE(n,OPEN),ADD(n,CLOSE)
    4) 观察节点n是否为目标节点,若是,则求得问题的解,退出
    IF GOAL(n) THEN EXIT(SUCCESS)
    5) 扩展节点n,生成一组子节点.把其中不是节点n先辈的那些子节点记作集合M,并把这些节点作为节点n的子节点加入G中.
    EXPAND(n)-->M(mi),G:=ADD(mi,G)
    7) 转第2步

    下面贴出代码:

    import time
    import copy
    
    class list():
        def __init__(self,info):
            self.info = info
            self.front = None
                
    class Solution():
        def __init__(self):
            self.open = []
            self.closed = []
            self.co = 0
    
        def msearch(self,S0, Sg):
            head = list(S0)
            self.open.append(head)
            while self.open:
                n = self.open.pop(0)
                self.co += 1
                print('取得节点n:',n.info) 
                if n.info == Sg:
                    print('得到问题的解!')
                    print('一共进行了',self.co,'次查找')
                    print('该问题的解为:') #对n进行
                    while n:
                        print(n.info)
                        n = n.front
                    return
                if n in self.closed:
                    #节点判定是否为扩展问题
                    print('该结点不可扩展') 
                else:
                    print('该节点可扩展')
                    #扩展节点n,
                    #将其子节点放入open的尾部,
                    #为每一个子节点设置指向父节点的指针
                    nkongdi, nkongdj = 0, 0
                    for i in range(3):
                        for j in range(3):
                            if n.info[i][j] == -1:
                                nkongdi = i
                                nkongdj = j
                    ln,un,rn,dn =copy.deepcopy(n.info),copy.deepcopy(n.info),copy.deepcopy(n.info),copy.deepcopy(n.info)
                    if nkongdj != 0: #right
                        rn[nkongdi][nkongdj],rn[nkongdi][nkongdj-1] = rn[nkongdi][nkongdj-1],rn[nkongdi][nkongdj]
                        rn = self.link(n,rn)
                        if rn not in self.closed:
                            self.open.append(rn)
                    if nkongdi != 0: #down
                        dn[nkongdi][nkongdj],dn[nkongdi-1][nkongdj] = dn[nkongdi-1][nkongdj],dn[nkongdi][nkongdj]
                        dn = self.link(n,dn)
                        if dn not in self.closed:
                            self.open.append(dn)
                    if nkongdj != 2: #left
                        ln[nkongdi][nkongdj],ln[nkongdi][nkongdj+1] = ln[nkongdi][nkongdj+1],ln[nkongdi][nkongdj]
                        ln = self.link(n,ln)
                        if ln not in self.closed:
                            self.open.append(ln)
                    if nkongdi != 2: #up
                        un[nkongdi][nkongdj],un[nkongdi+1][nkongdj] =  un[nkongdi+1][nkongdj],un[nkongdi][nkongdj]
                        un = self.link(n,un)
                        if un not in self.closed:
                            self.open.append(un)  
                self.closed.append(n)
        
        def link(self, n ,willn):
            willnn = list(willn)
            willnn.front = n
            return willnn
    
    if __name__ == '__main__':
        S0 = [[2,8,3],
             [1,-1,4],
             [7,6,5]]
        S1 = [[1,2,3],
              [8,-1,4],
              [7,6,5]]
        Solution().msearch(S0,S1)
      
    

    代码的一些问题:
    1.对于八数码这种状态,可以采用一些常用的压缩策略来减少对内存空间的使用。本文为简单其间,并为采用压缩策略,直接以数组表示。
    2.对于查找n的后继节点,应该是可以采用一个循环来减少代码冗余的。
    此方法优点,缺点:
    1.完备的策略->必定会找到一个解
    2.找到的解必定是路径最短的解
    3.盲目性大,搜索效率低

    为了解决以上,盲目性大,搜索效率低的问题:我们引出A算法。 A算法的原理如下:

    A* [1] (A-Star)算法是一种静态路网中求解最短路径最有效的直接搜索方法,也是许多其他问题的常用启发式算法。注意——是最有效的直接搜索算法,之后涌现了很多预处理算法(如ALT,CH,HL等等),在线查询效率是A*算法的数千甚至上万倍。
    公式表示为: f(n)=g(n)+h(n),
    其中, f(n) 是从初始状态经由状态n到目标状态的代价估计,
    g(n) 是在状态空间中从初始状态到状态n的实际代价,
    h(n) 是从状态n到目标状态的最佳路径的估计代价。

    可以看出,A星算法比上述算法的最大的区别,就是多了这个 估价函数f(n) = 实际代价g(n ) + 估计代价h(n)

    A*算法的好处如下:

    其实A算法也是一种最好优先的算法
    只不过要加上一些约束条件罢了。由于在一些问题求解时,我们希望能够求解出状态空间搜索的最短路径,也就是用最快的方法求解问题,A
    就是干这种事情的!
    我们先下个定义,如果一个估价函数可以找出最短的路径,我们称之为可采纳性。A算法是一个可采纳的最好优先算法。A算法的估价函数可表示为:
    f'(n) = g'(n) + h'(n)
    这里,f'(n)是估价函数,g'(n)是起点到节点n的最短路径值,h'(n)是n到目标的最短路经的启发值。由于这个f'(n)其实是无法预先知道的,所以我们用前面的估价函数f(n)做近似。g(n)代替g'(n),但 g(n)>=g'(n)才可(大多数情况下都是满足的,可以不用考虑),h(n)代替h'(n),但h(n)<=h'(n)才可(这一点特别的重要)。可以证明应用这样的估价函数是可以找到最短路径的,也就是可采纳的。我们说应用这种估价函数的最好优先算法就是A算法。
    举一个例子,其实广度优先算法就是A
    算法的特例。其中g(n)是节点所在的层数,h(n)=0,这种h(n)肯定小于h'(n),所以由前述可知广度优先算法是一种可采纳的。实际也是。当然它是一种最臭的A*算法。
    再说一个问题,就是有关h(n)启发函数的信息性。h(n)的信息性通俗点说其实就是在估计一个节点的值时的约束条件,如果信息越多或约束条件越多则排除的节点就越多,估价函数越好或说这个算法越好。这就是为什么广度优先算法的不甚为好的原因了,因为它的h(n)=0,没有一点启发信息。但在游戏开发中由于实时性的问题,h(n)的信息越多,它的计算量就越大,耗费的时间就越多。就应该适当的减小h(n)的信息,即减小约束条件。但算法的准确性就差了,这里就有一个平衡的问题。

    总结下来,其实就是A算法的重点为:在众多的估计代价函数中的最优的即为A(需证明是最优的)

    有了以上的一些结论,可以迅速的改改上述代码,得到A*算法:

    import time
    import copy
    
    class list():
        def __init__(self,info):
            self.info = info
            self.fn = 0   #估价:越小越好
            self.front = None
    
    class Solution():
        def __init__(self):
            self.open = []
            self.closed = []
            self.co = 0
        #A算法的重点:估价函数f(n) = 实际代价g(n ) + 估计代价h(n) 
        #A*算法的重点为:在众多的估计代价函数中的最优的即为A*(需证明是最优的)
    
        def Asearch(self,S0, Sg):
            head = list(S0)
            head.fn = self.getfn(head,Sg)
            self.open.append(head)
            while self.open:
                #对open表的全部节点按照fn从小到大排序~~~~
                self.open.sort(key=lambda ele:ele.fn)  #默认从小到大
                n = self.open.pop(0)
                self.co += 1
                print('取得节点n:',n.info) 
                if n.info == Sg:
                    print('得到问题的解!')
                    print('一共进行了',self.co,'次的查找')
                    print('该问题的解为:') #对n进行
                    while n:
                        print(n.info)
                        n = n.front
                    return
                if n in self.closed:
                    #节点判定是否为扩展问题
                    print('该结点不可扩展') 
                else:
                    print('该节点可扩展')
                    #扩展节点n,
                    #将其子节点放入open的尾部,
                    #为每一个子节点设置指向父节点的指针
                    nkongdi, nkongdj = 0, 0
                    for i in range(3):
                        for j in range(3):
                            if n.info[i][j] == -1:
                                nkongdi = i
                                nkongdj = j
                    ln,un,rn,dn =copy.deepcopy(n.info),copy.deepcopy(n.info),copy.deepcopy(n.info),copy.deepcopy(n.info)
                    if nkongdj != 0: #right
                        rn[nkongdi][nkongdj],rn[nkongdi][nkongdj-1] = rn[nkongdi][nkongdj-1],rn[nkongdi][nkongdj]
                        rn = self.link(n,rn)
                        if rn not in self.closed:
                            #计算子节点估值~~~
                            rn.fn = self.getfn(rn,Sg)
                            self.open.append(rn)
                    if nkongdi != 0: #down
                        dn[nkongdi][nkongdj],dn[nkongdi-1][nkongdj] = dn[nkongdi-1][nkongdj],dn[nkongdi][nkongdj]
                        dn = self.link(n,dn)
                        if dn not in self.closed:
                            dn.fn = self.getfn(dn,Sg)
                            self.open.append(dn)
                    if nkongdj != 2: #left
                        ln[nkongdi][nkongdj],ln[nkongdi][nkongdj+1] = ln[nkongdi][nkongdj+1],ln[nkongdi][nkongdj]
                        ln = self.link(n,ln)
                        if ln not in self.closed:
                            ln.fn = self.getfn(ln,Sg)
                            self.open.append(ln)
                    if nkongdi != 2: #up
                        un[nkongdi][nkongdj],un[nkongdi+1][nkongdj] =  un[nkongdi+1][nkongdj],un[nkongdi][nkongdj]
                        un = self.link(n,un)
                        if un not in self.closed:
                            un.fn = self.getfn(un,Sg)
                            self.open.append(un)  
                self.closed.append(n)
        
        def link(self, n ,willn):
            willnn = list(willn)
            willnn.front = n
            return willnn
    
        def h(self, ninfo,Sg):
            #将不再位的A算法和A*算法个数,作为启发信息
            enlight = 0
            for i in range(3):
                for j in range(3):
                    if ninfo[i][j] != Sg[i][j]:
                        enlight += 1
            return enlight
    
        def g(self,n):
            #g(n) = d(n)
            depth = 0
            while n:
                #print(n.info)
                n = n.front
                depth += 1
            return depth
       
        def getfn(self, n ,Sg):
            #传入进的是一个listn
            return self.g(n) + self.h(n.info,Sg)
    
    if __name__ == '__main__':
        S0 = [[2,8,3],
             [1,-1,4],
             [7,6,5]]
        S1 = [[1,2,3],
              [8,-1,4],
              [7,6,5]]
        Solution().Asearch(S0,S1)

    可以看出A星算法最为重要的就是启发函数h(n)的选取,h(n)选取的好坏直接关系到了A星算法的好坏。

    ps:
    A*算法也有一些优化,有兴趣的同学也可以看一下- - ~

    转载于:https://www.cnblogs.com/whyaza/p/9683587.html

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