首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

利斯科夫的替代原则 - 如何模拟正方形和矩形

利斯科夫的替代原则是一种面向对象设计原则,用于解决对象之间的替代关系。根据利斯科夫的替代原则,子类对象必须能够替代父类对象,而不会影响程序的正确性。

在模拟正方形和矩形的情况下,正方形是矩形的一种特殊情况,因此可以考虑使用继承关系来实现。

  1. 概念:
    • 正方形:具有四个相等边长的四边形。
    • 矩形:具有四个内角都是直角的四边形。
  2. 分类:
    • 正方形和矩形都属于四边形的一种。
    • 正方形是矩形的一种特殊情况。
  3. 优势:
    • 通过利用继承关系,可以减少代码的重复性,提高代码的可维护性和可扩展性。
    • 可以利用多态性,通过父类引用指向子类对象,实现统一的接口调用。
  4. 应用场景:
    • 图形绘制应用程序中,可以使用正方形和矩形类来表示和操作不同形状的图形。
    • 几何计算应用程序中,可以使用正方形和矩形类来进行面积、周长等计算。
  5. 推荐的腾讯云相关产品和产品介绍链接地址:

请注意,以上推荐的腾讯云产品仅作为示例,实际选择产品应根据具体需求进行评估和决策。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

面试题: 了解OOSOLID原则

单一职责原则 一个类只应承担一种责任。换句话说,让一个类只做一件事。如果需要承担更多工作,那么分解这个类。 举例 订单账单上都有流水号、业务时间等字段。...这时,对正方形类设置不同宽,计算面积结果是最后设置那项平方,而不是长*宽,从而发生了与长方形不一致行为。如果程序依赖了长方形面积计算方式,并使用正方形替换了长方形,实际表现与预期不符。...上例中,可以使用正方形类包装一个长方形类。或者,将正方形长方形作进一步抽象,使用共有的抽象类。...逸闻 “里氏”指的是芭芭拉·(Barbara Liskov,1939年-),是美国第一个计算机科学女博士,图灵奖、冯诺依曼奖得主,参与设计并实现了OOP语言CLU,而CLU语言对现代主流语言C+...其项目中提炼出来数据抽象思想,已成为软件工程中最重要精髓之一。(来源: 互动百) 接口分离原则 客户(client)不应被强迫依赖它不使用方法。即,一个类实现接口中,包含了它不需要方法。

1K20

一份数学小白也能读懂「马尔可链蒙特卡洛方法」入门指南

在贝叶统计方式中,分布还有另一个解释。贝叶不仅仅代表参数每个参数真实值有多大,而是认为分布描述了我们对参数的确信度。...MCMC方法 MCMC方法允许我们估计后验分布形状,以防我们无法直接计算。事实上, MCMC就是马尔可链蒙特卡洛方法 。为了理解它们是如何工作,我将首先介绍蒙特卡洛估计,然后是讨论马尔可链。...因此,找到蝙蝠信号区域非常困难。不过,通过在包含蝙蝠形状矩形内随机地打点,蒙特卡罗模拟方法就可以非常容易地找到该形状面积近似值! 蒙特卡罗模拟不仅仅是用于估计复杂形状面积。...像ChutesLadders这样游戏展现了这种无记忆性或者叫 马尔属性。  但是在现实世界中,实际上很少有事件以这种方式工作。不过,马尔可链是一种理解世界有力方式。...MCMC方法 有了蒙特卡洛模拟马尔可一些知识,我希望MCMC方法零数学解释是非常直观。 回想一下,我们试图估计我们感兴趣参数后验分布,即人均身高: ?

91950

不用数学也能讲清贝叶理论马尔可链蒙特卡洛方法?这篇文章做到了

在贝叶统计方式中,分布还有另一个解释。贝叶不仅仅代表参数每个参数真实值有多大,而是认为分布描述了我们对参数的确信度。...MCMC方法 MCMC方法允许我们估计后验分布形状,以防我们无法直接计算。事实上,MCMC就是马尔可链蒙特卡洛方法。为了理解它们是如何工作,我将首先介绍蒙特卡洛估计,然后是讨论马尔可链。...因此,找到蝙蝠信号区域非常困难。不过,通过在包含蝙蝠形状矩形内随机地打点,蒙特卡罗模拟方法就可以非常容易地找到该形状面积近似值! 蒙特卡罗模拟不仅仅是用于估计复杂形状面积。...像ChutesLadders这样游戏展现了这种无记忆性或者叫马尔属性。 但是在现实世界中,实际上很少有事件以这种方式工作。不过,马尔可链是一种理解世界有力方式。...MCMC方法 有了蒙特卡洛模拟马尔可一些知识,我希望MCMC方法零数学解释是非常直观。 回想一下,我们试图估计我们感兴趣参数后验分布,即人均身高: ?

65190

不用数学也能讲清贝叶理论马尔可链蒙特卡洛方法?这篇文章做到了

在贝叶统计方式中,分布还有另一个解释。贝叶不仅仅代表参数每个参数真实值有多大,而是认为分布描述了我们对参数的确信度。...为了理解它们是如何工作,我将首先介绍蒙特卡洛估计,然后是讨论马尔可链。 蒙特卡洛估计 蒙特卡洛估计是一种通过重复生成随机数来估计固定参数方法。...不过,通过在包含蝙蝠形状矩形内随机地打点,蒙特卡罗模拟方法就可以非常容易地找到该形状面积近似值! 蒙特卡罗模拟不仅仅是用于估计复杂形状面积。通过生成大量随机数,它们可以用来模拟非常复杂过程。...像ChutesLadders这样游戏展现了这种无记忆性或者叫马尔属性。 但是在现实世界中,实际上很少有事件以这种方式工作。不过,马尔可链是一种理解世界有力方式。...有了蒙特卡洛模拟马尔可一些知识,我希望MCMC方法零数学解释是非常直观。 回想一下,我们试图估计我们感兴趣参数后验分布,即人均身高: ?

59720

你真的理解 SOLID 面向对象设计原则吗?

换句话说,当子类可以在任意地方替换基类且软件功能不受影响时,这种继承关系建模才是合理。 举例 经典例子: 正方形不是长方形子类。原因是正方形多了一个属性“长 == 宽”。...这时,对正方形类设置不同宽,计算面积结果是最后设置那项平方,而不是长*宽,从而发生了与长方形不一致行为。如果程序依赖了长方形面积计算方式,并使用正方形替换了长方形,实际表现与预期不符。...上例中,可以使用正方形类包装一个长方形类。或者,将正方形长方形作进一步抽象,使用共有的抽象类。...逸闻 “里氏”指的是芭芭拉·(Barbara Liskov,1939年-),是美国第一个计算机科学女博士,图灵奖、冯诺依曼奖得主,参与设计并实现了OOP语言CLU,而CLU语言对现代主流语言C+...其项目中提炼出来数据抽象思想,已成为软件工程中最重要精髓之一。(来源: 互动百) 接口分离原则 客户(client)不应被强迫依赖它不使用方法。即,一个类实现接口中,包含了它不需要方法。

72930

不用数学也能讲清贝叶理论马尔可链蒙特卡洛方法?这篇文章做到了

在贝叶统计方式中,分布还有另一个解释。贝叶不仅仅代表参数每个参数真实值有多大,而是认为分布描述了我们对参数的确信度。...MCMC方法 MCMC方法允许我们估计后验分布形状,以防我们无法直接计算。事实上,MCMC就是马尔可链蒙特卡洛方法。为了理解它们是如何工作,我将首先介绍蒙特卡洛估计,然后是讨论马尔可链。...因此,找到蝙蝠信号区域非常困难。不过,通过在包含蝙蝠形状矩形内随机地打点,蒙特卡罗模拟方法就可以非常容易地找到该形状面积近似值! 蒙特卡罗模拟不仅仅是用于估计复杂形状面积。...像ChutesLadders这样游戏展现了这种无记忆性或者叫马尔属性。 但是在现实世界中,实际上很少有事件以这种方式工作。不过,马尔可链是一种理解世界有力方式。...MCMC方法 有了蒙特卡洛模拟马尔可一些知识,我希望MCMC方法零数学解释是非常直观。 回想一下,我们试图估计我们感兴趣参数后验分布,即人均身高: ?

80570

一份数学小白也能读懂「马尔可链蒙特卡洛方法」入门指南

实际上,蒙特卡洛模拟还可以预测天气,或者评估选举获胜概率。 理解 MCMC 方法第二个要素是马尔链(Markov chains)。马尔链由存在概率相关性事件序列构成。...即,给定一个确定上述字母或空白,关于下一个字母将是 A、T 或者空白等,存在一个确定概率。通过这些概率,Markov 可以模拟一个任意长字符序列。这就是马尔链。...对此可以直观地理解为:在模拟描述长期过程(或普遍情况)一个人所处房间概率时,时间因素是不重要。因此,如果我们理解了控制行为概率,就可以使用马尔链计算变化长期趋势。...希望通过介绍一些蒙特卡洛模拟马尔链,可以使你对 MCMC 方法零数学解释有更直观理解。 回到原来问题,即评估平均身高后验分布: ? 这个平均身高后验分布实例没有基于真实数据。...我们知道后验分布在某种程度上处于先验分布可能性分布范围内,但无论如何都无法直接计算。使用 MCMC 方法,我们可以有效地从后验分布中提取样本,然后计算统计特征,例如提取样本平均值。

1.5K150

一份数学小白也能读懂「马尔可链蒙特卡洛方法」入门指南

实际上,蒙特卡洛模拟还可以预测天气,或者评估选举获胜概率。 理解 MCMC 方法第二个要素是马尔链(Markov chains)。马尔链由存在概率相关性事件序列构成。...即,给定一个确定上述字母或空白,关于下一个字母将是 A、T 或者空白等,存在一个确定概率。通过这些概率,Markov 可以模拟一个任意长字符序列。这就是马尔链。...对此可以直观地理解为:在模拟描述长期过程(或普遍情况)一个人所处房间概率时,时间因素是不重要。因此,如果我们理解了控制行为概率,就可以使用马尔链计算变化长期趋势。...希望通过介绍一些蒙特卡洛模拟马尔链,可以使你对 MCMC 方法零数学解释有更直观理解。 回到原来问题,即评估平均身高后验分布: ? 这个平均身高后验分布实例没有基于真实数据。...我们知道后验分布在某种程度上处于先验分布可能性分布范围内,但无论如何都无法直接计算。使用 MCMC 方法,我们可以有效地从后验分布中提取样本,然后计算统计特征,例如提取样本平均值。

41220

算法工程师-自然语言处理(NLP)类岗位面试题目

因为共现矩阵中对应关系证明了,存在 i,k,j 三个不同文本,如果 i k 相关,j k 相关,那么 p(i,j)=p(j,k)近似于 1,其他情况都过大和过小。 ·如何处理未出现词?...X)是给定 X 条件下 Y 条件概率分布 如果 Y 满足马尔可满足马尔性,及不相邻则条件独立 则条件概率分布 P(Y|X)为条件随机场 CRF 7.详述 LDA 原理 从狄克雷分布 α 中取样生成文档...吉布采样: 先随机给每个词附上主题; 因为多项式分布共轭分布是狄克雷分布,可以根据狄克雷分布先验分布结合每个词 实际主题满足多项式分布得到后验狄克雷分布分布,从而积分得到一文档主题条...ü 通常用于求概率密度积分 ü 用已知分布去评估未知分布 ü reject-acpect 过程 9.马尔链收敛性质?...非周期性,不能出现死循环 连通性,不能有断点 10.MCMC 中什么叫做马尔链采样过程?

89820

回答薛定谔问题: 生命是什么?自由能公式

回答薛定谔问题:自由能公式 麦克韦·詹姆斯·德索莫·拉姆斯泰德a,b,∗保罗·本杰明·巴德科克c,d,e, 卡尔·约翰·弗里斯顿f,1 加拿大魁北克蒙特尔麦吉尔大学哲学系 加拿大魁北克蒙特尔麦吉尔大学精神病学系社会跨文化精神病学分部...这种推理方式让我们想到了像具身推理这样概念[44,45]贝叶大脑[46],贝叶细胞[27],甚至是贝叶斯文化[29,47]。 简而言之,马尔FEP有什么关系?...这表明,必须有一个内在(无标度或标度不变)一致性,在这个意义上,与一个全局马尔毯(例如,一个物种)相关变化自由能必须符合与其所有组成马尔毯(例如,表型)相同原则,这递归地应用到生物大分子水平...物理修订版A 198838:364–74. [56]斯坦·何。经济指数动态中标度行为。自然1995;376:46–9. [57]门德·JF·多罗戈。网络演变。...相关参考: 强化学习缺陷:如何用贝叶从错误中学习-安全及效率 新概率书 Structured Probabilistic Reasoning 700篇参考文献模拟智能论文 用数学范畴定义生命尝试

63310

java设计模式3,里氏替换原则

它由芭芭拉·(Barbara Liskov)在1987年在一次会议上名为“数据抽象与层次”演说中首先提出。...里氏替换原则内容可以描述为: “派生类(子类)对象可以在程序中代替其基类(超类)对象。” 以上内容并非原文,而是译自罗伯特·马丁(Robert Martin)对原文解读。...芭芭拉·与周以真(Jeannette Wing)在1994年发表论文并提出以上Liskov代换原则。...四、里氏替换原则改变代码 哪吒敖丙都有称号、师傅、混元珠,在《封神榜》中也有很多共同特点经历,实现这样最好方式是提取出一个抽象类,由抽象类定义所有人物共同核心属性、逻辑。...当对父类修改时,就要考虑一整套子类实现是否有风险,测试成本较高。 里氏替换原则目的是使用约定方式,让使用继承后代码具备良好扩展性兼容性。

64830

回答薛定谔问题,生命是什么?AGI需要参考生命智能

回答薛定谔问题:自由能公式 麦克韦·詹姆斯·德索莫·拉姆斯泰德a,b,∗保罗·本杰明·巴德科克c,d,e, 卡尔·约翰·弗里斯顿f,1 加拿大魁北克蒙特尔麦吉尔大学哲学系 加拿大魁北克蒙特尔麦吉尔大学精神病学系社会跨文化精神病学分部...这种推理方式让我们想到了像具身推理这样概念[44,45]贝叶大脑[46],贝叶细胞[27],甚至是贝叶斯文化[29,47]。 简而言之,马尔FEP有什么关系?...这表明,必须有一个内在(无标度或标度不变)一致性,在这个意义上,与一个全局马尔毯(例如,一个物种)相关变化自由能必须符合与其所有组成马尔毯(例如,表型)相同原则,这递归地应用到生物大分子水平...最后,像计算机模拟计算模型这样动态方法使我们能够直接检验这些因果层次是如何相互作用[91–93],让神经科学家发现心理学家强调现象如何反映不同(进化、发展生态生物心理社会)条件下适应性自由能最小化...物理修订版A 198838:364–74. [56]斯坦·何。经济指数动态中标度行为。自然1995;376:46–9. [57]门德·JF·多罗戈。网络演变。

16220

可能是最好设计模式入门教程——里氏替换原则

里氏替换原则(Liskov Substitution Principle,LSP)是面向对象设计(OOD)中比较重要、常见一种,下面来总结里氏替换原则知识点,包括: 维基百定义 在面向对象程序设计中...它由芭芭拉·(Barbara Liskov)在1987年在一次会议上名为“数据抽象与层次”演说中首先提出。...里氏替换原则内容可以描述为: “派生类(子类)对象可以在程式中代替其基类(超类)对象。” 以上内容并非原文,而是译自罗伯特·马丁(Robert Martin)对原文解读。...芭芭拉·与周以真(Jeannette Wing)在1994年发表论文并提出以上Liskov代换原则。 SOLID - “SOLID”中 L 指代了里氏替换原则。...如何符合LSP?总结一句话 —— 就是尽量不要从可实例化父类中继承,而是要使用基于抽象类接口继承。 说很透彻了。说白了,就是大家都基于抽象去编程,而不要基于具体。

1.4K31

动画公司Janimation推VR热气球体验,可感受风、温度和气味变化

体验时,用户置身于一个放置在地面上模拟柳条篮子里,可以通过摆动头显晃动柳篮来模拟热气球飞行,同时用户还可以体验到风、温度和气味变化。...“在高处时,我可以感受到风流动徐徐传来热气,这真是令人惊奇体验。”高级设计中心首席执行官阿图罗·卡德龙(Arturo Caldron)在谈及VR热气球体验时这样说道。...此外,Janimation首席执行官兼首席内容官斯蒂夫·加尼尔(Steve Gaçonnier)表示,该体验还将推出僵尸模式。...加尼尔还表示,他希望VR热气球体验能够成为一种娱乐体验项目,登陆戴特餐厅、六旗主题公园,甚至是阿布扎比法拉主题公园。...同时,Janimation也在研究这种体验是否被应用到旅游酒店业中,作为像媒体旅行FAM事件这种营销活动平价替代方案。

72970

【学习】常用机器学习&数据挖掘知识点

等比例随机采样),Acceptance-RejectionSampling(接受-拒绝采样),Importance Sampling(重要性采样),MCMC(MarkovChain Monte Carlo 马尔蒙特卡罗采样算法...),GMM-EM(混合高斯模型-期望最大化算法解决),K-Pototypes,CLARANS(基于划分),BIRCH(基于层次),CURE(基于层次),DBSCAN(基于密度),CLIQUE(基于密度基于网格.../贝叶信度网络/信念网络),MC(Markov Chain 马尔链),HMM(HiddenMarkov Model 马尔模型),MEMM(Maximum Entropy Markov Model...最大熵马尔模型),CRF(ConditionalRandom Field 条件随机场),MRF(MarkovRandom Field 马尔随机场)。...Heuristic Algorithm(启发式算法),SA(SimulatedAnnealing,模拟退火算法),GA(genetic algorithm遗传算法) Feature Selection(

873120

【基础】常用机器学习&数据挖掘知识点

等比例随机采样),Acceptance-RejectionSampling(接受-拒绝采样),Importance Sampling(重要性采样),MCMC(MarkovChain Monte Carlo 马尔蒙特卡罗采样算法...),GMM-EM(混合高斯模型-期望最大化算法解决),K-Pototypes,CLARANS(基于划分),BIRCH(基于层次),CURE(基于层次),DBSCAN(基于密度),CLIQUE(基于密度基于网格.../贝叶信度网络/信念网络),MC(Markov Chain马尔链),HMM(HiddenMarkov Model 马尔模型),MEMM(Maximum Entropy Markov Model...最大熵马尔模型),CRF(ConditionalRandom Field条件随机场),MRF(MarkovRandom Field马尔随机场)。...Heuristic Algorithm(启发式算法),SA(SimulatedAnnealing,模拟退火算法),GA(genetic algorithm遗传算法) Feature Selection(

1.2K80

【视频】马尔可链蒙特卡罗方法MCMC原理与R语言实现|数据分享|附代码数据

MCMC 方法 MCMC 方法允许我们估计后验分布形状,以防我们无法直接计算它。回想一下,MCMC 代表马尔可链蒙特卡罗方法。为了理解它们是如何工作,我将介绍蒙特卡罗模拟。...有了蒙特卡罗模拟马尔可一些知识,我希望对 MCMC 方法如何工作无数学解释非常直观。...马尔可链蒙特卡罗 假设我们想要抽取一些目标分布,但是我们不能像从前那样抽取独立样本。有一个使用马尔链蒙特卡洛(MCMC)来做这个解决方案。...首先,我们必须定义一些事情,以便下一句话是有道理:我们要做是试图构造一个马尔链,它抽样目标分布作为它平稳分布。 定义 假设我们有一个三态马尔过程。...假设我们实际上并不知道如何从mvn中抽样 ,让我们提出一个在两个维度上一致提案分布,从每边宽度为“d”正方形取样。 比较抽样分布与已知分布: 例如,参数1 边际分布是多少?

43610

托尔斯泰《安娜·卡列尼娜》主要人物

瓦先卡·维洛夫斯基——胖乎乎年轻人,谢尔巴茨基表兄弟,是闻名彼得堡莫斯科杰出青年 玛丽亚·德米特里耶夫娜——姑妈 玛丽亚·鲍里索娜公爵夫人——吉提年迈教母,一向很疼爱吉提。...,阿尔谢尼——是吉提姐夫,他与娜塔莉结婚后绝大部分时间待在国外,几乎一生都是在各国首都度过,他在那里受教育,又在那里任外交官。...尼古拉·谢尔巴茨基——吉提堂弟 诺德顿伯爵夫人——吉提女友、去年冬天才出嫁 列文相关人物: 列文,小名佳,康斯坦丁·德米特里奇·列文——捷潘公爵发小,地方自治局代表,新派地方自治人士,...阿加菲娅·米哈伊洛夫娜——列文乡下老保姆兼女管家 卡塔瓦索——列文大学同学,现在是自然科学教授,列文在街上遇到他,硬把他请来; 奇里——男傧相,莫斯科治安法官,列文猎熊朋友。...弗鲁-弗鲁——渥伦斯基赛马 谢尔普霍伊——幼年时代伙伴,与他属于同一社会圈子,中等武备学校同届毕业,在课业、操练、胡闹热衷功名方面与他不相上下。

4K20

【深度干货】专知主题链路知识推荐#5-机器学习中似懂非懂马尔链蒙特卡洛采样(MCMC)入门教程01

今天给大家继续介绍我们独家整理机器学习——马尔链蒙特卡洛采样(MCMC)方法。...目前机器学习中有好多方法可以解决,比如使用变分推断或者采样方式模拟这个分布等等,今天我们详细介绍马尔链蒙特卡洛采样(MCMC)方法入门教程,计划分两次更新,今天先介绍使用比较简单方法来对基本分布进行采样...该代码显示了了如何展示概率密度累积密度。它还展示了如何从该分布中抽取随机值以及如何使用hist函数可视化这些随机样本。代码输出结果如图1.1所示。...点击阅读原文即可访问,访问专知,搜索主题,获取更多关于马尔链蒙特卡洛方法信息。...上面就是关于机器学习中马尔链蒙特卡洛理论一个总结,建议大家多多体会分布如何使用MCMC进行模拟,有什么问题可以在我们专知公众号平台(桌面端或手机端直接访问 www.zhuanzhi.ai,一站式

1.4K70
领券