在定义adt时_ScriptableObject

在定义adt时_ScriptableObjectADT操作分类Creators构造器:利用其他的数据类型对象产生一个新的对象可能实现为构造函数或静态工厂方法Producers生产器:用已有该类型对象产生新对象如string.concat()(连接两个字符串,产生一个新的字符串)Observers观察器如list.size()返回int(不同于原类型)Mutators变值器(改变对象属性的方法)通常范围void,如果返回void,则必然意味着它改变了某些对象的内部状态,也可能范围非空类型(如容器类的put、add方法)…

大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。如果您正在找激活码,请点击查看最新教程,关注关注公众号 “全栈程序员社区” 获取激活教程,可能之前旧版本教程已经失效.最新Idea2022.1教程亲测有效,一键激活。

Jetbrains全系列IDE使用 1年只要46元 售后保障 童叟无欺

ADT操作分类

Creators 构造器:
利用其他的数据类型对象产生一个新的对象

可能实现为构造函数或静态工厂方法

Producers 生产器:
用已有该类型对象产生新对象

如string.concat()(连接两个字符串,产生一个新的字符串)

Observers 观察器
如list.size()返回int(不同于原类型)

Mutators 变值器(改变对象属性的方法)
通常范围void,如果返回void,则必然意味着它改变了某些对象的内部状态,也可能范围非空类型(如容器类的put、add方法)

版权声明:本文内容由互联网用户自发贡献,该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容, 请联系我们举报,一经查实,本站将立刻删除。

发布者:全栈程序员-站长,转载请注明出处:https://javaforall.net/197412.html原文链接:https://javaforall.net

(0)
全栈程序员-站长的头像全栈程序员-站长


相关推荐

  • toast弹窗代码_app加弹窗软件

    toast弹窗代码_app加弹窗软件效果图代码:<!DOCTYPEhtml><htmllang=”en”> <head> <title>弹窗</title> <metacharset=”UTF-8″> <metaname=”viewport”content=”width=device-width,initial-s…

    2022年9月24日
    1
  • Git常用指令[通俗易懂]

    Git常用指令[通俗易懂]####gitclone远端地址 克隆到本地####gitpulloriginmaster 更新到本地####gitadd.####gitcommit-m"xxx"####gitpushoriginmaster 提交代码####gitbranch分支名称 创建分支####gitcheckout分支名 切换分支####gitbranch-D分支名; 彻底删除分…

    2022年5月29日
    30
  • BI—脚不一样的感觉

    BI—脚不一样的感觉

    2022年1月8日
    48
  • 同步锁-线程安全问题解决方案「建议收藏」

    同步锁-线程安全问题解决方案「建议收藏」1同步锁1.1前言经过前面多线程编程的学习,我们遇到了线程安全的相关问题,比如多线程售票情景下的超卖/重卖现象.上节笔记点这里-进程与线程笔记我们如何判断程序有没有可能出现线程安全问题,主要有以下三个条件:在多线程程序中+有共享数据+多条语句操作共享数据多线程的场景和共享数据的条件是改变不了的(就像4个窗口一起卖100张票,这个是业务)所以思路可以从第3点”多条语句操作共享数据”入手,既然是在这多条语句操作数据过程中出现了问题那我们可以把有可能出现问题的代码都包裹起来,一次只让一

    2022年7月15日
    10
  • 拉姆达表达式(Lambda Expressions)[通俗易懂]

    拉姆达表达式(Lambda Expressions)[通俗易懂]让我们先看一个简单的拉姆达表达式:x=>x/2这个表达式的意思是:x为参数,对x进行相应的操作后的结果作为返回值。通过这个拉姆达表达式,我们可以看到: 这个表达式没有任何类型信息,但这并不代表拉姆达表达式是和类型无关的。在实际运用上,编译器会根据表达式的上下文判断上述x的类型及返回值的类型。例如: usingSystem;usingS

    2022年9月18日
    0
  • 基于tensorflow的LSTM 时间序列预测模型

    时间序列预测(曲线回归或曲线拟合),结构为训练数据生成-》隐藏输入层-》LSTM神经层-》隐藏输入层-》结果,也可以采用LSTM神经层-》全连接层(多层的普通神经网络)构成,训练效果未对比,与参数调优相关。参数说明:TIME_STEPS:RNN训练的步数,一次训练输入的序列长度;INPUT_SIZE:输入序列中,单个输入的维度,用于曲线拟合或者回归的话,维度即为1;BATCH_SIZE:训练的批…

    2022年4月9日
    41

发表回复

您的邮箱地址不会被公开。 必填项已用 * 标注

关注全栈程序员社区公众号