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python是面向对象的编程语言
创新互联公司主要从事网站设计、网站建设、网页设计、企业做网站、公司建网站等业务。立足成都服务寿光,10多年网站建设经验,价格优惠、服务专业,欢迎来电咨询建站服务:13518219792面向对象编程简介“面向过程”(Procedure Oriented)是一种以过程为中心的编程思想。分析出解决问题所需要的步
骤，然后用函数把这些步骤一步一步实现，使用的时候一个一个依次调用就可以了。【按照过程一步一步执行】【C语言就是面向过程的语言】
面向对象的方法也是含有面向过程的思想。面向过程最重要的是模块化的思想方
法。 比如拿学生早上起来这件事说明面向过程，粗略的可以将过程拟为：
(1)起床
(2)穿衣
(3)洗脸刷牙
(4)去学校
而这4步就是一步一步地完成，它的顺序很重要，你只需要一个一个地实现就行了。
而如果是用面向对象的方法的话，可能就只抽象出一个学生的类，它包括这四个
方法，但是具体的顺序就不一定按照原来的顺序。
特点：模块化 流程化
优点：
性能比面向对象高, 因为类调用时需要实例化，开销比较大，比较消耗资源
缺点：
没有面向对象易维护、易复用、易扩展
面向对象是按人们认识客观世界的系统思维方式，把构成问题事务分解成各个对象，建立对
象的目的不是为了完成一个步骤，而是为了描叙某个事物在整个解决问题的步骤中的行为。
面向对象的编程语言有C++、Java、python等
特性： 抽象 封装 继承 多态
优点： 易维护、易复用、易扩展，由于面向对象有封装、继承、多态性的特性，
可以设计出低耦合 的系统，使系统更加灵活、更加易于维护
缺点： 性能比面向过程低
抽象的、无法想象出实物的就是类
具体的、能描述出具体细节的就是对象，对象是对类的具体化、实例化
类（Class）是现实或思维世界中的实体在计算机中的反映，它将数据以及这些数
据上的操作封装在一起。类是创建实例的模板
对象(Object)是具有类类型的变量。对象是一个一个具体的实例。
类和对象是面向对象编程技术中的最基本的概念。
#类Class
class Cat:
#属性：一般是名词，比如年龄，性别，姓名
name='cat1'
kind='英短蓝猫'
# 方法：一般是动词，比如创建，删除，运行
def eat(self):
print('cat eat fish...')
#对象：是对类的实例化、具体化
c=Cat()
print(Cat) #__main__表示当前python文件，当前文件下的Cat类
print(c) #当前文件下的Cat类实例化的对象，所处内存空间为0x00000218CB501250
对于面向对象的封装来说，其实就是使用构造方法将内容封装到对象中，然后通过
对象直接或者self间接获取被封装的内容
在使用面向对象的封装特性时，需要：
（1）将内容封装到某处
（2） 从某处调用被封装的内容
（2.1）通过对象直接调用被封装的内容： 对象.属性名
（2.2） 通过self间接调用被封装的内容： self.属性名
（2.3）通过self间接调用被封装的内容： self.方法名()
_ _ init _ _(self)构造方法是实例化对象时自动执行的方法
self 实质上是实例化的对象，python解释器会自动把对象作为参数传给self
#类Class
class Cat:
def __init__(self, name, kind): #python默认将形参设置为self，也可以将self换个名字，但是不建议
print('执行__init__(self)方法')
print('self：',self)
#封装：将self.name和name属性绑定（或封装）
self.name=name
self.kind= kind
def eat(self):
print('%s lisk eat fish...' %(self.name))
#对象：是对类的实例化、具体化
c=Cat('yiren','美短虎斑')
print(c.name) #调用封装的内容
print(c.kind)
c.eat()
class people:
def __init__(self,name,gender,age):
self.name=name
self.gender=gender
self.age=age
def shopping(self):
print(f'{self.name},{self.age},{self.gender}去商场购物')
def learning(self):
print(f'{self.name},{self.age},{self.gender}去学习')
def playgame(self):
print(f'{self.name},{self.age},{self.gender}去玩游戏')
p1=people('小明',18,'男')
p2=people('小王',22,'男')
p3=people('小红',10,'女')
p1.shopping()
p2.shopping()
p3.learning()
继承描述的是事物之间的所属关系,当我们定义一个class的时候,可以从某个现有的class
继承,新的class称为子类、扩展类(Subclass),而被继承的class称为基类、父类或超类(Baseclass、Superclass)。
如何让实现继承?
子类在继承的时候,在定义类时,小括号()中为父类的名字
继承的工作机制：
父类的属性、方法,会被继承给子类。 举例如下: 如果子类没有定义__init__方法,父类有,那
么在子类继承父类的时候这个方法就被继承了,所以只要创建对象,就默认执行了那个继承过来的
__init__方法。
class Student:
def __init__(self,name,age):
self.name=name
self.age=age
def learning(self):
print(f'{self.name}正在学习')
class MathStudent(Student): #继承父类Student
pass
s1=MathStudent('alice','18')
print(s1.name)
print(s1.age)
s1.learning() #子类没有，但是父类有该方法
#s1.ChoiceCourse() #子类没有，而且父类也没有该方法，会报错
class Student:
def __init__(self,name,age):
self.name=name
self.age=age
def learning(self):
print(f'{self.name}正在学习')
def Choicecourse(self):
print('正在选课中'.center(50,'*'))
class MathStudent(Student): #继承父类Student
def Choicecourse(self):
info="""
课程表
1、高等数学
2、面向对象程序设计
"""
print(info)
s1=MathStudent('alice','18')
s1.Choicecourse()
需求：先执行父类的方法，在执行自己的个性化方法
方法一：在子类的方法中写明执行父类的方法，不建议，因为父类可能是会改变的，可能还需要修改代码
class Student:
def __init__(self,name,age):
self.name=name
self.age=age
def learning(self):
print(f'{self.name}正在学习')
def Choicecourse(self):
print('正在选课中'.center(50,'*'))
class MathStudent(Student): #继承父类Student
def Choicecourse(self):
# 方法一：不建议
Student.Choicecourse(self)
info="""
课程表
1、高等数学
2、面向对象程序设计
"""
print(info)
s1=MathStudent('alice','18')
s1.Choicecourse()方法二：通过super找到父类，再执行对应的方法，建议且生产环境中代码常用的方法
class Student:
def __init__(self,name,age):
self.name=name
self.age=age
def learning(self):
print(f'{self.name}正在学习')
def Choicecourse(self):
print('正在选课中'.center(50,'*'))
class MathStudent(Student): #继承父类Student
def Choicecourse(self):
# 方法二：建议
super(MathStudent,self).Choicecourse()
info="""
课程表
1、高等数学
2、面向对象程序设计
"""
print(info)
s1=MathStudent('alice','18')
s1.Choicecourse()
多继承，即子类有多个父类，并且具有多个父类的特征。
在Python 2及以前的版本中，由任意内置类型派生出的类，都属于“新式
类”，都会获得所有“新式类”的特性；反之，即不由任意内置类型派生出的类，
则称之为“经典类”。
python3中都是新式类。
新式类和经典类最明显的区别就在于继承搜索的顺序不同，即
经典类多继承搜索顺序(深度优先算法)：先深入继承树左侧查找，然后再返回，开始查找右侧。
新式类多继承搜索顺序(广度优先算法)：先在水平方向查找，然后再向上查找
比如有一个A类，A有两个父类分别为B和C，B的父类为D类。C的父类也为D类
A要执行一个方法，如果A没有，就会向父类B搜索，如果B也没有，那么是继续找B的父类呢？还是找A的另一个父类C呢？
对于经典类来说，会优先找父类的父类，即优先找D类。【深度优先算法】
对于新式类来说，会优先找同一层另外一个父类，即优先找C类。【广度优先算法】
class D(object):
def hello(self):
print('D')
class C(D):
def hello(self):
print('C')
class B(D):
pass
class A(B, C):
pass
a = A()
a.hello()
类A中没有hello方法，所以会向其父类B中搜索，B类也没有。由于python3中都是新式类。新式类采用广度优先搜索策略，所以接着会向另一个父类C中搜索。
如果C类中也没有该方法，那么就向父类D中搜索。
私有属性和私有方法默认情况下,属性在 Python 中都是“public”。
在 Python 中,实例的变量名如果以_ _ 开头,就变成了一个私有变量/属性
(private),实例的函数名如果以 _ _ 开头,就变成了一个私有函数/方法(private)只有内部可以访问和操作,外部（包括子类）不能访问和操作。
class Student:
"""父类Student"""
def __init__(self, name, age, score):
self.name = name
self.age = age
# 私有属性，以双下划线开头。
# 工作机制: 类的外部(包括子类)不能访问和操作，类的内部可以访问和操作。
self.__score = score
def learning(self):
print(f'{self.name}正在学习')
def get_score(self):
return self.__score
class MathStudent(Student):
"""MathStudent的父类是Student"""
pass
# 报错原因: 子类无法继承父类的私有属性和私有方法。
s1 = MathStudent('张三', 18, 100)
# print(s1.__score) 类外部不能直接访问私有属性
score = s1.get_score()
print(score) # 100子类无法继承父类的私有属性和私有方法。
父类的私有属性和私有方法只能在父类内部访问和操作，外部和子类都不能访问和操作。
class Student:
"""父类Student"""
def _ _init_ _(self, name, age, score):
self.name = name
self.age = age
# 私有属性，以双下划线开头。
# 工作机制: 类的外部(包括子类)不能访问和操作，类的内部可以访问和操作。
self._ _score = score
def learning(self):
print(f'{self.name}正在学习')
def get_score(self):
self._ _modify_score()
return self._ _score
# 私有方法是以双下划线开头的方法,
#工作机制: 类的外部(包括子类)不能访问和操作，类的内部可以访问和操作。
def _ _modify_score(self):
self._ _score += 20
class MathStudent(Student):
"""MathStudent的父类是Student"""
pass
# def get_score(self):
# self._ _modify_score() # 子类无法访问父类的私有方法
# return self._ _score
s1 = MathStudent('张三', 18, 100)
score = s1.get_score()
print(score) # 120多态（Polymorphism）按字面的意思就是“多种状态”。在面向对象语言中，接口
的多种不同的实现方式即为多态。通俗来说： 同一操作作用于不同的对象，可以有不
同的解释，产生不同的执行结果
多态的好处就是，当我们需要传入更多的子类，只需要继承父类就可以了，而方法既可以直接
不重写（即使用父类的），也可以重写一个特有的。这就是多态的意思。调用方只管调用，不管
细节，而当我们新增一种的子类时，只要确保新方法编写正确，而不用管原来的代码。这就是著
名的“开闭”原则：
对扩展开放（Open for extension）：允许子类重写方法函数
对修改封闭（Closed for modification）：不重写，直接继承父类方法函数
class Student:
"""父类Student"""
def __init__(self, name, age):
self.name = name
self.age = age
def learning(self):
print(f'{self.name}正在学习')
def choice_course(self):
print('正在选课中'.center(50, '*'))
class MathStudent(Student):
"""MathStudent的父类是Student"""
def choice_course(self):
super(MathStudent, self).choice_course()
info = """
课程表
1. 高等数学
2. 线性代数
3. 概率论
"""
print(info)
# 实例化
m1 = MathStudent("Alice", 8)
m1.choice_course()
s1 = Student("Alice", 8)
s1.choice_course()
不同的对象调用同一个方法，执行结果不同。
栈是限制在一端进行插入操作和删除操作的线性表（俗称堆栈），允许进行操作的一端称为“栈顶”，
另一固定端称为“栈底”，当栈中没有元素时称为“空栈”。向一个栈内插入元素称为是进栈，push；
从一个栈删除元素称为是出栈，pop。特点 ：后进先出（LIFO）。
python的内置数据类型中没有栈，可以使用面向对象的编程封装栈。
需求：
入栈：S.push() ----- 判断栈是否为空：S.is_empty()
求栈的长度：len(S) ----- 获取栈顶元素：S.top（）
出栈：S.pop()
class Stack:
def __init__(self):
self.stack = [] #基于列表封装
def push(self,value): #入栈
self.stack.append(value)
print(f'入栈元素为{value}')
def pop(self): #出栈
if self.is_empty():
raise Exception("栈为空")
item=self.stack.pop()
print(f'出栈元素为{item}')
return item
def is_empty(self):
return len(self.stack) == 0
def top(self):
if self.is_empty():
raise Exception("栈为空")
return self.stack[-1]
def __len__(self):
"""魔术方法，调用len(object)自动执行的方法"""
return len(self.stack)
if __name__=='__main__':
stack=Stack()
stack.push(1)
stack.push(11)
stack.push(5)
print(f'栈的长度为{len(stack)}') # 3
stack.pop()
print(stack.is_empty()) # False
print(f'栈顶元素为{stack.top()}') # 11
队列是限制在一端进行插入操作和另一端删除操作的线性表，允许进行插入操作的一端称为“队尾”，
允许进行删除操作的一端称为“队头”，，当队列中没有元素时称为“空队”。特点 ：先进先出（FIFO）。
需求：
入队列：Q.enqueue()
出队列：Q.dequeue()
求队列的长度：len(Q)
判断队列是否为空： Q.is_empty()
求队列的第一个元素： Q.first()
求队列的最后一个元素： Q.last()
队列的封装：
1、队列的左侧为队尾,queue[0]
2、队列的右侧为对头,queue[-1]
队列的insert函数：
用法：list.insert(index, new_item)
参数：index：新的元素放在哪个位置(数字)new_item：添加的新元素(成员)
class Queue:
def __init__(self):
self.queue = [] #列表的基础上封装
def enqueue(self,value):
self.queue.insert(0,value) #从对头插入元素
print(f'入队列元素为{value}')
def dequeue(self):
if self.is_empty():
raise Exception("队列为空")
item=self.queue.pop()
print(f'出队列元素为{item}')
return item
def is_empty(self):
return len(self.queue) == 0
def __len__(self):
return len(self.queue)
def first(self):
if self.is_empty():
raise Exception("队列为空")
return self.queue[-1]
def last(self):
if self.is_empty():
raise Exception("队列为空")
return self.queue[0]
queue=Queue()
queue.enqueue(1)
queue.enqueue(34)
queue.enqueue(45)
print(f'队列的长度为{len(queue)}')
queue.dequeue()
print(f'队列第一个元素为{queue.first()}')
print(f'队列最后一个元素为{queue.last()}')
print(queue.is_empty())
#二叉树的封装
# 树的结点
class Node:
def __init__(self,val=None,left=None,right=None):
self.val=val
self.left=left
self.right=right
# 二叉树
class Binarytree:
def __init__(self,root):
self.root=root
def pre_travel(self,root):
if(root!=None):
print(root.val,end=' ')
self.pre_travel(root.left)
self.pre_travel(root.right)
def in_travel(self,root):
if(root!=None):
self.in_travel(root.left)
print(root.val,end=' ')
self.in_travel(root.right)
def post_travel(self,root):
if(root!=None):
self.post_travel(root.left)
self.post_travel(root.right)
print(root.val,end=' ')
if __name__ == '__main__' :
node1=Node(1)
node2=Node(2)
node3=Node(3)
node4=Node(4)
node5=Node(5)
node6=Node(6)
node7=Node(7)
node8=Node(8)
node9=Node(9)
node10=Node(10)
node1.left=node2 #node1为根节点
node1.right=node3
node2.left=node4
node2.right=node5
node3.left=node6
node3.right=node7
node4.left=node8
node4.right=node9
node5.left=node10
bt=Binarytree(node1)
print('先序遍历:')
bt.pre_travel(node1)
print()
print('中序遍历:')
bt.in_travel(node1)
print()
print('后序遍历:')
bt.post_travel(node1)
给你两个 非空 的链表，表示两个非负的整数。它们每位数字都是按照 逆序 的方式存储的，并且每个节点只能存储 一位 数字。
请你将两个数相加，并以相同形式返回一个表示和的链表。
你可以假设除了数字 0 之外，这两个数都不会以 0 开头。
链接：https://leetcode.cn/problems/add-two-numbers
输入：l1 = [2,4,3], l2 = [5,6,4]
输出：[7,0,8]
解释：342 + 465 = 807.
提示： 0<= Node.val<= 9
题目数据保证列表表示的数字不含前导零
class ListNode:
def __init__(self, val=0, next=None):
self.val = val
self.next = next
def travel(self, head):
# 遍历链表的结点
while head:
print(head.val, end=',')
head = head.next
def create_l1():
l1 = ListNode() # l1是链表的头结点
node1 = ListNode(val=2)
node2 = ListNode(val=4)
node3 = ListNode(val=3)
l1.next = node1
node1.next = node2
node2.next = node3
# l1.travel(l1.next)
return l1.next
def create_l2():
l2 = ListNode() # l2是链表头结点
node1 = ListNode(val=5)
node2 = ListNode(val=6)
node3 = ListNode(val=4)
l2.next = node1
node1.next = node2
node2.next = node3
# l2.travel(l2.next)
return l2.next
def add_nums(l1, l2):
tem = 0
l3 = ListNode()
cur=l3 #当计算结束,l3指向链表最后一个结点，为了遍历l3链表
while (l1 or l2):
if(l1):
tem += l1.val
l1 = l1.next
if(l2):
tem += l2.val
l2 = l2.next
l3.next=ListNode(val=tem%10)
l3=l3.next
#计算进位
tem = tem // 10
#个、十、百位计算结束，看千位是否有进位
if tem==1:
l3.next=ListNode(val=1)
return cur.next
if _ _name_ _ == '_ _main_ _':
l1 = create_l1()
# print()
l2 = create_l2()
l3=add_nums(l1,l2)
l3.travel(l3)
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