


Jenis Pulangan Kovarian dalam Java
Di Jawa, jenis pemulangan kaedah yang diganti boleh menjadi kovarian, bermakna ia boleh mengembalikan lebih banyak terbitan jenis daripada kaedah yang diganti. Walau bagaimanapun, peraturan ini tidak terpakai kepada pengecualian yang dilemparkan oleh kaedah yang ditindih.
Sekatan Lemparan Pengecualian dalam Kaedah Penggantian
Pengkompil menguatkuasakan sekatan berikut pada kaedah yang ditindih berkenaan pengecualian pengendalian:
- Kaedah yang diganti tidak boleh membuang tanda baru atau lebih luas pengecualian daripada yang diisytiharkan oleh kaedah yang ditindih.
- Kaedah yang ditindih boleh membuang pengecualian yang lebih sempit atau tidak ditanda baharu.
Penjelasan
Sekatan ini memastikan bahawa subkelas tidak boleh memperkenalkan pengecualian diperiksa baharu atau lebih teruk kepada antara muka kaedah yang diganti. Ini diperlukan untuk polimorfisme, kerana ia membenarkan kod yang ditulis terhadap superclass untuk mengendalikan pengecualian dengan sewajarnya.
Contoh
Pertimbangkan contoh berikut:
class A { public void foo() throws FileNotFoundException { // ... } } class B extends A { @Override public void foo() throws SQLException { // ERROR: broader checked exception // ... } }
Dalam contoh ini, kelas A mentakrifkan kaedah foo yang membuang FileNotFoundException. Kelas B, yang melanjutkan A, cuba mengatasi foo dengan mengisytiharkan pengecualian yang disemak yang lebih luas, SQLException. Ini tidak dibenarkan kerana ia melanggar pengecualian sekatan melontar.
Rasional
Pengkompil menguatkuasakan sekatan ini kepada:
- Kekalkan kontrak: Antara muka kaedah yang diganti tidak boleh diubah suai dengan cara yang merosakkan sedia ada kod yang bergantung padanya.
- Pastikan penggantian objek: Objek subkelas mesti boleh digantikan untuk objek superclass, dan ini termasuk pengendalian pengecualian dengan sewajarnya.
Atas ialah kandungan terperinci Bolehkah Kaedah Java Overridden Mempunyai Jenis Pulangan Kovarian, dan Apakah Sekatan terhadap Pengendalian Pengecualian?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Artikel ini menganalisis empat kerangka JavaScript teratas (React, Angular, Vue, Svelte) pada tahun 2025, membandingkan prestasi, skalabilitas, dan prospek masa depan mereka. Walaupun semuanya kekal dominan kerana komuniti dan ekosistem yang kuat, popul mereka yang relatif

Artikel ini menangani kelemahan CVE-2022-1471 dalam Snakeyaml, kecacatan kritikal yang membolehkan pelaksanaan kod jauh. Ia memperincikan bagaimana peningkatan aplikasi boot musim bunga ke snakeyaml 1.33 atau lebih lama mengurangkan risiko ini, menekankan bahawa kemas kini ketergantungan

Artikel ini membincangkan pelaksanaan caching pelbagai peringkat di Java menggunakan kafein dan cache jambu untuk meningkatkan prestasi aplikasi. Ia meliputi persediaan, integrasi, dan faedah prestasi, bersama -sama dengan Pengurusan Dasar Konfigurasi dan Pengusiran PRA Terbaik

Kelas kelas Java melibatkan pemuatan, menghubungkan, dan memulakan kelas menggunakan sistem hierarki dengan bootstrap, lanjutan, dan pemuat kelas aplikasi. Model delegasi induk memastikan kelas teras dimuatkan dahulu, yang mempengaruhi LOA kelas tersuai

Node.js 20 dengan ketara meningkatkan prestasi melalui penambahbaikan enjin V8, terutamanya pengumpulan sampah yang lebih cepat dan I/O. Ciri -ciri baru termasuk sokongan webassembly yang lebih baik dan alat penyahpepijatan halus, meningkatkan produktiviti pemaju dan kelajuan aplikasi.

Iceberg, format meja terbuka untuk dataset analitik yang besar, meningkatkan prestasi data dan skalabiliti. Ia menangani batasan parket/orc melalui pengurusan metadata dalaman, membolehkan evolusi skema yang cekap, perjalanan masa, serentak w

Artikel ini meneroka kaedah untuk berkongsi data antara langkah -langkah timun, membandingkan konteks senario, pembolehubah global, lulus argumen, dan struktur data. Ia menekankan amalan terbaik untuk mengekalkan, termasuk penggunaan konteks ringkas, deskriptif

Artikel ini meneroka mengintegrasikan pengaturcaraan berfungsi ke dalam Java menggunakan ekspresi Lambda, API Streams, rujukan kaedah, dan pilihan. Ia menyoroti faedah seperti kebolehbacaan dan kebolehkerjaan kod yang lebih baik melalui kesimpulan dan kebolehubahan


Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Pelayar Peperiksaan Selamat
Pelayar Peperiksaan Selamat ialah persekitaran pelayar selamat untuk mengambil peperiksaan dalam talian dengan selamat. Perisian ini menukar mana-mana komputer menjadi stesen kerja yang selamat. Ia mengawal akses kepada mana-mana utiliti dan menghalang pelajar daripada menggunakan sumber yang tidak dibenarkan.

DVWA
Damn Vulnerable Web App (DVWA) ialah aplikasi web PHP/MySQL yang sangat terdedah. Matlamat utamanya adalah untuk menjadi bantuan bagi profesional keselamatan untuk menguji kemahiran dan alatan mereka dalam persekitaran undang-undang, untuk membantu pembangun web lebih memahami proses mengamankan aplikasi web, dan untuk membantu guru/pelajar mengajar/belajar dalam persekitaran bilik darjah Aplikasi web keselamatan. Matlamat DVWA adalah untuk mempraktikkan beberapa kelemahan web yang paling biasa melalui antara muka yang mudah dan mudah, dengan pelbagai tahap kesukaran. Sila ambil perhatian bahawa perisian ini

SublimeText3 versi Inggeris
Disyorkan: Versi Win, menyokong gesaan kod!

EditPlus versi Cina retak
Saiz kecil, penyerlahan sintaks, tidak menyokong fungsi gesaan kod

SublimeText3 Linux versi baharu
SublimeText3 Linux versi terkini
