接口以及 LeetCode 每日一题

1 接口

1.1 接口的概念

接口定义了某一批类所需要遵守的规范，接口不关心这些类的内部状态数据，也不关心类内方法的实现细节，只是规定这批类里面必须提供某些方法。所以接口体现的是规范和实现分离的设计哲学。

1.2 定义接口

 [修饰符] interface 接口名 extends 父接口 1, 父接口 2...{

         零到多个常量

         零到多个抽象方法

         （零到多个内部类、接口、枚举定义、私有方法、默认方法、类方法...）

 }

修饰符可以是 public 或省略；
接口名命名规则与类名规则相同；
一个接口可以有多个直接父接口，但接口只能继承接口，不能继承类；
接口定义的是一种规范，因此接口里不能包含构造器和初始化块定义，接口不能产生实例；
定义接口成员时可以省略修饰符，常量默认是 public static final 修饰，方法默认是 public abstract 修饰。

1.3 使用接口

接口不能用于创建实例，但接口可以用于声明应用类型变量。当使用接口来声明引用类型时，这个引用类型变量必须引用到其实现类的对象。

让类继承接口时，需要在类定义后增加 implements 部分，可以实现多个接口，多个接口之间用“，”隔开。一个类可以继承一个父类，并同时实现多个接口，implements 部分必须放在 extends 部分之后。一个类实现了一个或多个接口之后，这个类必须完全实现这些接口里所定义的全部抽象方法，否则，该类将保留从接口那里继承到的抽象方法，该类也必须定义成一个抽象类。

1.4 接口和抽象类

接口和抽象类的共同点：

接口和抽象类都不能被实例化，他们都位于继承树的顶端，用于被其他类实现和继承。
接口和抽象类都可以包含抽象方法，实现接口或继承抽象类的普通子类都必须实现这些抽象方法。

但二者的区别也非常大，主要体现在二者设计的目的上：

接口体现的是一种规范，接口规定了实现者必须向外提供哪些服务；对于接口的调用者来说，接口规定了调用者可以调用哪些服务，以及如何调用这些服务。当一个程序使用接口时，接口是多个模块间的耦合标准；当在多个应用程序间使用接口时，接口是多个程序之间的通信标准。
抽象类作为系统中多个子类的共同父类，它所体现的是一种模板式设计。抽象类可以被当作系统实现过程中的中间产品，这个中间产品已经实现了系统的部分功能，但这个产品依然不能当成最终产品

1.5 面向接口编程

举个简单的例子，当我们要设计一个“打印机类”时，若采用面对对象的方法，该打印机构造时需要传入一个墨盒和一种纸张抽象类型，打印时则调用这两个引用变量进行打印。A4、A5等纸张都继承了这个抽象类型，可以传入打印机以供打印。

看似非常合理，但是这里已经局限死了，传进来的必须是“纸张”。而实际上打印机需要的不是“纸”，只是需要一个具有“扁平”、“能够着墨”的东西即可，纸的很多特性这里完全没有用上，所以这里采用面向对象的方法，限制了打印机的扩展性。

而采用面向接口的编程思路呢，我们只要对象实现了“看起来像纸”、“着墨”的方法，就可以传进来供打印机使用，而不管它的其它细节，它可以是纸、可以是树叶、可以是一块布、等等。所谓面向接口编程，在程序设计时，只关心实现类具备什么能力，而不关心实现类如何实现这个能力。

2 LeetCode

力扣leetcode-cn.com

53. 最大子序和

给定一个整数数组 nums ，找到一个具有最大和的连续子数组（子数组最少包含一个元素），返回其最大和。

示例:

输入: [-2,1,-3,4,-1,2,1,-5,4],

输出: 6

解释: 连续子数组 [4,-1,2,1] 的和最大，为 6。

这道题没有做出来，尝试了几遍失败了，没忍住看了答案，不得不感叹别人的思路简洁、高效，接下来贴上答案：

 class Solution {

     public int maxSubArray(int[] nums) {

         int res = nums[0];

         int sum = 0;

         for (int num : nums) {

             if (sum > 0)

                 sum += num;

             else

                 sum = num;

             res = Math.max(res, sum);

         }

         return res;

     }

 }

 // -------@ rui

若 sum<=0，那么后面的子序列肯定不包含目前的子序列，所以令sum = num，重新计和；如果sum > 0对于后面的子序列是有好处的。res = Math.max(res, sum)保证在全是负数的时候可以找到最大的子序和。这个解法巧妙的地方在，根本没有将目标放在找子序列中，而是直击题目本质，找一个最大的和。