用python代码举例

当然，我可以给你举一个用Python代码的例子来介绍多态性。

假设我们有一个动物类（Animal），它有一个名为"make_sound"的方法。然后我们派生出两个子类：狗类（Dog）和猫类（Cat），它们分别重写了"make_sound"方法。

下面是一个示例代码：

class Animal:
    def make_sound(self):
        pass

class Dog(Animal):
    def make_sound(self):
        print("汪汪汪！")

class Cat(Animal):
    def make_sound(self):
        print("喵喵喵！")

# 创建对象
dog = Dog()
cat = Cat()

# 调用方法
dog.make_sound()  # 输出：汪汪汪！
cat.make_sound()  # 输出：喵喵喵！

在这个例子中，Animal类是父类，它定义了一个名为"make_sound"的方法，但没有具体的实现。然后，Dog类和Cat类分别继承了Animal类，并重写了"make_sound"方法，实现了各自特定的声音。

当我们创建Dog对象和Cat对象，并调用它们的"make_sound"方法时，会根据对象的实际类型来决定调用哪个子类的方法。这就是多态性的体现。

相关问题

使用Python代码举例说明

好的，下面是一个使用ChitGPT进行对话的Python代码示例：

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
import torch

# 加载预训练模型和分词器
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("chitgpt/small")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("chitgpt/small")

# 开始对话
while True:
    user_input = input("你: ")
    input_ids = tokenizer.encode(user_input + tokenizer.eos_token, return_tensors="pt")
    bot_output = model.generate(input_ids, max_length=1000, pad_token_id=tokenizer.eos_token_id)
    bot_response = tokenizer.decode(bot_output[0], skip_special_tokens=True)
    print("ChitGPT: " + bot_response)

这个代码使用了HuggingFace的Transformers库，首先加载了ChitGPT的预训练模型和分词器，然后通过一个while循环不断地接受用户输入，将用户输入编码成模型可以接受的格式，并使用模型生成回复，最后将回复解码并输出给用户。

使用python代码举例说明二叉树

好的，以下是一个简单的二叉树的 Python 代码实现：

class Node:
    def __init__(self, val):
        self.val = val
        self.left = None
        self.right = None

class BinaryTree:
    def __init__(self):
        self.root = None

    # 插入节点
    def insert(self, val):
        if not self.root:
            self.root = Node(val)
        else:
            self._insert(val, self.root)

    def _insert(self, val, node):
        if val < node.val:
            if not node.left:
                node.left = Node(val)
            else:
                self._insert(val, node.left)
        else:
            if not node.right:
                node.right = Node(val)
            else:
                self._insert(val, node.right)

    # 中序遍历
    def inorder(self):
        if not self.root:
            return []
        else:
            return self._inorder(self.root)

    def _inorder(self, node):
        res = []
        if node.left:
            res += self._inorder(node.left)
        res.append(node.val)
        if node.right:
            res += self._inorder(node.right)
        return res

# 测试
tree = BinaryTree()
tree.insert(5)
tree.insert(2)
tree.insert(7)
tree.insert(1)
tree.insert(3)
print(tree.inorder())  # 输出 [1, 2, 3, 5, 7]

在上面的代码中，我们定义了一个 `Node` 类表示二叉树的节点，以及一个 `BinaryTree` 类表示二叉树本身。其中，`insert` 方法用于插入节点，`inorder` 方法用于中序遍历二叉树。在测试中，我们插入了几个节点，并进行中序遍历，输出结果为 `[1, 2, 3, 5, 7]`，符合二叉树中序遍历的结果。