试采用所学面向对象设计原则分析图 1-2 中 employee 类存在的问题并对其进行重构

图1-2中的Employee类存在以下问题：

1. 单一职责原则：Employee类承担了太多的责任。它既有员工的基本信息（如姓名、年龄、性别），又有员工的工作信息（如职位、薪水）和员工管理（如招聘、调岗）等功能。

2. 开闭原则：当需要添加一种新类型的员工时，比如兼职员工或者临时员工，需要修改Employee类的代码。这样违反了开闭原则，应该通过扩展而非修改来实现。

基于以上问题，我对Employee类进行重构：

1. 分离职责：将Employee类拆分为三个类：BasicInfo（员工基本信息类），JobInfo（员工工作信息类）和EmployeeManager（员工管理类）。BasicInfo类负责存储和获取员工的基本信息，JobInfo类负责存储和获取员工的工作信息，EmployeeManager类负责招聘、调岗等员工管理操作。

2. 使用继承和接口实现开闭原则：创建Employee类作为抽象类，拥有基本的员工属性和方法。派生出FullTimeEmployee类和PartTimeEmployee类，分别表示全职员工和兼职员工。如果需要添加新类型的员工，只需创建对应的派生类即可，不需要修改Employee类的代码。

通过重构，我们实现了面向对象设计原则的应用。单一职责原则使得各个类职责明确，高内聚低耦合；开闭原则使得系统扩展性良好，对于新的需求只需扩展而不需要修改已有代码。重构后的代码更加容易维护和理解，提高了代码的可读性和可维护性。

相关问题

面向对象系统分析与设计-双语大作业

面向对象系统分析与设计是一门计算机专业的重要课程，它主要涉及到面向对象的软件分析、设计、开发和维护等方面的知识。在这门课程中，学生将学习如何使用面向对象的思想和方法，通过UML建模工具，进行软件的系统分析和设计。同时，学生还需要掌握各种面向对象的设计模式，以及如何使用它们来解决实际的软件开发问题。

双语大作业是指在这门课程中的一个重要项目，学生需要按照要求，选择一个具有实际意义的项目，通过UML建模工具进行系统分析和设计，并用Java等编程语言实现该项目。在完成项目的过程中，学生需要熟练掌握面向对象分析和设计的方法，同时也需要具备良好的编程能力和团队协作能力。

如果您对面向对象系统分析与设计-双语大作业有任何疑问，可以随时向我提问。以下是一些相关问题，供您参考：

（1）根据所学专业的发展热点和面向对象程序设计-Python程序设计基础课程所学的知识内容编写一个程序并进行介绍；

非常感谢您的提问。根据您的要求，我可以为您介绍一个基于Python语言开发的简单程序，该程序可以实现对输入的文本进行情感分析，判断其是正面情感、负面情感还是中性情感。

该程序的开发涉及到了Python语言基础、自然语言处理、机器学习等知识领域。具体实现过程如下：

1. 数据准备

我们需要准备一个大型的文本数据集，包含正面、负面和中性情感的文本样本。这些样本可以从互联网上的公共数据集中获取，例如IMDB电影评论数据集、Yelp商家评论数据集等。我们还需要使用Python的Pandas库来读取和处理这些数据。

2. 特征提取

在进行情感分析之前，我们需要对文本进行特征提取，将文本转化为可以供机器学习算法处理的特征向量。我们可以使用Python的scikit-learn库中的文本特征提取器，例如CountVectorizer和TfidfVectorizer，将文本转化为词袋表示或TF-IDF表示。这些特征向量可以用于训练情感分类器。

3. 模型训练

我们可以使用Python的scikit-learn库中的朴素贝叶斯、支持向量机、随机森林等机器学习算法来训练情感分类器。我们将特征向量和对应的情感标签输入到算法中进行训练，并对测试数据进行验证。通过调整模型参数和特征提取方式，我们可以不断优化模型效果。

4. 情感分析

在模型训练完成后，我们可以将新的文本输入到模型中进行情感分析。程序将自动提取文本的特征向量，并使用训练好的分类器来预测文本的情感。

以上就是该程序的实现过程。通过该程序，我们可以实现对文本情感的自动分析，这在社交媒体、电商平台等场景中具有广泛的应用价值。