全盘继承算法

㈠ 代位遗产继承问题

PS：
1、呵呵，楼主很仔细呢，接受你的批评，应是5个子女＋老六的子女来代位继承。仔细看了看，不仅有这个问题，还有一些关键的地方有错字，可能会影响理解，打字太匆忙了，见谅，现在重新修改，请查看，修改部分我已标明。

2、“还有继承法不是 身故方财产的1/2由配偶承担 然后剩余的1/2由 配偶 子女 父母 承担吗? ”：你这说法不准确：
（1）不是“身故方财产的1/2由配偶承担”：而是身故方的财产应全部作为身故方的遗产，身故方的遗产由配偶、父母、子女共同继承。
（2）身故方的遗产包括：身故方的夫妻共同财产的一半＋身故方的个人财产（个人财产包括身故方的婚前个人财产＋婚后财产中约定或法定为身故方个人所有的财产）。

3、“你下面说的是 夫妻共同财产的一般 有配偶 子女 父母 均分”：
（1）我没说过“ 夫妻共同财产的【一般 】有配偶 子女 父母 均分”呀，应是：夫妻共同财产的【一半】由配偶、子女、父母均分，另一半是属于配偶的个人财产。我这样说是有法律依据的，你可以看看《婚姻法》中第17－19条的规定。

4、如果还有问题，欢迎继续探讨。

1、“老六平时没有对父母进行过赡养义务(问:这方面如何举证他没有进行赡养) ”：
（1）可以是老六媳妇或孩子的承认（承认可以是书面的、也可以是事先承认的录音、最好是法庭上的当庭承认）、邻居或亲友的证言（亲友的证言效力不如邻里证言）或录音、村委会的证明等等。

（2）不知你要这证明有何目的：剥夺老六子女的继承权？仅凭“不赡养”是不可能的。作用只能是：老六有赡养条件却不尽赡养义务的，应当少分或不分给遗产。

2、“按照继承法 老六去世后 他的财产将由父母 子女 配合为第一顺位继承人 ”：
（1）不错，老六的继承人有：老六媳妇、老六子女、你爷爷奶奶。
（2）在老六没有遗嘱的情况下：老六的遗产由以上人员共同继承，一般是均分。
（3）老六的遗产包括：老六结婚前就有的婚前个人财产+结婚后取得的夫妻共同财产的一半。
（4）老六去世时起：继承就已经发生，如果当时没有分割遗产，继承人有权在2年内请求遗产分割；如果不知道自己的权利被侵害：最长可在20年内请求分割遗产。

3、“那么现在老六的子女要求作为代位继承人 继承我爷爷奶奶的遗产.问遗产分配比例是多少? ”：
（1）老六的子女要求代位继承是合法的。
（2）老六的子女可以要求代位继承爷爷、奶奶的遗产。
（3）分配方法是：爷爷奶奶夫妻共同财产的一半（包括爷爷奶奶从老六遗产中继承来的部分，如果此前老六的遗产没有分割，这次可一并计算分割后再继承爷爷奶奶的遗产）由【5个】子女+奶奶+老六的子女共同继承（一般均分，如果有老六不赡养的证据，应少分或不分给老六，少分或不分的比例由亲友协商，协商不成起诉到法院时，法官会根据老六不赡养的情况来酌情确定）；
奶奶去世后：奶奶的遗产由【5个】子女+老六的子女共同继承（一般均分）。
（4）至于你要的遗产分配比例：由于不知道老六有几个子女、也不清楚老六不尽赡养义务的情况，无法确定具体比例。

4、“注意: 老六是先与父母去世的 然后是父去世 再是母去世.并且老六的遗产还没有分配给他的父母”：已经考虑进去了。

5、 “我这里算下来的计算公式是 按照继承法 老六的遗产1/2是他的配偶 其余的1/2是由他的子女父母继承.”：算法错误：
（1）“老六的遗产1/2是他的配偶”没有错【修改：这句话也是错的，应是：不是“老六的遗产”1/2是他的配偶，而是：老六的遗产全部是遗产，他配偶和老六的父子女共同继承，但是：老六的遗产只＝他们夫妻共同财产的一半＋他的个人财产。你的意思应是：老六死亡后，老六家的财产一半是老六妻子的吧？你应注意：老六家的财产先分出一半归他妻子，剩下的一半才是老六的遗产、由老六的妻子、子女、父母共同继承】。
（2）但剩余部分：应由老六的配偶+他的子女、父母继承，你需要注意的是：老六的配偶对老六的遗产也有继承权。而不是老六的遗产只由父母、子女继承。

6、“老六的1/4遗产+父母的遗产)/6 = 老六的代位继承人应所得的份额 ”：
（1）这计算公式肯定不对：因为老六遗产还有其妻子继承的份额，你没有计算进去。
（2）而且不应是“老六的1/4遗产”，你这公式的意思，应是老六夫妻财产的1/4
（3）假设老六只有一个子女：老六去世时夫妻共同财产的1/8（老六去世时夫妻共同财产的一半由妻子、子女、父母共同继承）【他没有婚前个人财产吗？如果老六有婚前个人财产，婚前个人财产＋老六夫妻共同财产的一半＝遗产】+爷爷去世时爷爷奶奶财产的 1/14（爷爷奶奶共同财产的一半，由【5个】子女+奶奶+老六子女共同继承）+奶奶遗产的1/6= 老六的代位继承人应所得的份额。（注：奶奶的遗产有：她和爷爷共同从老六那儿继承来的遗产的一半+她和爷爷夫妻共同财产的一半+她从爷爷那儿继承的份额）。

7、“还有就是别忘了回答 那些可以证明他对父母没有进到赡养义务或遗弃父母(直系亲属的相互作证可以吗? 或者其他方面)”：
（1）哪些可以证明：已经回答，见1。
（2）直系亲属的作证可以，但证明效力较低：毕竟是有利害关系。应当再找到其他证据，尤其是村委会的证据。

㈡ 请问什么是遗传算法，并给两个例子

遗传算法(Genetic Algorithm, GA)是近几年发展起来的一种崭新的全局优化算法，它借
用了生物遗传学的观点，通过自然选择、遗传、变异等作用机制，实现各个个体的适应性
的提高。这一点体现了自然界中"物竞天择、适者生存"进化过程。1962年Holland教授首次
提出了GA算法的思想，从而吸引了大批的研究者，迅速推广到优化、搜索、机器学习等方
面，并奠定了坚实的理论基础。 用遗传算法解决问题时，首先要对待解决问题的模型结构
和参数进行编码，一般用字符串表示，这个过程就将问题符号化、离散化了。也有在连续
空间定义的GA(Genetic Algorithm in Continuous Space, GACS)，暂不讨论。

一个串行运算的遗传算法(Seguential Genetic Algoritm, SGA)按如下过程进行：

(1) 对待解决问题进行编码；
(2) 随机初始化群体X(0):=(x1, x2, … xn)；
(3) 对当前群体X(t)中每个个体xi计算其适应度F(xi)，适应度表示了该个体的性能好
坏；
(4) 应用选择算子产生中间代Xr(t)；
(5) 对Xr(t)应用其它的算子，产生新一代群体X(t+1)，这些算子的目的在于扩展有限
个体的覆盖面，体现全局搜索的思想；
(6) t:=t+1；如果不满足终止条件继续(3)。
GA中最常用的算子有如下几种：
(1) 选择算子(selection/reproction): 选择算子从群体中按某一概率成对选择个
体，某个体xi被选择的概率Pi与其适应度值成正比。最通常的实现方法是轮盘赌(roulett
e wheel)模型。
(2) 交叉算子(Crossover): 交叉算子将被选中的两个个体的基因链按概率pc进行交叉
，生成两个新的个体，交叉位置是随机的。其中Pc是一个系统参数。
(3) 变异算子(Mutation): 变异算子将新个体的基因链的各位按概率pm进行变异，对
二值基因链(0,1编码)来说即是取反。
上述各种算子的实现是多种多样的，而且许多新的算子正在不断地提出，以改进GA的
某些性能。系统参数(个体数n,基因链长度l,交叉概率Pc,变异概率Pm等)对算法的收敛速度
及结果有很大的影响，应视具体问题选取不同的值。
GA的程序设计应考虑到通用性，而且要有较强的适应新的算子的能力。OOP中的类的继
承为我们提供了这一可能。
定义两个基本结构：基因(ALLELE)和个体(INDIVIDUAL)，以个体的集合作为群体类TP
opulation的数据成员，而TSGA类则由群体派生出来，定义GA的基本操作。对任一个应用实
例，可以在TSGA类上派生，并定义新的操作。

TPopulation类包含两个重要过程：
FillFitness: 评价函数，对每个个体进行解码(decode)并计算出其适应度值，具体操
作在用户类中实现。
Statistic: 对当前群体进行统计，如求总适应度sumfitness、平均适应度average、最好
个体fmax、最坏个体fmin等。

TSGA类在TPopulation类的基础上派生，以GA的系统参数为构造函数的参数，它有4个
重要的成员函数：
Select: 选择算子，基本的选择策略采用轮盘赌模型（如图2）。轮盘经任意旋转停止
后指针所指向区域被选中，所以fi值大的被选中的概率就大。
Crossover: 交叉算子，以概率Pc在两基因链上的随机位置交换子串。
Mutation: 变异算子，以概率Pm对基因链上每一个基因进行随机干扰(取反)。
Generate: 产生下代，包括了评价、统计、选择、交叉、变异等全部过程，每运行一
次，产生新的一代。

SGA的结构及类定义如下(用C++编写)：
[code] typedef char ALLELE; // 基因类型
typedef struct{
ALLELE *chrom;
float fitness; // fitness of Chromosome
}INDIVIDUAL; // 个体定义

class TPopulation{ // 群体类定义
public:
int size; // Size of population: n
int lchrom; // Length of chromosome: l
float sumfitness, average;

INDIVIDUAL *fmin, *fmax;
INDIVIDUAL *pop;

TPopulation(int popsize, int strlength);
~TPopulation();
inline INDIVIDUAL &Indivial(int i){ return pop[i];};
void FillFitness(); // 评价函数
virtual void Statistics(); // 统计函数
};

class TSGA : public TPopulation{ // TSGA类派生于群体类
public:
float pcross; // Probability of Crossover
float pmutation; // Probability of Mutation
int gen; // Counter of generation

TSGA(int size, int strlength, float pm=0.03, float pc=0.6):
TPopulation(size, strlength)
{gen=0; pcross=pc; pmutation=pm; } ;
virtual INDIVIDUAL& Select();
virtual void Crossover(INDIVIDUAL &parent1, INDIVIDUAL &parent2,
INDIVIDUAL &child1, INDIVIDUAL &child2);
&child1, INDIVIDUAL &child2);
virtual ALLELE Mutation(ALLELE alleleval);
virtual void Generate(); // 产生新的一代
};
用户GA类定义如下：
class TSGAfit : public TSGA{
public:
TSGAfit(int size,float pm=0.0333,float pc=0.6)
:TSGA(size,24,pm,pc){};
void print();
}; [/code]

由于GA是一个概率过程，所以每次迭代的情况是不一样的；系统参数不同，迭代情况
也不同。在实验中参数一般选取如下：个体数n=50-200，变异概率Pm=0.03, 交叉概率Pc=
0.6。变异概率太大，会导致不稳定。

参考文献
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Algorithms with an Infinite Population Size in Continuous Space. Part Ⅱ
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troller Design and Tuning", IEEE Trans. S. M. C, Vol.23, NO.5, PP1330-13
39, 1993

㈢ 如何提高课堂教学的有效性

课程改革活跃了我们的课堂，新的理念、新的课标、新的教材、新的教法，使教师充满激情，学生充满活力，课堂教学变得更为精彩。但在一些“热闹”的课堂之后，冷静下来，反思那些已经被广大教师认同并积极采用的新的教学方法，比如情境设置、动手实践、主动探究、合作学习、算法多样化等，感到我们在理解新课程、新理念上还有误区。有些教师过于追求课堂教学改革的形式，而忽略了数学教学的基本出发点，丢掉了教学方法中的一些优秀传统，失去了课堂教学的“有效性”。
小学数学课程标准指出，数学教学的基本出发点是促进学生全面、持续、和谐地发展。要在有限的教学时间里让学生得到充分发展。因此，如何提高课堂教学的“有效性”，在当前课程改革中必须引起我们的足够重视。
教学的有效性包括三种含义：有效果，指对教学活动结果与预期教学目标的吻合程度的评价，教学效果是指每一节课的教学质量；有效率，教学效率=有效教学时间/实际教学时间×100%，就是指单位时间内所完成的教学工作量；有效益，指教学活动的收益、教学活动价值的实现。
如何提高课堂教学的“有效性”呢？在经历了三年的课改之后，反思我们的做法和效果，越加感到对新理念、新课标、新教材、新教法应该有个科学的、理性的、切实的理解。
一、怎样理解“算法多样化”“一题多解”和“算法最优化”
现代教育的基本理念是“以学生的发展为本”，既要面向全体，又要尊重差异。在数学教学中，教师要促进学生的全面发展，就要尊重学生的个性，不搞一刀切，要创造促进每个学生得到长足发展的数学教育。因此，针对过去计算教学中往往只有一种算法的弊端，在新课程中提出了“算法多样化”。
比如人教版小学数学实验教材一年级下册“20以内退位减法”，教材提示了用“破十法”“想加算减 ”“点数”“连续减”等方法都可以。因此这些算法对一年级学生而言，很难说孰优孰劣，学生完全可以按自己的经验采用和选择不同的方法进行计算，教师不对各种算法进行评价，要尊重学生自主的选择，保护学生自主发现的积极性，提倡和鼓励算法多样化。
“一题多解”与“算法多样化”是有区别的。一般来说“一题多解”是面向个体，尤其是中等以上水平的学生，遇到同一道题可有多种思路多种解法，目的是发展学生思维的灵活性。而“算法多样化”是面向群体，每人可以用自己最喜欢或最能理解的一种算法，同时在算法多样化时，通过交流、评价可以吸取别人的优势或改变自己原有的算法。因此，在教学中不应要求学生对同一题说出几种算法，减轻学生不必要的负担。
但是数学是讲究“最优化”的，数学中“算法最优化”的含义是要求寻找最简捷、最容易、速度快的方法。这一点，教师在课堂教学中要十分明确，要负责任地引导学生去比较、去评价，并使学生掌握那些公认的最佳的、最优的、最基本的算法。曾经看到一些计算课，讨论一道计算题，出现了十多种算法，教师还一个劲地催问：还有什么方法？占用了大量的课堂教学时间，直到临下课时才说：可以用自己喜欢的方法计算。结果班级一些思维慢的学生搞得眼花缭乱、无所适从，最终也不知道哪个方法最好。这种教学效益是不是太低了？
二、怎样摆正“情境设置”与“教学内容”、教学“有效性”的位置
在新课程的课堂上，我们看到一些教师为“情境设置”花了很多工夫，的确使课堂活跃了许多、精彩了许多。但是某些课堂在这一环节上教师花费了过多的时间与精力，却偏离了课堂教学内容，丢失了课堂教学高效率性。
在课改中，我们应当提倡什么样的“情境设置”？“情境设置”的作用是什么？这是我们必须要明确的。新课程中所倡导的“情境设置”的作用有：其一，提供富有儿童情趣的素材和活动，激起学生的兴趣，调动学生的积极性；其二，提供学生熟悉的问题情景或认知矛盾，引起学生关注的兴趣和探究热情，并体会数学源于生活、用于生活；其三，情境不仅是导入，而是相关学习活动的认知基础。
数学是抽象的，但是对儿童来说，他们往往会用自己的生活经验来“解读”数学现象。比如，人教版小学数学三年级下册“小数的初步认识”，这是学生第一次接触小数。为了降低对小数抽象性理解的难度，教材创设儿童熟悉的情境：商店的商品价格。在情境中让学生利用已有的关于元角分的知识来感悟小数的含义、小数的加减法，学生学起来亲切、有趣、易懂。这种情境是学生学习小数的认知基础，也是效果好、效率高的一种教学方法。
同样是“小数的初步认识”这节课，一位教师这样创设情境：我们来到数字王国，数字1，2，3踢皮球，一会儿是1跑在前面：1.23，一会儿是2跑在前面：2.13，……有近10分钟的时间停留在数学王国的情境渲染中，才说：这就是小数。浪费了很多教学时间，学生对小数的意义还没理解。这种情境设置是不是降低了课堂教学的效率？
三、怎样看待“动手实践”“自主探索”“合作学习”等学习方式
课程标准指出：“学生的数学学习活动应当是一个生动活泼的、主动的和富有个性的过程。”“动手实践、自主探索与合作交流是学生学习数学的重要方式。”人教版小学数学实验教材在编写中很注重学习方式的培养，注意在学生认真听讲、课堂练习的同时，创造更多的机会让学生去亲自探索、操作实践、与同学交流和分享探索的结果，从而更好地了解数学的基本知识、形成基本技能、掌握数学方法。
“动手实践”“合作学习”都不能满足于学生表面上的“热热闹闹”的操作和参与，而应关注学生究竟在做什么，他们的动手实践产生了怎样的实际效果，是否引起并发展了学生的数学思维，在鼓励学生自主探究的同时，教师怎样发挥指导作用，教师指导的最佳介入时期在哪，学生自主探究的知识基础和经验支持是什么。
但是在某些课堂上曾经看到的“动手实践”“自主探索”“合作学习”等学习方式往往是只有形式，没有内容。比如，二年级下册“用2—6的乘法口诀求商”一课，例1，小猴分桃，计算12÷3=？提问了几个学生，都已用平均分和乘法口诀算出，教师又说：分组讨论，用小棒分一分。这时学生对已经会做的题目失去了探究的兴趣，多数都在玩小棒。这种合作学习、自主探究就有些太形式化了。这种形式化，浪费了有效的教学时间，也失去了教学活动的价值和意义，怎能体现课堂教学的“有效性”？
四、怎样继承和发展中国数学教学的优秀传统
教育改革、课程改革已是一种世界趋势，世界各国的教育专家们都在研究教育。但是课程改革是教育的不断创新，不是忽左忽右的运动。因此，我们要以平常心态冷静地看待课改，课程改革不是对传统教学的全盘否定，而是要继承和发展优秀的教学传统。比如“学生预习”就是一种很好的传统的教学方法。预习之前可以给出问题提纲，引导学生积极思考；或者提出问题：预习之后，你们知道了什么？培养学生阅读、分析、整理资料的能力。
这是“圆的认识”（人教版六年级上册）的课堂教学片段，教师安排学生课前预习，并给出问题提纲：
1.半径、直径都有哪些特征？
2.怎样验证这些特征？
3.怎样寻找一个圆的圆心？
学生认真阅读教材，自主探究。
师：一个圆有多少条半径、直径？为什么？
生1：将圆形纸片反复对折，可以得到无数条直径，所以圆有无数条直径，并且所有直径都相等。
生2：圆上有无数个点，每一点与圆心的连线都是圆的半径，半径就有无数条。
师：怎样找圆心？
生：将圆片按不同方向对折，折痕的交点就是圆心。
师：黑板上的圆，不能对折，怎样找圆心？
生1：在圆内做一个顶点在圆上的长方形，长方形对角线的交点就是圆心。
生2：用直角板在圆上做一个直角三角形，斜边的中心就是圆心。
生3：我看见家里装修时，师傅对墙上的圆找圆心，是先用水平尺找到圆上的最高点，再在最高点上用“线坠”找直径，之后确定圆心。
生4：连接圆上两点得到线段，在这个线段的中点做垂线得到直径，直径的中心就是圆心。
教师精心设计的问题步步深入，激活了学生的思维，课堂气氛热烈，学生也学到了很多知识。这堂课很充实，是一节效果好、效率高的好课。
其实，通俗地说，课堂教学的“有效性”，就是在有效的教学时间内体现出的教学效果和教学效率。教学要讲求效率，教学方法要讲求效果。面对新课改，教师要尽最大可能采用效果最好、效率最高的教学方法，让课堂的每一分钟都体现出价值。

㈣ 遗产继承计算问题

（1）哈图的爸爸的2万元遗产，是夫妻共同财产。哈图的爸爸和哈图的妈妈各1万元。
（2）哈图的爸爸的1万元遗产应该按照第一顺序继承人：哈图的妈妈、哈图、哈桑各得1/3万元。
（3）哈图的3万元遗产，是夫妻共同财产。哈图和他的妻子各1.5万元。
（4）对于哈图的1.5万元遗产应该按照第一顺序继承人：哈图的妻子、儿子和妈妈各得1/2万元。
（5）哈图的儿子巴特的遗产1/2万元，由他的第一顺序继承人：哈图的妻子得1/2万元。
（6）这样哈图的母亲的遗产：包括她自己的1万元和她继承的丈夫的1/3万元以及继承的儿子的1/2万元。共有11/6万元，由她的继承人哈桑和她的儿媳各得11/12万元。
哈图的妻子和哈桑所得的钱数加起来就是得数。不知对否？

希望我的答案可以给您带来帮助！还需要什么帮助可以直接加我好友！！

㈤ 关于继承房屋税费算法有误！

继承房产要交多少税?大家都知道税收和我们的生活有着密切的关系，无论是(买衣服、买车，亦或者是买房)，都牵扯上税，继承房产也不例外。1、印花税，包括合同印花税和权证印花税。合同印花税：根据印花税税目税率表，产权转移书据按所载金额万分之五贴花。例如，一套100万的房子需要办理继承过户，要承担100万×0.05%=500元的合同印花税;权证印花税：每本5元。2、契税。根据相关规定，法定继承人继承房地产，免交纳契税;对非法定继承人过户房产，需要缴纳契税，税率1.5%。3、继承人不管是第几位都是不用向税务部门缴纳任何税费的，也可以说是一个更名手续，只有工本费。如果进行买卖，缴纳的税费要高出一半左右，因为只是缴纳的个人所得税有房屋总价的20%之多。4、房产证已过2年，可免征;房产证未过2年，估价×5.6%，总结起来的话，继承的话，需要办理继承协议公证，需要交纳公证费，过户时缴纳房产评估费，契税和印花税以及工本手续费等费用。法律依据：《中华人民共和国继承法》房产继承税费是指税务机关征收的，把被继承人所遗的房产转归继承人的行为活动中产生的相关税费。

㈥ Python中类继承问题

Python新式类采用MRO算法处理继承关系，当调用c.say()方法时首先查找C类中是否定义了say()方法，若没有继续查找B类中是否定义了say()方法，找到B类中定义有say()方法，因此使用B类的say()方法。

㈦ 数据挖掘中的经典算法

大家都知道，数据挖掘中有很多的算法，不同的算法有着不同的优势，它们在数据挖掘领域都产生了极为深远的影响。那么大家知道不知知道数据挖掘中的经典算法都有哪些呢？在这篇文章中我们就给大家介绍数据挖掘中三个经典的算法，希望这篇文章能够更好的帮助大家。
1.K-Means算法
K-means algorithm算法是一个聚类算法，把n的对象根据他们的属性分为k个分割，k大于n。它与处理混合正态分布的最大期望算法很相似，因为他们都试图找到数据中自然聚类的中心。它假设对象属性来自于空间向量，并且目标是使各个群组内部的均方误差总和最小。这种算法在数据挖掘中是十分常见的算法。
2.支持向量机
而Support vector machines就是支持向量机，简称SV机（论文中一般简称SVM）。它是一种监督式学习的方法，这种方法广泛的应用于统计分类以及回归分析中。支持向量机将向量映射到一个更高维的空间里，在这个空间里建立有一个最大间隔超平面。在分开数据的超平面的两边建有两个互相平行的超平面。分隔超平面使两个平行超平面的距离最大化。假定平行超平面间的距离或差距越大，分类器的总误差越小。这些优点也就成就了这种算法。

3.C4.5算法
然后我们给大家说一下C4.5算法，C4.5算法是机器学习算法中的一种分类决策树算法,其核心算法是ID3算法. C4.5算法继承了ID3算法的优点，并对ID3算法进行了改进，这种改进具体体现在四个方面，第一就是在树构造过程中进行剪枝，第二就是能够完成对连续属性的离散化处理，第三就是用信息增益率来选择属性，克服了用信息增益选择属性时偏向选择取值多的属性的不足，第四就是能够对不完整数据进行处理。那么这种算法的优点是什么呢？优点就是产生的分类规则易于理解，准确率较高。其缺点是：在构造树的过程中，需要对数据集进行多次的顺序扫描和排序，因而导致算法的低效。
相信大家看了这篇文章以后对The k-means algorithm算法、Support vector machines、C4.5算法有了比较是深刻的了解，其实这三种算法那都是十分重要的算法，能够帮助数据挖掘解决更多的问题。大家在学习数据挖掘的时候一定要注意好这些问题。

㈧ Java中 接口(interface) 继承(extends) 类(class)的问题

extends可以理解为全盘继承了父类的功能
implements可以理解为为这个类附加一些额外的功能
举个例子，animal是一个父类，cat，dog，bird，insect都extends了animal，
但是cat，dog，bird还可以implements比如run，shout这些interface，bird，insect可以implements比如fly这些interface

㈨ 1stopt的优化算法

* Levenberg-Marquardt法 (LM)+ 通用全局优化算法(Universal Global Optimization - UGO)
* Quasi-Newton法 (BFGS)+ 通用全局优化算法(Universal Global Optimization - UGO)
* 遗传算法 (Genetic Algorithms - GA)
* 摸拟退火 (Simulated Annealing - SA)
* 下山単体法 (Simplex Method - SM)+ 通用全局优化算法(Universal Global Optimization - UGO)
* 离子群法 (Particle Swarm Optimization - PSO)
* 最大继承法 (Max Inherit Optimization - MIO)
* 差分进化法 (Differential Evolution - DE)
* 自组织群移法 (Self-Organizing Migrating Algorithms - SOMA)
* 共扼梯度法 (Conjugate-Gradient Method - CGM) + 通用全局优化算法(Universal Global Optimization - UGO)
* 包维尔法 (Powell Optimization - PO)+ 通用全局优化算法(Universal Global Optimization - UGO)
* 禁忌搜索法 (Tabu Search - TS)
* 单纯线性规划法 (Simplex Linear Programming)