C++:函数重载、重定义与重写

C++函数知识点(增强版) 详细讲述了函数的默认参数,函数的占位参数,函数重载的及基本用法和注意事项,对函数有进阶版的认识,利于以后开发项目 阅读详情

函数重载

在同一个作用域中,两个函数的函数名相同,参数个数,参数类型,参数顺序至少有一个不同,函数返回值的类型可以相同,也可以不相同。

C++中支持函数重载是因为C++中会对函数进行名字修饰。Name Mangling是一种在编译过程中,将函数、变量的名称重新改编的机制,简单来说就是编译器为了区分各个函数,将函数通过某种算法,重新修饰为一个全局唯一的名称。

C语言只是简单的在函数名前添加下划线。因此当工程中存在相同函数名的函数时,就会产生冲突。所以C语言不支持函数重载。

函数重载代码:
int Add(int left, int right)
{
	return left + right;
}
double Add(double left, double right)
{
	return left + right;
}
long Add(long left, long right)
{
	return left + right;
}
int main()
{
	Add(10, 20);
	Add(10.0, 20.0);
	Add(10L, 20L);
	return 0;
}

这里的Add(10, 20);会去调用int Add(int left, int right)函数。
这里的Add(10.0, 20.0);会去调用double Add(double left, double right)函数。
这里的Add(10L, 20L);会去调用long Add(long left, long right)函数。

重定义

重定义(也叫做隐藏)是指在继承体系中,子类重新定义父类中有相同名称的非虚函数 ( 参数列表可以不同 ) ,此时子类的函数会屏蔽掉父类的那个同名函数。

如果想要调用父类的那个成员函数必须要加上父类的域作用限定符。

重定义规则如下:

  1. 如果派生类的函数和基类的函数同名,但是参数不同,此时,不管有无virtual,基类的函数被隐藏。
  2. 如果派生类的函数与基类的函数同名,并且参数也相同,但是基类函数没有virtual关键字,此时,基类的函数被隐藏(如果相同有Virtual就是重写覆盖了)。
重定义代码
class A
{
public:
	A(){}
	void show()
	{
		cout << "A::show()" << endl;
	}
};
class B:public A
{
public:
	B(){}
	void show()
	{
		cout << "B::show()" << endl;
	}
};
int main()
{
	A* a = new A;
	B* b = new B;
	A* c = new B;

	a->show();
	b->show();
	c->show();
	return 0;
}

在这里插入图片描述

  1. 这里的a是指向父类对象的父类指针,因此调用show函数时,调的是父类的show函数。
  2. b是指向子类对象的子类指针,因此调用show函数时,此时父类和子类的show函数构成了重定义,因此子类对象去调用的时候会屏蔽掉父类的同名函数,因此调的是子类对象的show函数。
  3. c是指向子类对象的父类指针,指针的类型是父类指针,不是多态看类型,因此调用的是父类的show函数。

重写

重写(也叫做覆盖)是指在继承体系中子类定义了和父类函数名,函数参数,函数返回值完全相同的虚函数。此时构成多态,根据对象去调用对应的函数。

重写需要注意:

  1. 被重写的函数不能是static的。必须是virtual的
  2. 重写函数必须有相同的类型,名称和参数列表
  3. 重写函数的访问修饰符可以不同。尽管virtual是private的,派生类中重写改写为public,protected也是可以的
重写代码
class A
{
public:
	A(){}
	virtual void show(){ cout << "A::show()" << endl; }
	//virtual void print(){ cout << "A::print()" << endl; }
	virtual void fun(){ cout << "A::fun()" << endl; }
};
class B :public A
{
public:
	B(){}
	virtual void show(){ cout << "B::show()" << endl; }
	//virtual int print(){ cout << "B::print()" << endl; }
	virtual void fun(int i){ cout << "B::fun()" << endl; }
};
int main()
{
	A* a = new B;
	a->show();
	a->fun();
	B* b = new B;
	b->fun(1);
	return 0;
}

在这里插入图片描述

  1. 这里的show函数都是虚函数,并且函数参数返回值都相同,所以构成重写,构成多态。所以是多态看对象,那么这里的a指向的是子类的对象,因此a->show();打印出来的是子类的show函数。

  2. print函数返回值类型不同,不构成多态,也不满足协变,因此报错。

  3. fun函数的参数不同,所以虽然是虚函数但是也不构成重写,这里构成了隐藏。因此a->fun();中,不是多态看类型,所以调的是父类的fun函数,b->fun(1);中,b指向的是子类的对象,因此会自动屏蔽掉父类的同名函数去调子类的fun函数。

深入解析C++中的重载、重写与重定义:从概念到实战应用 本文深入解析C++中的重载、重写与重定义,从概念到实战应用全面讲解。通过具体代码示例和对比表格,帮助开发者理解函数重载(Overload)的多版本实现、虚函数重写(Override)的多态特性,以及重定义(Redefine)的名字隐藏机制,提升面向对象编程能力。 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; 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